foxy chick pleasures twat and gets licked and plowed in pov.sex kamerki
sampling a tough cock. fsiblog
free porn

التّغيّريّة المطريّة واحتمالات التّساقط والثّبات في محافظة “بعلبك الهرمل”

0

التّغيّريّة المطريّة واحتمالات التّساقط والثّبات في محافظة “بعلبك الهرمل”

د. فراس العسّ*

ملخص

يهتم هذا البحث بموضوع التّغيّريّة المطريّة واحتمالات هطول المتساقطات ومراحل الرّجوع والثّبات في محافظة بعلبك الهرمل، التي تعدُّ المنطقة الزّراعيّة الأكبر مساحة والأفقر مطرًا وتساقطًا في لبنان، استخدمت المعطيات المُناخيّة لثمانيّة محطات في محافظة بعلبك الهرمل خلال المدّة 1989- 2019 . تشير النتائج الى تزايد التّغيّريّة من الجنوب الى الشّمال في المنطقة المدروسة، وأنّ السّنوات الرّطبة والجّافة تتابع، بشكل عشوائيّ، ومن دون أيّ انتظام أو دوريّة. وقد اظهر معامل الارتباط على المستوى السّنويّ ارتباطا ضعيفًا. أمّا دراسة استقرار النّظام المطريّ فقد بينت أنّ الأشهر الأكثر مطرًا والتي تقع في قلب الفصل الممطر ليست بالضرورة الأكثر ارتباطا مع المعدل السّنويّ. من جهة أخرى تناول هذا البحث دراسة وتيرة الهطول وكمياتها واحتمالاتها؛ عن طريق تحديد القيم العادية لهطول الأمطار (40-60%)  وعن طريقة تكرار العشريّات، للاستفادة منها في التّخطيط والتّنظيم الزّراعي، وتطوير وإدارة الموارد المائيّة في المنطقة المدروسة.

الكلمات المفاتيح : التّغيّريّة، احتمالات التّساقط،  الارتباط السّنويّ، استقرار النّظام المطريّ، حقبات الرجوع.

Abstract

This research is concerned of rain variability, probability of precipitation, periods of return and stability in the Baalbek-Hermel governorate; the largest agricultural area and the poorest rain and precipitation zone in Lebanon. Climate data was used for eight stations in the Baalbek-Hermel governorate during the period (1989-2019). The results indicate an increase in variability from south to north in the studied area. The wet and dry years follow, randomly and without any regularity or periodicity. The correlation coefficient at the annual level showed a weak correlation. As for the study of the stability of the rain system, it’s showed that the rainiest months, which lie at the heart of the rainy season, are not necessarily the most correlated with the annual rate. On the other hand, this research deals with the study of the frequency and quantities of precipitation and their possibilities. By the determination of the normal values ​​of precipitation (40-60%) and by ‘repeating the decimals’ method to benefit from them in agricultural planning and organization, development and management of water resources in the studied area.

Key words: variability, probability of precipitation, annual correlation, stability of the rain system, returns periods.

أولاً- مقدمة

إنّ تّغيّريّة الأمطار بين سنة وأخرى أو بين شهر وآخر، لها أهميتها وأثرها الكبير على مختلف الأنشطة الاقتصاديّة وخاصة على العمل الزّراعيّ، وحركات السّكان، وطرق حياتهم ومعيشتهم. وتظهر خطورة التّباين في كميات المطر السّنويّة والشّهريّة واضحة بصفة خاصة في الأقاليم الجّافة وشبه الجّافة كمنطقة بعلبك الهرمل، لأنّ أي نقص في كمّيّة الأمطار عن معدلها السّنويّ أو الشّهريّ قد يؤدي إلى مخاطر كبيرة في ما يخص تأمين المياه اللازمة للشّرب، ونقص ______________________

* أستاذ مساعد في الجامعة اللبنانية، كلية الآداب والعلوم الانسانية قسم الجغرافيا.

المياه الجوفيّة، وإلى خسائر جسيمة في الإنتاج الزّراعيّ المطريّ وفي الثّروة الحيوانيّة والحياة الرّعويّة، وبالتّالي الى عدم ثبات مداخيل السّكان، خاصة وأنّ معظمهم يعتمد على هذه المحاصيل في معيشته، فمعظم النّاس في المنطقة ينشدون المداخيل الثّابتة على ضآلتها لأنّها تؤمن لهم الاستقرار، وهذا ما يدفعهم الى ترك العمل الزّراعيّ، والاتجاه الى قطاعات أخرى أكثر ربحًا واستقرارًا، ولهذا فإنّ حساب التّباين في كميات الأمطار السّنويّة والشّهريّة في مثل المناطق يمثل موضوعا أساسيًا في دراسة مناخها وما له من علاقة مباشرة بعمرانها واستغلال أراضيها، وفي التّنمية الزّراعيّة والحيوانيّة. ومن الجدير ذكره أنّ الحقبات الرّطبة التي تأتي بعد (زخات مطريّة قويّة و فجائيّة) في المناطق الجّافة وشبه الجّافة خطورة لا تقل أهميّة في دراستها ومعرفتها ، فهي تسبب السّيول وانجرافات التّربة وهذا أمر شائع الحدوث في المنطقة. من هنا تظهر إشكاليّة تحديد مفهوم التّغيّريّة، وأنواعها، سواء الشّهريّة أو الفصليّة أو السّنويّة وطرق قياسها وتحديد أسبابها، ولشرح معدل التّغيّر في كمّيّة المطر يستخدم تعبيران أحدهما عكس الآخر، الأول معدل التّغيّر أو معامل التّغيّر of variation Coefficient والثاني معامل المواظبة أو الانتظام Dependability أوReliability وكلما ارتفع معامل التّغيّر كلما نقص معامل المواظبة. المناخ في محافظة بعلبك الهرمل، التي تقع في شمال شرق لبنان، هو نتيجة تضافر عدة عوامل جغرافيّة، تساهم في خلق خصائص مناخيّة تتميز بها مناطق البحر الأبيض المتوسط جميعها​​، من جفاف الصّيف المرتبط بارتفاع درجات الحرارة، الى اعتدال موسم الأمطار (Bolle; 2002) ومن هذه العوامل:

