Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

تحليل العلاقة بين خصائص الرياح السطحية للفصل الحار السابق للمواسم المطرية الرطبة مبكرة الامطار فيالعراق.

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • Additional Information
    • Alternate Title:
      Analysis of the Relationship between Surface Wind Characteristics during the Preceding Hot Season and Early Wet Rainy Seasons in Iraq.
    • Abstract:
      تناول البحث ضمن محاورة دراسة العلاقة المحتملة ما بين نشاط الرياح السطحية وخصائصها من حيث السرعة والاتجاه مع احتمالية بداية الموسم مطري رطب ذو امطار مبكرة (خريف رطب اذ تم اعتماد بيانات الامطار المحطات مناخية مختارة حيث تم معالجتها احصائيا واستخراج المواسم الرطبة والمواسم المبكرة الامطار وفقا لمعدلات كمية الامطار والمتوسط العام وعلاقته بالانحراف المعياري للمجاميع السنوية لكل محطة ومن ثم اجراء عملية تطابق ما بين المواسم الرطبة والخريف الرطب اذ تبين ان هنالك تطابق على قدر عالي تصل نسبته الى %90 - %60 في تكرار المواسم الرطبة ذات الخريف الرطب مما يؤشر أن المواسم الرطبة تتسم على الاغلب بتبكير في تساقط الامطار، إذ أظهرت النتائج ان هنالك علاقة ارتباط قوية إيجابية الاتجاه ما بين نشاط رياح الفصل الحار والموسم الرطب اللاحق ويقيم ارتباط تصل الى 0.70 . كذلك تم اعتماد نموذجين للمقارنة والتحليل الأول موسما جافا 2008-2009 والثاني موسما رطبا ذو امطار مبكرة 2018-2019 من خلال معالجة بيانات الرياح الاتجاه والسرعة محله على المستوى الساعي ، وعند وعند ارتفاع 10 م ، حيث تبين أن معظم المحطات سجلت معدلات سرعة للرياح أعلى نسبيا خلال الفصل الحار السابق للموسم الرطب من معدلات سرعة الرياح للفصل الحار السابق للموسم الجاف اذ تم تحليل وتصنيف سرعة الرياح وفقا لمعيار بيفورت السرعة الرياح وتمثيلها بفئات ضمن برنامج (WRPLOT View - Freeware) والذي يحلل البيانات على المستوى الساعي لسرعة واتجاه الرياح للشهر المختارة واظهرت نتائج تحليل خصائص الرياح الساعية زيادة في فئات سرع الرياح القريبة من 7 م فما فوق اذ لوحظ تكرارها خلال المواسم الرطبة بشكل واضح على عكس الفصل الحار السابق للموسم الجاف 2008 -2009. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      This study investigates the potential relationship between surface wind activity and its characteristics, particularly speed and direction, with the likelihood of the onset of an early wet rainy season (wet autumn) in Iraq. Precipitation data from selected climatic stations were statistically processed to identify wet seasons and early rainy seasons based on precipitation amounts, general averages, and their relation to the standard deviation of annual totals at each station. Subsequently, a matching process was conducted between wet seasons and wet autumns, revealing a high correspondence ranging from 60% to 90% in the recurrence of wet seasons associated with wet autumns. This indicates that wet seasons are generally characterized by an early onset of rainfall. The results also showed a strong positive correlation (up to 0.70) between wind activity during the preceding hot season and the following wet season. Two models were used for comparison and analysis: a dry season (2008–2009) and a wet season with early rainfall (2018–2019). Hourly wind direction and speed data at 10 meters’ height were processed, revealing that most stations recorded relatively higher wind speed averages during the hot season preceding the wet season compared to the hot season preceding the dry season. Wind speeds were analyzed and classified according to the Beaufort scale and represented in categories using the (WRPLOT View – Freeware) program, which analyzes hourly wind speed and direction data for the selected months. The analysis showed an increase in wind speed categories near or above 7 m/s during wet seasons, with clear recurrence, in contrast to the hot season preceding the dry 2008–2009 season. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      Copyright of Larq Journal for Philosophy, Linguistics & Social Sciences is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)