تقييم ملاءمة المناخ للسياحة في محافظة العلا بمنطقة المدينة المنورة باستخدام مؤشر المناخ السياحي (TCI)

Amal  Almushayt

doi:10.35516/Hum.2025.7970

المؤلفون

Amal Almushayt قسم الجغرافيا، كلية الآداب والعلوم الإنسانية، جامعة الملك خالد، أبها، المملكة العربية السعودية https://orcid.org/0000-0001-8356-6146

DOI:

https://doi.org/10.35516/Hum.2025.7970

الكلمات المفتاحية:

الحرارة، الرطوبة النسبية، الأمطار، الاشعاع الشمسي، الرياح، مؤشر المناخ السياحي.

الملخص

الأهداف: تهدف الدراسة لتقييم فترات ملاءمة المناخ للسياحة بمحافظة العلا باستخدام مؤشر مناخ السياحة، وذلك بالتحليل المكاني لعناصر مؤشر المناخ السياحي وتقييم الراحة الحرارية للأنشطة السياحية.

المنهجية: واعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي في نظم المعلومات الجغرافية، والأسلوب الكمي لمعالجة البيانات التي تم الحصول عليها من ناسا لاشتقاق خرائط عناصر المناخ، وتحديد الراحة الحرارية بمؤشري الراحة نهارًا ويوميًا، وبالاعتماد على نتائج مؤشري الراحة والأمطار والإشعاع والرياح طبق مؤشر المناخ السياحي وحددت نطاقات الراحة المناخية في فصول السنة المختلفة.

النتائج: تظهر نتائج الدراسة تراوح مؤشر المناخ السياحي شتاءً بين 68% حيث ملاءمة المناخ جيدة، الى 91% حيث المناخ مثالي للسياحة، بمتوسط مكاني 77%. وتراوحت قيمة المؤشر في الربيع بين 74% بمناطق ملاءمة المناخ "جيدة جدا" للسياحة، الى 93% حيث المناخ مثالي للسياحة، بمتوسط 87.9%. وتراوح المؤشر صيفًا بين 70% حيث راحة المناخ "جيدة جدا" الى 92% اينما المناخ مثالي للسياحة، بمتوسط 82%. وتراوح المؤشر في الخريف بين 77% حيث المناخ مريح بدرجة "جيدة جدا"، الى 93% حيث المناخ مثالي للسياحة، بمتوسط 86.2%.

الخلاصة: تتصف غالبية محافظة العلا تتصف بمناخ تراوحت ملاءمته بين الجيد جدًا الى الممتاز لممارسة السياحة بمختلف فصول السنة، ومما يؤكد ذلك تراوح قيمة مؤشر مناخ السياحة بين 77% في الشتاء الى 87.9% في الصيف.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Abuzied, S. M., Kaiser, M. F., Shendi, E. A. H., Abdel-Fattah, M. I. (2020). Multi-criteria decision support for geothermal resources exploration based on remote sensing, GIS and geophysical techniques along the Gulf of Suez coastal area, Egypt. Geothermic, 88, 101893. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2020.101893.

Adıgüzel, F. (2023). Calculating The Tourism Climate Index For Urban Planning: A Case Study Of Mersin Province, Journal of Gastronomy. Hospitality and Travel, 6 (3), 1253- 1266. https://doi: 10.33083/joghat.2023.334

Ahmadi, H., & Ahmadi, F. (2017). Mapping thermal comfort in Iran based on geo statistical methods and bioclimatic indices. Arab J Geosci, 10 (15), 342–354. https://doi.org/10.1007/s12517-017-3129-3.

Cao, K., & Gao, J. (2022). Assessment of climatic conditions for tourism in Xinjiang, China Kaijun Cao EMAIL logo and Jun Gao. Open Geosciences, 14, 382–392. https://doi.org/10.1515/geo-2022-0362.