– الموقع على خطوط العرض عند الهوامش الشّماليّة للصحراء العربيّة والصحراء الجنوبيّة، وجنوب المنطقة المعتدلة.

– الواجهة الغربيّة لمجال قاري حيث تلتقي “القارات القديمة” الثلاث، ويحدّها من الغرب بحر شبه مغلق (دافئ نسبيًا).

– وجود سلسلتين جبليتين (سلسلة جبال لبنان الشّرقية وسلسلة جبال لبنان الغربيّة) تقعان بموازاة السّاحل الشّرقي للبحر الأبيض المتوسط . يؤدي موقع التّضاريس دورًا مهمًا جدًا في التّوزيع المكانيّ للمتساقطات خاصة في محافظة بعلبك الهرمل التي تقع بين هاتين السّلسلتين الجبلتين وهو ما يجعل منها منطقة في ظلّ المطر. وقد أكدت العديد من الدّراسات والأبحاث لمناطق الحوض الشّرقيّ  للمتوسط أنّها تتميز بتذبذب كبير في كمّيّة الأمطار بين سنة وأخرى وبين شهر وآخر  (( Nicholls (1987), Kutiel (1991), Traboulsi (1991), Mahers et al. (1999)، وبتّغيّريّة مطرية كبيرة جدًا سواء على المستوى السّنويّ أو الفصليّ أو الشّهريّ وهو ما يتوافق مع حركة الرّياح الغربيّة في الطبقات العليّا من الجو، وخاصة ما يسمى بالتّيار العلويّ النفاث Jet Stream Subtropical والذي عندما يكون نطاقيًا (غرب- شرق) يكون التّبادل الحراريّ بين العروض العليّا والدّنيا قليلًا، وعندما يكون متعرّجًا نتيجة التّغيّرات في الموازنة الإشعاعيّة ما بين العروض العليّا والدّنيا، يرسم أودية باردة، و رؤوسًا جويّة حارة، الأولى تتناسب مع نماذج الطّقس المضطرب، والثّانية مع نماذج الطّقس المستقر.

ثانيًّا- طرائق البحث وأدواته:

بالاعتماد على محطات الأرصاد الجويّة اللبنانيّة وخاصة محطات مصلحة الأبحاث الزّراعيّة استخدمت المعطيات لثمانيّة محطات مُناخيّة في بعلبك الهرمل خلال الحقبة (1989-2019) ، هذه المحطات هي محطة بعلبك- محطة دورس- محطة كفردان – محطة دير الأحمر- محطة جبولة – محطة الفاكهة – محطة الهرمل- محطة القاع، لقد احتسبت المتوسطات ابتداءً من شهر أيلول وانتهاءً بشهر آب (سنة مطريّة)، ولمعالجة وتصحيح البيانات والمعطيات المناخيّة، اعتُمِدتِ الطُرق الإحصائيّة البسيطة (كالمتوسط والوسيط..) وقد حصلت المقارنة مع بعض المحطات سواء السّاحليّة أو الدّاخليّة من أجل إعطاء فكرة وافية عن خصائص المتساقطات في محافظة بعلبك الهرمل. ولإثبات التّباين المكانيّ لهطول الأمطار السّنويّ في حقبات زمنيّة مختلفة وفي مناطق مختلفة من العالم، يمكن استخدام العديد من الطرائق الإحصائيّة. ومن بين أكثر الطرق استخدامًا: معامل التّشتت المطلق؛ الانحراف المعياريّ، ومعامل التّشتتّ النّسبيّ؛ معامل الاختلاف (Cv). تتيح مؤشرات التّشتت هذه تحديد مدى (عدم انتظام هطول الأمطار) وتسليط الضوء على جوانبها المكانيّة. بالإضافة إلى ذلك، فهي تسمح بإجراء مقارنات بين الأقاليم، ولا سيما باستخدام معامل التّغيّر، وبالتّالي، من أجل فهم أفضل لقوة تقلب هطول الأمطار والفروق الدّقيقة المحليّة والإقليميّة، ولدراسة التّغيّريّة، ودراسة العلاقة بين المتغيرات سأعتمد على هذه المعايير:

– الانحراف المعياريّ:  (Standard deviation)القيمة الأكثر استخدامًا من بين مقاييس الّتشتت الإحصائيّ لقياس مدى التّبعثر الإحصائيّ، أيّ أنّه يدلّ على مدى امتداد مجالات القيم ضمن مجموعة البيانات الإحصائيّة. يرمز له بالحرف σ​ ولحساب الانحراف المعياريّ تُستخدم المعادلة الآتيّة:

SD = الانحراف المعياريّ   X = كمّيّة الأمطار السّنويّة.  ∑ = المجموع.  X̅   = متوسط كمّيّة الأمطار السّنويّة.   n= عدد السّنوات التي احتُسِبتِ المتوسط على أساسها.

