| 520 |
|
|
|a تعد درجة الحرارة عاملا مناخيا ذا قيمة عالية في توزيع الغطاء الخضري، إذ أنها تؤثر على جميع العمليات الحيوية الخاصة بالنباتات بدء من رطوبة التربة، لاسيما في المناطق الجافة وشبه الجافة ومنها محافظة كركوك في العراق الذي يمتاز بارتفاع درجات الحرارة وتذبذبها الزماني والمكاني إلى جانب انخفاض كمياه الأمطار تبعا للموقع الفلكي والتباين التضاريسي وتأثيرات التغيرات المناخية مما يتسبب في التربة وتحديد نوع استعمالات الأراضي الزراعية ومواسمها وأنواع المحاصيل التي بالإمكان زراعتها في المنطقة، وبالتالي ينعكس على الأنشطة الاقتصادية الأخرى، وفي هذا البحث تساعد نماذج الاستكمال المكاني ضمن تقنيات التحليل الإحصائي الجغرافي المكاني في برمجيات نظم المعلومات الجغرافية GIS لاستكمال بيانات درجات الحرارة على مساحة المنطقة من بيانات المحطات المناخية الفعلية، ومن المرئيات الفضائية لصعوبة بل استحالة إجراء قياسات لجميع المنطقة المدروسة وقد بذلت جهود واقعية كثيرة المحاكاة درجات الحرارة والحاجة إلى أساليب تنبؤات مكانية اكثر صدقا تؤدي إلى تحقيق استكمال مكاني اكثر دقة في الزمان والمكان والتحقق من صحة النتائج باستخدام أساليب إحصائية، إذ يهدف البحث إلى التنبؤ بخريطة درجات الحرارة باستخدام طرائق الإحصاء المكاني IDW)، LST) في بيئة برنامج ArcGIS 10.4.1، إذ تعتمد طريقة (IDW) على درجات الحرارة المسجلة في المحطات المناخية للمنطقة وهي التون كوبري، الحويجة، داقوق) للمدة من (۲۰۱٤-۲۰۲۳)، في حين تعتمد طريقة (LST) استخلاص درجات الحرارة من مرئيتين فضائيتين تغطيان منطقة الدراسة وتابعتين للقمر الصناعي 9 LANDSAT. وتوصلت الدراسة إلى أن نتائج نموذج LST هي التي أعطت بعد المقارنة قيما قريبة من القيم الحقيقية، يمكن بواسطتها التنبؤ بالتوزيع المكاني لدرجات الحرارة في الأماكن التي لا توجد فيها محطات مناخية في منطقة الدراسة. إذ لوحظ أن درجات حرارة سطح الأرض LST المرتفعة قد برزت في الأطراف الجنوبية وأجزاء من الأطراف الغربية وبعض الأطراف من جهة الشرق، في حين تركزت درجات حرارة سطح الأرض المنخفضة في الأقسام الوسطى والجنوبية والأجزاء الجنوبية الغربية القريبة من نهر دجلة، أما الأجزاء التي سجلت درجات حرارة متوسطة ما بين اعلى وادنى درجة حرارة في النموذج فهي الأقسام الشمالية من المحافظة حيث تواجد المرتفعات وهذا أدى إلى ارتفاع قيم المؤشر النباتي NDVI في الامتدادات الشمالية والشمالية الشرقية وانخفاضها في الامتدادات الوسطى والجنوبية والجنوبية الغربية والتداخل الكبير بين الأنماط المكانية الذي ابدى ميلا كبيرا إلى الفئة المتدنية والتي لا تزيد عن (0.٣٢٦٦١۲۸۹۰-) تقريبا. أما مؤشر رطوبة التربة فقد أشار إلى وجود انسجام واضح بين القيم المرتفعة له وتوزيع الأراضي الزراعية، إذ لوحظ وجود نمطيين متركزين لهذا المؤشر، إحداهما في الجهات الشمالية والجنوبية الغربية، والآخر في الجهات الوسطى والأطراف الجنوبية والأطراف الغربية، يقطع هذين الامتدادين البنية الحضرية المركز محافظة كركوك، فضلا عن أن قيم هذا المؤشر لا تختلف عن قيم مؤشر التغطية النباتية NDVI من حيث الانخفاض الواضح لقيم الحد الأعلى منه إلى نحو (0.٤٨٣٥٥٤)، وانخفاض في قيمة الحد الأدنى بنحو (0.٥١٢٦٨٤).
|b Temperatures are a highly valuable climatic factor in the distribution of vegetation cover, as they affect all vital plant processes, starting with soil moisture, especially in dry and semi-arid areas, including Kirkuk Governorate in Iraq, which is characterized by high temperatures and their temporal and spatial fluctuations, in addition to a decrease in the amount of rainwater accordingly. The astronomical location, the terrain variation, and the effects of climate change, which causes the soil to determine the type of agricultural land use, its seasons, and the types of crops that can be grown in the region, and thus is reflected in other economic activities. In this research, spatial interpolation models help within the Geostatistical Analysis techniques in software. Geographic information systems (GIS) to complement temperature data over the area of the region from actual climate station data, and from satellite visualizations due to the difficulty or even impossibility of making measurements for the entire studied area. Many realistic efforts have been made to simulate temperatures and the need for more accurate spatial forecasting methods leads to achieving more accurate spatial interpolation. In time and place, and to verify the validity of the results using statistical methods, as the research aims to predict the temperature map using spatial statistics methods (IDW (LST)) in the ArcGIS 10.4.1 program environment, as the (IDW) method depends on the temperatures recorded in the climate stations of the region They are (Alton Bridge, Hawija, Daquq) for the period from (2014-2023), while the (LST) method relies on extracting temperatures from two satellite images covering the study area and belonging to the LANDSAT 9 satellite. The study concluded that the results of the LST model were the ones that, after comparison, gave values close to the real values.
|b It is possible to predict the spatial distribution of temperatures in places where there are no climate stations in the study area. It was noted that the high LST temperatures appeared in the southern extremities, parts of the western extremities, and some of the eastern extremities, while the low LST temperatures were concentrated in the central and southern sections and the southwestern parts close to the Tigris River. As for the parts that recorded temperatures Average between the highest and lowest temperature in the model is the northern sections of the governorate where the highlands are located. This led to high NDVI values in the northern and northeastern extensions and a decrease in the central, southern and southwestern extensions, and the large overlap between the spatial patterns that showed a great tendency towards the low and non-low category. More than (0.326612890-) approximately. As for the soil moisture index, it indicated a clear harmony between the high values of the index and the distribution of agricultural land. In general, it is noted that there are two concentrated patterns for this index, one in the northern and southwestern regions, and the other in the central regions, southern outskirts, and western outskirts. These two extensions intersect the urban structure of the center of the governorate. Kirkuk, in addition to the fact that the values of this index do not differ from the values of the Vegetation Coverage Index (NDVI) in terms of a clear decrease in its upper limit value to about (0.483554), and a decrease in its minimum value to about (0.512684 -).
|
