تحليل أثر العواصف الغبارية في الغطاء النباتي في الأردن باستخدام الاستشعار عن بُعد: مؤشِّر الغبار ومؤشِّر خُضرة النبات
DOI:
https://doi.org/10.35516/Hum.2026.9898الكلمات المفتاحية:
العواصف الغبارية، مُناخ الأردن، مؤشِّر الغبار (NDDI)، مؤشِّر خضرة النبات (NDVI)، المناطق الجافة.الملخص
الأهداف: هدفت الدراسة إلى الكشف عن العواصف الغبارية في الأردن باستخدام مؤشِّر الغبار (NDDI)، وكشف حالة الغطاء النباتي بلستخدام مؤشِّر خضرة النبات (NDVI)؛ لتحديد أثر العواصف في حالة الغطاء النباتي قبل العاصفه الغبارية وبعدها، مع مراعاة خُلو المرئيات الفضائية من الغيوم.
المنهجية: اتبعت الدراسة المنهج التحليلي (Analytical Approach)؛ لتحليل أثر حدوث العواصف الغبارية في حالة الغطاء النباتي في منطقة الدراسة، باستخدام مرئيات القمر الصناعي موديس Terra/Aqua MODIS لمراقبة العواصف الغبارية ومعالجتها رقميا، وجرى تحليل عشرة مرئيات يومية للقمر الصناعي موديس (MODIS) ذات الدقة المكانية 500 متر؛ حيث دُرِسَت العواصف الغبارية الشديدة التي تعرض لها الأردن للفترة (2004-2018) باستخدام مؤشِّر كثافة الغبار ((NDDI، ومؤشِّر خضرة النبات ((NDVI، قبل العاصفة الغبارية وبعدها؛ وذلك لتحليل الأثر الذي أحدثته العاصفة الغبارية في الغطاء النباتي. كما جرت الاستعانة ببيانات مدى الرؤية اليومية المسجلة بالمحطات المناخية (إربد، مطار عمان، معان، المفرق، الصفاوي، مطار العقبة) التابعة لدائرة الأرصاد الجوية الأردنية؛ للحصول على بيانات العواصف الغبارية.
النتائج: أظهرت الدراسة أن هناك تراجعا في قيم مؤشِّر خضرة النبات NDVI)) في منطقة الدراسة بعد حدوث العاصفة الغبارية في الحالات الدراسية العشرة التي جرى تحليلها، وتراوحت قيم مؤشِّر خضرة النبات NDVI)) قبل العاصفة بين (0.17-0.56)، وبعد العاصفة بين (0.17-0.45)؛ مما يشير إلى تراجع في مؤشِّر خضرة النبات NDVI بسبب قوة العواصف الغبارية،
الخلاصة: وُجِدَ أن هناك علاقة طردية متوسطة بين القيم العظمى لمؤشِّر كثافة الغبار ((NDDI، ومؤشِّر خضرة النبات ؛(NDVI) حيث بلغت قيمة r 0.524.
التنزيلات
المراجع
Albugami, S., Palmer, S., Meersmans, J., & Waine, T. (2018). Evaluating MODIS Dust-Detection Indices over the Arabian Peninsula. Remote Sensing, 10(12), 1993. https://doi.org/10.3390/rs10121993
Al-Khudhairy. Aws A., Shaban. Auday H. and Al-Timimi. Yaseen K. ( 2023 ), IOP Conf. Se.: Earth Environ. Sci. 1223 012024DOI 10.1088/1755-1315/1223/1/012024
Chen.Z., Wang.W and Fu.J. (2020). Vegetation response to precipitation anomalies under different climatic and biogeographical conditions in china. Scientific reports nature research, (2020) 10:830
Guo, M., Wang, X., Liu, Y., Li, J., Wang, H., Matsuoka, N., Tani, H., (2012). The effects of sand dust storms on greenhouse gases. International Journal of Remote Sensing 33, 6838-6853.
H. Yaqub, I.Younes, K. Mahmood, & S. Mahmood. (2023). A CASE STUDY OF DUST STORM EVENTS IN PAKISTAN USING NORMALIZED DUST DETECTION INDEX. Pakistan Journal of Science, 75(1), 78–87. https://doi.org/10.57041/vol75iss1pp78-87
Karim, M. S., & Zhuang, J. (2019). Evaluation of dust and aerosol distribution using NDDI over North Africa. International Journal of Remote Sensing, 40(5)
Li, X., Zhang, Y., and Li, H. (2024) "Evaluating the Intensity of Dust Storms Using a Standardized Difference Dust Index (NDDI)." Journal of Arid Land, vol. 16, no. 4,
Lillesand. Thomas M., Kiefer .Ralph W., & Chipman Jonathan W., (2015), Remote sensing and image interpretation, Seventh edition, Publisher: John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, N.J.
Renza, Diego & Martinez, Estibaliz & Arquero, Agueda & Sánchez-Lladó, Javier. Drought Estimation Maps by Means of Multidate Landsat Fused Images.
Sun, K., Su, Q., & Ming, Y. (2019). Dust Storm Remote Sensing Monitoring Supported by MODIS Land Surface Reflectance Database. Remote Sensing, 11(15), 1772. https://doi.org/10.3390/rs11151772
Taher, Rajaee., Nima, Rohani., Ehsan, Jabbari., & Barat, Mojaradi., (2020) Tracing and assessment of simultaneous dust storms in the cities of Ahvaz and Kermanshah in western Iran based on the new approach. Arabian Journal of Geosciences 13, 461
Tegen, I., (2003). Modeling the mineral dust aerosol cycle in the climate system. Quaternary Science Reviews 22
Wang, J.X., (2015): Mapping the global dust storm records: Review of dust data sources in supporting modeling/climate study. Curr. Pollut. Rep.
Yong Xie., Wenhao Zhang, and John J. Qu. (2017). Detection of Asian Dust Storm Using MODIS Measurements. Remote Sensing · August 2017
Zandkarimi i, sarah. Palmer, steven. (2018). Evaluating MODIS Dust-Detection Indices over the Arabian Peninsula. Remote Sensing , Volume 10 , Issue 12
Zandkarimi, A. and Fatehi, P.(2019) DUST STORM DETECTION USING MODIS DATA OVER THE MIDDLE EAST, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4/W18, 1147–1151, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-1147-2019/
Zeitoun, M., Al-Maqbel, A., & Al-Shayab, S. (2022). Analysing the weather conditions accompanying the rainy days in the dry year 2007/2008 and the wet year 2002/2003. Dirasat: Human and Social Sciences, 49(2), 147–165. https://doi.org/10.35516/hum.v49i2.1782
Zeitoun, Mohammad., and Jaradat, Sawsan., (2024). Estimation of the Earth Surface Temperature Using LANDSAT 8 Sensor Data: In Irbid during the Heat waves 2020: A Case Study, ournal of the Association of Arab Universities for Literature, Volume 1, Issue 1, pp. 1-27
Zytoon, M., & Shehadeh, N. (2016). Climate Change Indicators in the North of Jordan. Dirasat: Human and Social Sciences, 42(2). Retrieved from https://archives.ju.edu.jo/index.php/hum/article/view/11539
https://earthexplorer.usgs.gov/
www.earthdatascience.org
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 دراسات: العلوم الإنسانية والاجتماعية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