– معامل التّغيّر أو الاختلاف Coefficient of variation وهو حاصل قسمة الانحراف المعياريّ على المتوسط الحسابيّ، وبالتّالي هو نسبة مئويّة، وهو يقيس أهمّيّة الانتشار حول المتوسط الحسابيّ ويساعد على قياس درجة التّغيّريّة السّنويّة (Camberlin; 1994). وفقًا لـ Arléry ; 1973)) ، وهو معامل التباين الذي يُثبت أنّه الأكثر إرضاءً لمؤشرات التّشتت المستخدمة في الدّراسات المقارنة لتقلب هطول الأمطار في أجزاء عديدة من العالم. من ناحية ، يسمح بإعطاء فكرة عامة عن انتظام سلسلة زمنيّة، ومن ناحية أخرى، فهو الأداة الإحصائيّة أكثر تعبيرًا لأنّها تسلط الضّوء على التّشتت النّسبيّ للتّراكم السّنويّ مقارنة بمتوسط ​​هطول الأمطار. بشكل عام، وعلى عكس الانحراف المعياريّ، يتطور معامل الاختلاف بطريقة عكسيّة مقارنة بمتوسطات هطول الأمطار السّنويّة. ولحسابه تستخدم المعادلة الآتيّة :

 CV = (SD/ X̅) * 100       (Thom, H.C.S.; 1966)

– مؤشر التّساقط الموحد (مؤشر المعايرة )  يستخدم لتبيان السّنوات الجّافة والرّطبة وهو فعال أيضًا في تحليل الحقبات اأو الدّورات الرّطبة او حقبات ودورات الجّافة.  احتسبت هذا المؤشر بواسطة المعادلة الآتية:   σ / (  SPI = (X – X̄)  إذ تعدُّ:  X هي قيمة المتساقطات السّنويّة أو الشّهريّة أو الفصليّة في محطة معينة.  X̄ هي المتوسط (Average).  σ هي الانحراف المعياريّ (Standard Deviation).

– معامل الارتباط  Coefficient of  Correlation يستخدم لقياس قوة العلاقة بين متغيرين احصائيّين ولحسابه تستخدم المعادلة الآتية:

إنّ قيمة معامل الارتباط محصورة في المرحلة المغلقة [-1، 1] وتتحدد نوعيّة الارتباط من الجدول الآتي:

جدول (أ) نوع وقيمة الارتباط Pearson))

نوع الارتباط قيمة معامل الارتباط
ارتباط طردي تام 1+
ارتباط طردي ضعيف من صفر إلى أقل من 0.4
ارتباط طردي قوي من 0.7 إلى أقل من +1
ارتباط طردي متوسط من 0.4 إلى أقل من 0.7
ارتباط عكسيّ ضعيف من صفر إلى أقل من -0.4
ارتباط عكسيّ قوي من -0.7 إلى أقل من -1
ارتباط عكسيّ متوسط من -0.4 إلى أقل من -0.7
ارتباط منعدم صفر

         ولدراسة التّوزيع التّراكميّ رتبتُ البيانات السّنويّة بشكل مضطرد (من الصّغير الى الكبير)، ويُعطى لكلّ ترتيب رقم متسلسل (X)، ويُحسب التّكرار المتراكم لكلّ كمّيّة في التّرتيب التّصاعديّ من تطبيق المعادلة : P = X /n+1

P: الاحتمال التّراكميّ النسبيّ لكمّيّة التّساقط الواقعة أمام الرتبة X

X: رتبة كمّيّة التّساقط في التّرتيب التّصاعديّ

n: عدد السّنوات المدروسة.

– احتمال التّجاوز (T) من المعادلة : T= 1-P

T: نسبة احتماليّة سقوط كمّيّة من المتساقطات تتجاوز القيمة الموجودة أمام الاحتمال  .(P)

– وتحسب مرحلة الرّجوع والاحتماليّة بواسطة المعادلة الآتية RP=1/(1-P)

RP: هي حقبة الرّجوع بالسّنين.

