SPATIO-TEMPORAL VARIATION OF AGRICULTURAL DROUGHT IN THE BARIND REGION OF BANGLADESH: AN APPLICATION OF A MARKOV CHAIN MODEL
ABSTRACTThe Barind region of Bangladesh is severely affected by agricultural drought. A geostatistical approach had been conducted to summarize the spatio‐temporal variation of agricultural drought in this region. A Markov chain model of higher order has been used to evaluate probabilities of gettin...
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| Veröffentlicht in: | Irrigation and drainage 2014-07, Vol.63 (3), p.383-393 |
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| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | eng |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| container_title | Irrigation and drainage |
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| creator | Jahangir Alam, A. T. M. Saadat, A. H. M. Sayedur Rahman, M. Rahman, Shahriar |
| description | ABSTRACTThe Barind region of Bangladesh is severely affected by agricultural drought. A geostatistical approach had been conducted to summarize the spatio‐temporal variation of agricultural drought in this region. A Markov chain model of higher order has been used to evaluate probabilities of getting a sequence of wet–dry weeks over this region from the rainfall data recorded in 12 rainfall gauge stations for the period 1971–2008. A drought index (DI) considering crucial parameters (DI = 0 ~ 1.00) has been used to estimate the severity of agricultural drought. Geospatial analysis has been conducted to delineate the spatial extent of agricultural drought of different severities in different seasons. The probability of three consecutive dry weeks and probability of at least 10 and 12 weeks was also calculated to find out the suitability of agricultural production. The maximum variation of agricultural drought index (DI = 0.12 ~ 0.43) was found during the pre‐kharif (March to May) and kharif (June to October) (DI = 0.47 ~ 0.81) seasons. However, no variation in drought index (DI = 0.01 ~ 0.03) was found during the rabi (November to February) season. The results of this study might be useful to agricultural planners and irrigation engineers in identifying areas where agricultural development should be focused as a long‐term drought mitigation strategy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
RÉSUMÉBarind est une région du Bangladesh gravement touchée par la sécheresse agricole. Une approche géostatistique a été effectuée pour décrire la variation spatio‐temporelle de la sécheresse agricole dans cette région. Un modèle à chaîne de Markov d'ordre supérieur a été utilisé pour évaluer les probabilités d'obtenir une séquence de semaines humide–sèche sur cette région à partir des données pluviométriques enregistrées dans 12 stations pluviométriques pour la période de 1971 à 2008. L'indice de sécheresse (DI) compte tenu des paramètres cruciaux (DI = 0 ~ 1.00) a été utilisé pour estimer l'intensité de la sécheresse agricole. L'analyse géospatiale a été menée afin de délimiter l'étendue spatiale de la sécheresse agricole pour différents niveaux d'intensité dans les différentes saisons. La probabilité de trois semaines consécutives de sécheresse et la probabilité d'au moins dix et douze semaines ont également été calculées pour cerner l'adéquation de la production agricole aux conditions futures de sécheresse. La variation maximale de l'indice de sécheresse agricole (D |
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RÉSUMÉBarind est une région du Bangladesh gravement touchée par la sécheresse agricole. Une approche géostatistique a été effectuée pour décrire la variation spatio‐temporelle de la sécheresse agricole dans cette région. Un modèle à chaîne de Markov d'ordre supérieur a été utilisé pour évaluer les probabilités d'obtenir une séquence de semaines humide–sèche sur cette région à partir des données pluviométriques enregistrées dans 12 stations pluviométriques pour la période de 1971 à 2008. L'indice de sécheresse (DI) compte tenu des paramètres cruciaux (DI = 0 ~ 1.00) a été utilisé pour estimer l'intensité de la sécheresse agricole. L'analyse géospatiale a été menée afin de délimiter l'étendue spatiale de la sécheresse agricole pour différents niveaux d'intensité dans les différentes