Cetin, M. (2015). Determining the bioclimatic comfort in Kastamonu City. Environ Monit Assess, 187 (10). https://doi.org/10.1007/ s10661-015-4861-3.

Dogru, T., Bulut, U., Sirakaya-Turk, E. (2016). Theory of vulnerability and remarkable resilience of tourism demand to climate change: evidence from the Mediterranean Basin, TA, 21 (6), 645 – 660.

https://doi.org/10.3727/ 108354216X14713487283246.

Earth's climate data. (5/1/2024). NASA Website. Retrieved in January 5, 2024 from (https://giovanni.gsfc.nasa.gov/).

Espín-Sánchez, D., Olcina-Cantos, J., Conesa-García, C. (2023). Temporal Changes in Tourists’ Climate-Based Comfort in the Southeastern Coastal Region of Spain. Climate, 11 (230).1-20. https:// doi.org/10.3390/cli11110230.

Franke, R. (1982). Smooth Interpolation of Scattered Data by Local Thin Plate Splines, Computer and Mathematics with Applications, 8 (4), 273–281. https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/0898122182900098.

Hassan, E. M., Varshosaz, K., Eisakhani, N. (2015). Analysis and estimation of tourism climatic index (TCI) and temperature-humidity index (THI) in Dezfoul, IPCBEE, 85, 35–39. https://www.academia.edu/38545743/A.

Hejazizadeh, Z., Karbalaee, A., Hosseini, S.A. (2019). Comparison of the holiday climate index (HCI) and the tourism climate index (TCI) in desert regions and Makran coasts of Iran. Arab J Geosci, 12, 803. https://doi.org/10.1007/s12517-019-4997-5.

Kovacs, A., Unger, J. (2014). Modification of the tourism climatic index to central European climatic conditions–examples, IDŐJÁRÁS, 118 (2), 147–166. https://www.researchgate.net/.

Masoudi, M. (2021). Estimation of the spatial climate comfort distribution using tourism climate index (TCI) and inverse distance weighting (IDW) (case study: Fars Province, Iran). Arab J Geosci, 14, 363. https://doi.org/10.1007/s12517-021-06605-6.

Mieczkowski, Z. (1985), The tourism climatic index: a method of evaluating World. Le. Geogr, (3), 220–233. https://doi.org/10.1111/j.1541-0064.1985.tb00365.x.

Olgyay, V. (2015). Design with climate: a bioclimatic approach to architectural regionalism-new and expanded edition. Princeton University Press.

Putri, N. A, Hermawan, R., & Karlinasari,L. (2021), Measuring thermal comfort in a built environment: A case study in a Central Business District. Jakarta. IOP Conf. Ser: Earth Environ. Sci. 918 012024. https://doi.org/10.1088/1755-1315/918/1/012024.

Scott, D. J., Lemieux, C. J., & Malone, L. (2011). Climate services to support sustainable tourism and adaptation to climate change. Clim Res, 47(1–2), 111–122. https://doi.org/10.3354/cr00952.

Sultana, F., Paul, A.K. (2023). Tourism Climate Index (TCI) for Assessing the Favourable Period for Tourism Recreation Activities with the Application of Geospatial Techniques. In: Paul, A.K., Paul, A. (eds) Crisis on the Coast and Hinterland. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-42231-7_28.

Wu, F.F., Yang, X. H., Shen, Z. Y., & Yi, Z. J. (2020). Long-term trends and spatiotemporal variations of climate comfort in China during 1966-2016. Therm Sci ,24 (4), 2445–2453. https://doi.org/10.2298/ TSCI2004445W.

Yuan, M., Liu, X., Guo. J., Huang, Y., & Song, W. (2021). Analysis of Eco-Tourism Climate Resources in Xingwen, China Based on the Comfort Index and the Negative Air (Oxygen) Ion. Journal of Geoscience and Environment Protection, 9, 154-163. https://doi.org/10.4236/gep.2021.93009.