للتّعرف على تكرار سقوط كمّيّة معيّنة من المتساقطات، فحقبة الرّجوع هي المُدّة الزّمنيّة بالسّنين بين سقوط كمّيّة معينة من الأمطار، وسقوط كمّيّة مماثلة لها أو أكبر منها، أمّا الاحتماليّة فتشير الى احتمال تجاوز سقوط كمّيّة معينة أو أصغر منها، أما احتمالية التجاوز فتشير الى إحتمال تجاوز سقوط كمّيّة معينة من المتساقطات السّنويّة في السّنوات القادمة. ويمكن تقسيم المتساقطات الى : متساقطات عاديّة، (وهي الكميات المحصورة بين نسبة 40% و60%)

متساقطات أقل من عادية (وهي الكميّات التى تقلّ نسبة تكرارها عن ال 40%)

متساقطات فوق العاديّة (وهي الكميات التى تزيد نسبة تكرارها عن ال60%)

– تكرار العشريّات: ولأن محافظة بعلبك الهرمل تصنف من المناطق الجّافة وشبه الجّافة والتي تتميز بمعدلات تساقط سنويّة قليلة، والتي تتميز بتذبذب الأمطار وهطولها على شكل زخات غزيرة موزعة على حقبات قليلة، وبالتالي خطورة الاعتماد على المتوسط الذي يتأثر بالقيم القصوى ولا يمثل كمّيّة التّساقط الحقيقيّة بالنسبة إلى العمل الزّراعيّ، قسّمْتُ تكرار الأمطار الى عشرة أقسام متساويّة (Gibbs, W.J. 1987)، تدعى بالعشريّات ولكلّ عشريّة تدلّ على تصنيف محدد للسّنوات المطريّة وتكرارها، وذلك بحسب موقعها من المتوسط. وللحصول على العشريات رتبتُ المعطيات السّنويّة من الأدنى الى الأعلى تصاعديًّا (الموسى وحليمة،  2009) ، ويحسب التّكرار المتراكم، ويقسم الى عشرة أقسام متساويّة كل منها يساوي 10% (جدول (ب)) ويدعى العشّريّة ، وتعطى للعشريّات أرقام متسلسلة تبدأ من القيم الدّنيا للتّكرار.

جدول (ب) حدود العشريات وتكرار السنوات الرطبة والجّافة

رقم العشّريّة ونسبتها المئوية خصائص العشّريّة
الأولى بين 1-10% متساقطات نادرة
الثّانية بين 10-20% اقل من المعدل بكثير
الثّالثة بين 20-30% أقل من المعدل
الرّابعة بين 30-40% أقل من المعدل بقليل
الخامسة بين 40-50% حول المعدل
السّادسة بين 50-60% حول المعدل
السّابعة بين 60-70% أعلى من المعدل بقليل
الثّامنة بين 70-80% أعلى من المعدل
التّاسعة بين 80-90% أعلى من المعدل بكثير
العاشرة  بين 90-100% أعلى من المعدل بكثير جدا

ثالثًا- النتائج والتّحليل

1- التّغيّريّة:

لدراسة تّغيّريّة المتساقطات سنعتمد على معامل التّغيّر، وعلى الرّغم من أنّ استعماله له محاذيره في المناطق ذات الأمطار القليلة لأنّ الانحراف المعياريّ (ET) حساس جدًا ويتأثر للقيمات الأطراف (extremes values) ، خاصة في المناطق الجّافة واستعماله أكثر خطورة في الأمطار الشّهريّة لأن لا يوجد سنة جافة كليًّا، ولكن يوجد شهر جاف لا يعرف التّساقط في سنة معينة، ويكون رطبًا ممطراً في سنة أخرى .(Camberlin 1994)

1-أ- تّغيّريّة القيم السّنويّة

جدول رقم (1) معامل التّغيّر في محطات بعلبك الهرمل

معامل التّغيّر %CV الانحراف المعياريّ SD المتوسط الحسابي (منذ تأسيس المحطة) المحطة
28.9 117.19 404.9 بعلبك
32.9 118.3 358.3 دورس
29.2 97.3 333.2 دير الأحمر
28.9 108.0 374.0 كفردان
38.2 78.5 205.2 جبولة
32.6 106.6 327.2 الفاكهة
44.9 88.4 196.8 القاع
42.2 90.6 214.6 الهرمل
23.0 192.1 835.0 بيروت