saisons. La probabilité de trois semaines consécutives de sécheresse et la probabilité d'au moins dix et douze semaines ont également été calculées pour cerner l'adéquation de la production agricole aux conditions futures de sécheresse. La variation maximale de l'indice de sécheresse agricole (DI = 0.12 ~ 0.43) a été observée lors des saisons du pré‐kharif (mars à mai) et du kharif (juin à octobre) (DI = 0.47 ~ 0.81). Cependant, aucune variation de l'indice de sécheresse (DI = 0.01 ~ 0.03) n'a été observée au cours de la saison de rabi (novembre à février). Les résultats de cette étude pourraient être utiles aux planificateurs agricoles et aux ingénieurs d'irrigation pour identifier les zones où le développement agricole passe par une stratégie à long terme d'atténuation de la sécheresse. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.</description><identifier>ISSN: 1531-0353</identifier><identifier>EISSN: 1531-0361</identifier><identifier>DOI: 10.1002/ird.1800</identifier><language>eng</language><publisher>Chichester: Blackwell Publishing Ltd</publisher><subject>Agricultural development ; Agricultural drought ; agricultural drought index ; Agricultural engineering ; Agricultural production ; analyse spatio-temporelle ; Drought index ; Droughts ; GIS ; Hydrologic data ; indice agricole de sécheresse ; Irrigation ; Markov chain model ; Markov chains ; Mathematical models ; modèle à chaîne de Markov ; probabilités de précipitations ; Rain gauges ; Rainfall ; rainfall probability ; Seasons ; SIG ; spatio-temporal analysis ; Strategy</subject><ispartof>Irrigation and drainage, 2014-07, Vol.63 (3), p.383-393</ispartof><rights>Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.</rights><rights>Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><citedby>FETCH-LOGICAL-c3970-5d3c582c76eccfe6a3b58cfd192ceefb71e61d1314f6e9434d8d4c4c0edee5183</citedby></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktopdf>$$Uhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002%2Fird.1800$$EPDF$$P50$$Gwiley$$H</linktopdf><linktohtml>$$Uhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002%2Fird.1800$$EHTML$$P50$$Gwiley$$H</linktohtml><link.rule.ids>314,776,780,1411,27901,27902,45550,45551</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Jahangir Alam, A. 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Geospatial analysis has been conducted to delineate the spatial extent of agricultural drought of different severities in different seasons. The probability of three consecutive dry weeks and probability of at least 10 and 12 weeks was also calculated to find out the suitability of agricultural production. The maximum variation of agricultural drought index (DI = 0.12 ~ 0.43) was found during the pre‐kharif (March to May) and kharif (June to October) (DI = 0.47 ~ 0.81) seasons. However, no variation in drought index (DI = 0.01 ~ 0.03) was found during the rabi (November to February) season. The results of this study might be useful to agricultural planners and irrigation engineers in identifying areas where agricultural development should be focused as a long‐term drought mitigation strategy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
RÉSUMÉBarind est une région du Bangladesh gravement touchée par la sécheresse agricole. Une approche géostatistique a été effectuée pour décrire la variation spatio‐temporelle de la sécheresse agricole dans cette région. Un modèle à chaîne de Markov d'ordre supérieur a été utilisé pour évaluer les probabilités d'obtenir une séquence de semaines humide–sèche sur cette région à partir des données pluviométriques enregistrées dans 12 stations pluviométriques pour la période de 1971 à 2008. L'indice de sécheresse (DI) compte tenu des paramètres cruciaux (DI = 0 ~ 1.00) a été utilisé pour estimer l'intensité de la sécheresse agricole. L'analyse géospatiale a été menée afin de délimiter l'étendue spatiale de la sécheresse agricole pour différents niveaux d'intensité dans les différentes saisons. La probabilité de trois semaines consécutives de sécheresse et la probabilité d'au moins dix et douze semaines ont également été calculées pour cerner l'adéquation de la production agricole aux conditions futures de sécheresse. La variation maximale de l'indice de sécheresse agricole (DI = 0.12 ~ 0.43) a été observée lors des saisons du pré‐kharif (mars à mai) et du kharif (juin à octobre) (DI = 0.47 ~ 0.81). Cependant, aucune variation de l'indice de sécheresse (DI = 0.01 ~ 0.03) n'a été observée au cours de la saison de rabi (novembre à février). Les résultats de cette étude pourraient être utiles aux planificateurs agricoles et aux ingénieurs d'irrigation pour identifier les zones où le développement agricole passe par une stratégie à long terme d'atténuation de la sécheresse. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.</description><subject>Agricultural development</subject><subject>Agricultural drought</subject><subject>agricultural drought index</subject><subject>Agricultural engineering</subject><subject>Agricultural production</subject><subject>analyse spatio-temporelle</subject><subject>Drought index</subject><subject>Droughts</subject><subject>GIS</subject><subject>Hydrologic data</subject><subject>indice agricole de sécheresse</subject><subject>Irrigation</subject><subject>Markov chain model</subject><subject>Markov chains</subject><subject>Mathematical models</subject><subject>modèle à chaîne de Markov</subject><subject>probabilités de précipitations</subject><subject>Rain gauges</subject><subject>Rainfall</subject><subject>rainfall probability</subject><subject>Seasons</subject><subject>SIG</subject><subject>spatio-temporal analysis</subject><subject>Strategy</subject><issn>1531-0353</issn><issn>1531-0361</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2014</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNqF0U9PgzAYBnBiNHFOEz9CEy9emH3pH8BbHQhEBhPZPDZYSsKcboKLLvHDC3FxiRdPb9P--iRvHsM4BzwCjK2ruilH4GB8YAyAETAx4XD4e2bk2Dhp2wXG2HUte2B8PUxFHqVm7k-maSZiNBdZ1N8kKL1FIsii8SzOZ_2Ll6WzIMxRlKA89NFNBxMPZX6wwzciCWLh-Q_hNRIJEtNpHI33UWgisrt0jsah6BImqefHp8ZRVSxbfbabQ2N26-fj0IzToPsam4q4NjZZSRRzLGVzrVSleUGemKOqElxLaV092aA5lECAVly7lNDSKamiCutSawYOGRqXP7nrZvW20e27fKlbpZfL4lWvNq0ETi0Cjo3d_ymjtkMZYNLRiz90sdo0r90ivbIs6lgAnTJ_1Ee91Fu5buqXotlKwLKvS3Z1yb4uGWVeP_e-bt_1568vmmfJbWIz-ZgEcs7zCb-fU0nIN1bCjO0</recordid><startdate>201407</startdate><enddate>201407</enddate><creator>Jahangir Alam, A. 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The results of this study might be useful to agricultural planners and irrigation engineers in identifying areas where agricultural development should be focused as a long‐term drought mitigation strategy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
RÉSUMÉBarind est une région du Bangladesh gravement touchée par la sécheresse agricole. Une approche géostatistique a été effectuée pour décrire la variation spatio‐temporelle de la sécheresse agricole dans cette région. Un modèle à chaîne de Markov d'ordre supérieur a été utilisé pour évaluer les probabilités d'obtenir une séquence de semaines humide–sèche sur cette région à partir des données pluviométriques enregistrées dans 12 stations pluviométriques pour la période de 1971 à 2008. L'indice de sécheresse (DI) compte tenu des paramètres cruciaux (DI = 0 ~ 1.00) a été utilisé pour estimer l'intensité de la sécheresse agricole. L'analyse géospatiale a été menée afin de délimiter l'étendue spatiale de la sécheresse agricole pour différents niveaux d'intensité dans les différentes saisons. La probabilité de trois semaines consécutives de sécheresse et la probabilité d'au moins dix et douze semaines ont également été calculées pour cerner l'adéquation de la production agricole aux conditions futures de sécheresse. La variation maximale de l'indice de sécheresse agricole (DI = 0.12 ~ 0.43) a été observée lors des saisons du pré‐kharif (mars à mai) et du kharif (juin à octobre) (DI = 0.47 ~ 0.81). Cependant, aucune variation de l'indice de sécheresse (DI = 0.01 ~ 0.03) n'a été observée au cours de la saison de rabi (novembre à février). Les résultats de cette étude pourraient être utiles aux planificateurs agricoles et aux ingénieurs d'irrigation pour identifier les zones où le développement agricole passe par une stratégie à long terme d'atténuation de la sécheresse. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.</abstract><cop>Chichester</cop><pub>Blackwell Publishing Ltd</pub><doi>10.1002/ird.1800</doi><tpages>11</tpages></addata></record> |
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