کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7484588 | 1485293 | 2013 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Diagnosis of GLDAS LSM based aridity index and dryland identification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
⺠UNEP aridity index (AI) is refined by incorporating soil moisture accounting. ⺠Three global aridity indices are created based on three GLDAS LSMs. ⺠The VIC AI identifies dryland areas better than the other two LSM based indices. ⺠Results show that the UNEP AI classifies areas drier than the LSM based indices. ⺠The LSM based aridity indices may identify drylands better than the UNEP AI.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Environmental Management - Volume 119, 15 April 2013, Pages 162-172
Journal: Journal of Environmental Management - Volume 119, 15 April 2013, Pages 162-172
نویسندگان
Sadegh Ghazanfari, Saket Pande, Mehdy Hashemy, Ben Sonneveld,