وتكمن أهمّيّة دراسة معامل التّغيّر في دراسة الاستصلاح المائيّ الذي يهدف لتأمين المياه لأقامة المشاريع الاقتصاديّة والعمرانيّة والبشريّة وتطوير الزّراعة وبناء السّدود، وذلك بدراسة ما يسمى بالموازنة المائيّة ودراسة الدّورة الهيدرولوجيّة والتي تبدأ بالتّبخر من ثمَّ التكاثف يليه التّساقط والتّوزع بين جريان سطحيّ وجوفيّ. إنّ التّوزيع المكانيّ السّنويّ للمتساقطات هو عكس التّوزيع المكانيّ لمعامل التّغيّر، فتزداد التّغيّريّة من الجنوب الى الشّمال في المنطقة المدروسة، أي كلما ابتعدنا من المؤثرات البّحريّة وتقل الأمطار من الجنوب الى الشّمال فيسجل معامل التّغيّر (28.9% في بعلبك وكفردان و29.2% في دير الأحمر، و32.9 % في دورس و32.6% في الفاكهة)، (جدول رقم 1) تزداد التّغيّريّة في شمال المنطقة مع ارتفاع قمم السّلسلة الغربيّة فيسجل معامل التّغيّر ( 38.2% في جبولة  و42.2% في محطة الهرمل وتعرف محطة القاع أعلى معامل تغيّر بين كل محطات المدروسة 44.9% وهذا ما يظهر عدم الانتظام الكبير في المنطقة وخصوصًا في جزئها الشّماليّ، وبالمقارنة مع المنطقة السّاحليّة نجد أنّ معامل التّغيّر في محطة بيروت يبلغ  23% (Blanchet; 76). ومن هنا نستطيع القول إنّ الأمطار أكثر انتظامًا في المحطات السّاحليّة منها في الداخل. تؤكد الفروقات الكبيرة في كمّيّة المتساقطات، ما بين السّنوات الرّطبة والسّنوات الجّافة، عدم انتظام الأمطار في محافظة بعلبك الهرمل فكمّيّة المتساقطات في السّنوات الرّطبة هي عدة  أضعاف مثيلاتها في الّسنوات الجّافة ما بين (2 و7 أضعاف) فهي 3.4 ضعف في بعلبك و3.2 في دورس و4.5 ضعف في كفردان، (جدول رقم 2)  تزداد هذه الفروقات في شمال المنطقة فهي 4.3 أضعاف في الفاكهة و4.6 في جبولة، 5.2 في الهرمل، و6.8 في القاع وبالمقارنة مع المنطقة السّاحليّة فتبلغ 3.65 في بيروت (Blanchet; 76) (في الدّاخل السّوري تزداد حتى تصل  إلى 8.6 في تدمر و29.5 في السّبع بيار (جنوب شرق سوريا) (81Traboulsi; ). إنّ تنوع النّظام المطريّ يرتبط بشكل عام بالدّورة الهوائيّة العامة فوق الحوض الشّرقي للمتوسط فعلى الرّغم من أنّ نماذج الطقس المضطرب تتكرر كل سنة في المدّة الممتدة من تشرين الأول حتى أيّار(هذا ما يفسر عدم وجود الجفاف المطلق)، ولكن قوة هذه النّماذج تختلف بين سنة وأخرى.

جدول رقم (2) القيمات القصوى والدّنيا للأمطار السّنويّة

النسبة % الكمّيّة الدنيا \ملم الكمّيّة القصوى \ملم المحطة
3.4 201 690 بعلبك
3.2 195 637 دورس
4.5 164 753 كفردان
4.4 148 655 دير الأحمر
4.6 108 502 جبولة
4.3 153 670 الفاكهة
6.8 59 400 القاع
5.2 113 596 الهرمل
3.6 400 1460 بيروت
8.6 30 257.8 تدمر

ولتبيان اتجاه السنوات المطرية وسلوكها في منطقة ما، استخدمتُ مؤشر التّساقط الموحد IP أو مؤشر المعايرة، الذي أظهر لنا تتابع السّنوات الرّطبة والجّافة في المحطات المدروسة، بشكل عشوائيّ، ومن دون أيّ انتظام أو دوريّة، وهذا السّلوك من مميزات المناخ المتوسطيّ (من الجدير ذكره أنّ مؤشر المعايرة يتأثر بالمرحلة المدروسة ).

بشكل عام إنّ دراسة  خطوط الانحدار regression lines خلال حقبة الدّراسة (1989-2019) تظهر ميلاً لتراجع المتساقطات وانخفاضها في كل محطات بعلبك الهرمل وعلى عكس ذلك يظهر ارتفاع بسيط في محطة بيروت ويمكن التّمييز بين حقبتين واضحتين في كل محطات بعلبك الهرمل:

– المرحلة الأولى رطبة، أتت معدلات الأمطار في معظم سنواتها فوق أو قرب المعدل تمتد من العام 1991 حتى العام 1996 (الشّكل رقم 1) .

– المرحلة الثانية هي مرحلة جافة، كانت معدلات الأمطار في معظم سنواتها قرب أو من دون المعدل تمتد من العام 1997 حتى العام 2017 (الشّكل رقم 1).

إنّ تتابع السّنوات الجّافة والرّطبة في هذه المنطقة القليلة الأمطار، والتي تعتمد على الزّراعة بشكل أساسي، يطرح مشكلة ضعف استغلال الفائض في السّنوات الرّطبة، وغياب المشاريع المائيّة من سدود أو برك تجميع من جهة، ومن جهة أخرى انخفاض مناسيب الينابيع والأنهار والآبار الجوفيّة وأحيانًا جفافها بشكل كامل.

الشّكل رقم (1) مؤشر التساقط الموحد أو مؤشر المعايرة في المحطات المدروسة خلال الحقبة 1989 – 2019 يظهر تتابع السّنوات الممطرة والجّافة

 

1-ب- تّغيّريّة القيم الشّهريّة

إنّ التّغيّريّة المطريّة هي مهمّة  كثيرًا على المستوى الشّهريّ منها على المستوى السّنويّ في محطات محافظة بعلبك الهرمل كافة، وتحديدًا التّغيّريّة الكبيرة في بداية ونهاية الفصل الممطر أيّ في الفصلين الانتقاليّين (الخريف والرّبيع) وتكمن خطورة هذه التّغيّريّة لما لها من تأثير على حرفة الرّعيّ ونجاح الزراعات البعليّة، خاصة محاصيل القمح والشّعير في المنطقة وعلى العديد من المحاصيل الزّراعية ألأخرى، ونستطيع أن نلاحظ نوعين من السّلوك المطريّ الخاص بالمحطات المدروسة:

– الأول نلاحظه في جنوب المحافظة حيث التّغيريّة الشّتويّة أكبر من الرّبيعيّة والخريفيّة كما في محطة بعلبك الواقعة عند الأقدام الغربيّة لسلسلة جبال لبنان الشّرقيّة، إذ نلاحظ التّغيّريّة الكبيرة في أشهر فصل الشّتاء فتصل قيمة معامل التّغيّر في شهر كانون الأول إلى 42.1% وفي شهر كانون الثّاني إلى 52.7 % وهي أقل من ذلك بكثير في أشهر الرّبيع والخريف أيّ في بداية الفصل الممطر ونهايته فهي حوالى 28% في شهر تشرين الأول و17% في شهر أيار وفي محطة دُورس إذ يسجّل معامل التّغيّر 49% في شهر كانون الثّاني، وفي شهر آذار 52% وتقلّ الى حوالى الـ20% في بداية الفصل الممطر ونهايته.

– السّلوك الثّانيّ نلاحظه في باقي المحطات، وخاصة شمال محافظة بعلبك الهرمل مع ارتفاع سلسلة جبال لبنان الغربيّة ، إذ تكون التّغيّريّة في الأشهر الانتقاليّة أكبر من التّغيّريّة الشّتويّة، فعند الأقدام الشّرقيّة لسلسلة جبال لبنان الغربيّة في محطة كفردان، تتراوح قيمة معامل التّغيّر ما بين 50 الى 90% في أشهر الشّتاء، أمّا في بداية الفصل الممطر ونهايته، فهي بحدود ال 90% أيضًا في أشهر تشرين الأول وتشرين الثّاني وشهر نيسان، تزداد كثيرًا في شهر أيار لتصل الى حوالى 130%. في محطة دير الأحمر، تتراوح التّغيّريّة بين 40 و 60 % في معظم الأشهر، مع انخفاض كبير لقيمة معامل التّغيّر في شهر كانون الثّاني الى حوالي 20%.

في محطات جبولة والفاكهة أيضًا التّغيّريّة الرّبيعيّة والخريفيّة أكبر من الشّتويّة، يتميز شهر آذار بتّغيّريّة مرتفعة من دون باقي الشّهور فيبلغ في الأولى  126.7 % وفي الثّانيّة 84%.

في شمال المنطقة تحديدًا في محطة الهرمل المدروسة تتميز بداية الفصل الممطر بالتّغيّريّة الكبيرة  فتبلغ 147.4% في شهر تشرين الثّاني وهي بحدود ال 100% في فصل الرّبيع، تنخفض لتبلغ 65% في شهر شباط. في محطة القاع الدّاخليّة التّغيّريّة كبيرة أيضًا، اذ تتراوح قيمة معامل التّغيّر بين 40 و 70% باستثناء شهر كانون الثّاني الذي تنخفض فيه قيمة معامل التّغيّر الى حوالى 36%.

الشّكل رقم (2) يظهر قيمة معامل التّغيّر CV الشّهريّ في المحطات المدروسة

2- الانتظام الزّمنيّ للمتساقطات: إنّ دراسة انتظام الهطولات خلال حقبات زمنيّة طويلة، له أهمّيّة كبيرة على المستوى الاقتصاديّ بشكل عام، وخاصة في مجال الزّراعة، والرّيّ التّكميليّ، وتأمين مياه الشّفة، خاصة في المناطق الجّافة وشبه الجّافة مثل بعلبك الهرمل، وهو يتيح لنا معرفة ما إذا كان التّطرف أو الشّذوذ anomaly (سنوات جافة أو رطبة) تميل للتتابع لسنتين متتاليتين أو أكثر ولذلك درستُ :

2-أ-  ثبات الأمطار السّنويّة persistence of interanual anomalies : لدراسة العلاقة المطريّة بين سنة وأخرى، استعملنا معامل الارتباط من الدّرجة الأولى Autocorrelation coefficient of rank 1)) تبين لنا أنّ العلاقة ضعيفة بشكل عام، خاصة في شمال المحافظة تزداد قليلًا في المحطات الواقعة الى جنوب المنطقة المدروسة ، وهذا يعني إنّ تتابع السّنوات الرّطبة أو الجّافة بشكل منتظم هو أمر غير واضح وغير مؤكد، ففي محطة بعلبك ودورس هذه العلاقة ضعيفة ولا تفسّر أكثر من 26% في كفردان ودير الأحمر 28%  أمّا في محطة جبولة فهي 17%  وهي بحدود ال 20% في محطات الفاكهة القاع والهرمل .

 2-ب- ثبات الأمطار الشّهريّة monthly persistence: لدراسة ثبات الأمطار الشّهريّة تمت دراسة معامل الارتباط r (Coefficient of Correlation) والذي كان ضعيفًا الى متوسطاً بشكل عام، (معدومًا في بعض المحطات  كمحطة الهرمل) على الرّغم من بعض الاستثناءات التي بينت ترابطًا قويًّا وثباتًا  في الأمطار الشّهريّة بحسب اختبار Pearson لقياس دلالة الارتباط  أيّ أنّ قيمة معامل الارتباط (من 0.7 إلى أقل من +1).

جدول رقم (3)  قيمة معامل الارتباط بين الأشهر الممطرة (ثبات الأمطار الشّهريّ)

  أ/ ت1 ت1/ ت2 ت2/ ك1 ك1/ ك2 ك2/ ش ش/ آ آ/ ن ن/ أ
بعلبك 0.02- 0.43 0.12 0.7 0.40 0.37 0.42 0.07-
دورس 0.16- 0.098 0.31- 0.61 0.80 0.76 0.75 0.006
كفردان 0.03 0.35 0.19- 0.63 0.50 0.71 0.47 0.11
دير الأحمر 0.12 0.69 0.29 0.639 0.55 0.15 0.36 0.31
جبولة 0.61 0.48- 0.58- 0.59 0.40 0.16 0.35 0.14
الفاكهة 0.02 0.026- 0.53 0.12 0.01 0.42 0 0.26
الهرمل 0.001 0.06 0.5 0.12 0.06- 0.03 0.01- 0.17
القاع 0.37 0.32 0.3- 0.548 0.01- 0.53- 0.26- 0.31-
بيروت 0.21 0.56 0.61 0.42 0.12 0.26 0.04 0.25

فقد سجلت العلاقة بين شهري كانون الأول وكانون الثاني ترابطًا قويًا في محطة بعلبك أمّا محطة دورس بينت ترابطًا طرديًا قويًّا بين أشهر الشّتاء (كانون الثّاني/ شباط –  شباط/ آذار – آذار/ نيسان) وعلاقة طرديّة قويّة بين شهريّ شباط وآذار في محطة كفردان (جدول رقم 3).

–  سجلت محطة بيروت للمدّة المدروسة نفسها ارتباطًا طرديًّا متوسطًا بين أشهر (تشرين1 / تشرين 2 –  تشرين2 / كانون1 –  كانون1/ كانون 2).  (جدول رقم 3) .

(يمكن تبيان النسب المئوية للعلاقة من خلال احتساب مربع معامل الارتباط  ²r  أو ما يسمى بال coefficient of determination).

3- احتمالات التّساقط : يبين الجدول رقم (4) تصنيفًا لكمّيّة المتساقطات ولاحتمالات الّتساقط وحقبات الرّجوع والتّكرار فيظهر مثلًا في محطة بعلبك يبلغ المتوسط 404 ملم ويتطابق تمامًا مع الوسيط إذ يأتي تمامًا في منتصف حقبة (المتساقطات حول المعدل) وتتميز هذه المحطة بأن احتمال تجاوز المتوسط هي 50% سواء لناحية الزيادة أو النقصان، أمّا المدة الفاصلة بين سقوط هذه الكمّيّة  ومثيلتها هي سنتين، واحتمال أن تقل قيمة التساقط عن ال 201 ملم أو أن تتجاوز ال 690 ملم هي شبه معدومة .

يبلغ المتوسط في محطة دورس 358 ملم، يقع هذا المتوسط في الحدود الدّنيا (للمتساقطات حول المعدل)، إنّ احتمال أن تقل المتساقطات عن المتوسط أو تتخطاها هي تقريبًا 50% واحتمال التكرار هي تقريبًا سنتين،  واحتمال أن تقل قيمة التّساقط عن ال 201 ملم أو أن تتجاوز ال 690 ملم هي شبه معدومة .

تسجل محطة كفردان متوسطًا يبلغ 374 ملم في السّنة والذي يقع في الحدود الدّنيا (للمتساقطات حول المعدل)، واحتمال تساقط كمّيّة من دون هذا المتوسط هي 58%  أمّا احتمالات التجاوز 40%، واحتمالات التّكرار هي 2.4 سنة. إنّ احتمال أن تقل قيمة التساقط عن ال 164 ملم أو أن تتجاوز ال 753 ملم هي شبه معدومة .

في محطة دير الأحمر يبلغ المتوسط 333 ملم في السنة الذي يقع في الحدود العليا للمتساقطات العادية أيّ (حول المعدل)، إن احتمال أن تقل المتساقطات عن المتوسط أو تتخطاها هي تقريبًا 50% واحتمال التكرار هي تقريبًا سنتين،  واحتمال أن تقل قيمة التّساقط عن ال 148 ملم أو أن تتجاوز ال 655 ملم هي شبه معدومة .

تعرف محطة الفاكهة متوسطًا سنويًّا يبلغ 327 ملم، وهو يقع في منتصف حقبة (الهطولات دون المعدل) واحتمال سقوط كمّيّة متساقطات أقل من المتوسط هي بحدود ال 20% واحتمالات التّجاوز هي بحدود ال 80% أمّا احتمال التّكرار فهي 1.2 سنة،  أمّا احتمال أن تقل قيمة التّساقط عن ال 153 ملم أو أن تتجاوز ال 670 ملم هي شبه معدومة.

يبلغ المتوسط في محطة جبولة 205 ملم في السنة،  يقع هذا المعدل في الحدود الدّنيا (للمتساقطات دون المعدل)، أمّا احتمال سقوط كمّيّة متساقطات أقل من المتوسط هي بحدود 26% واحتمالات التّجاوز هي بحدود 70% ، احتمال التكرار هو 1.3 سنة ، واحتمال أن تقل قيمة التساقط عن ال 108 ملم أو أن تتجاوز ال 502 ملم هي شبه معدومة .

يسجل المتوسط في محطة القاع 197 ملم في السّنة ، يقع هذا المتوسط في منتصف حقبة (الهطولات دون المعدل) واحتمال سقوط كمّيّة متساقطات أقل من المتوسط هي بحدود ال 23%، واحتمالات التّجاوز هي بحدود ال 77%، أما احتمال التكرار فهي 1.3 سنة،   واحتمال أن تقل قيمة التّساقط عن ال 59 ملم أو أن تتجاوز ال 400 ملم هي شبه معدومة.

تعرف محطة الهرمل متوسطًا يبلغ 215 ملم في السّنة، وهو يقع في منتصف حقبة (الهطولات دون المعدل) واحتمال سقوط كمّيّة متساقطات أقلّ من المتوسط هي بحدود ال 26%، واحتمالات التّجاوز هي بحدود ال 74%، أمّا احتمال التّكرار فهي 1.3 سنة، واحتمال أن تقل قيمة التساقط عن ال 113 ملم أو أن تتجاوز ال 596 ملم هي شبه معدومة .

من خلال دراسة الجدول رقم (4) تبين أنّه يمكن التمييز بين نظامين في محطات محافظة بعلبك الهرمل: – المحطات التي تقع جنوب المنطقة والتي تتميز بمتوسط يقع ضمن حقبة التّساقط العاديّ أيّ التي هي (حول المعدل)، وتتميز هذه المحطات باحتمال أن تقل المتساقطات عن المتوسط أو تتخطاها ما يناهز 50%، واحتمال التّكرار هي سنتين تقريبًا، يقترب المتوسط من الوسيط في هذه المحطات.  – المحطات التي تقع في شمال المنطقة المدروسة والتي تتميز بمتوسط يقع ضمن حقبة (الهطولات دون المعدل) ، إنّ احتمال سقوط كمّيّة أقل من المتوسط هي حوالى 20%، أمّا إحتمالات التّجاوز فتبلغ حوالى 80%، واحتمالات التّكرار هي 1.3 سنة، يبتعد المتوسط من الوسيط في هذه المحطات. تتأثر المتوسطات في المناطق الجّافة وشبه الجّافة بزخات المطر الغزير، التى تأتي على حقبات قصيرة ومتباعدة، ويمكن لهذه الزّخات أن تشكّل قسمًا كبيرًا من المعدل العام، ( كما حدث بين 17 و 21 كانون الثّاني 2021 إذ تساقط ما مجموعه 190 ملم في محطة بعلبك أي ما يناهز نصف المعدل العام السّنويّ)  إن الاعتماد على المتوسط في دراسة كمّيّة المتساقطات له مخاطر كبيرة على العمل الزّراعيّ وخاصة الزّراعات البعليّة، ولا تعطي الصّورة الحقيقية لتوزع الأمطار .

جدول رقم (4) تصنيف كمّيّة المتساقطات (ك.م) واحتمالات التساقط والتكرار في محطات محافظة بعلبك الهرمل خلال الفترة المدروسة

كفردان دير الاحمر دورس بعلبك المدة الفاصلة بين سقوط كمّيّة معينة أو كمّيّة مماثلة أو أكبر منها (بالسنين) إحتمال سقوط كمّيّة أكبر % إحتمال سقوط كمّيّة معينة أو أصغر منها %    
ك.م ك.م ك.م ك.م R = 1 / (1-P) 1-P P = X / n+1 المرتبة تصنيف التساقط
X
164 148 195 201 1 1 0.03 1 متساقطات
205 201 202 210 1.1 0.9 0.06 2  دون
233 210 211 241 1.1 0.9 0.1 3 المعدل
243 212 235 253 1.1 0.9 0.13 4  
259 233 250 259 1.2 0.8 0.16 5  
275 244 276 278 1.2 0.8 0.19 6  
288 256 295 299 1.3 0.8 0.23 7  
299 265 311 305 1.3 0.7 0.26 8  
299 268 321 316 1.4 0.7 0.29 9  
301 273 331 351 1.5 0.7 0.32 10  
315 301 345 354 1.6 0.6 0.35 11  
319 306 350 357 1.6 0.6 0.39 12  
325 321 356 371 1.7 0.6 0.42 13 متساقطات
355 326 356 378 1.8 0.5 0.45 14 حول
357 338 359 401 1.9 0.5 0.48 15   المعدل
357 351 388 404 2.1 0.5 0.52 16  
361 351 397 417 2.2 0.5 0.55 17  
375 356 410 419 2.4 0.4 0.58 18  
377 402 423 435 2.6 0.4 0.61 19 متساقطات
385 421 431 456 2.8 0.4 0.65 20 فوق
417 421 448 475 3.1 0.3 0.68 21 المعدل
420 454 450 477 3.4 0.3 0.71 22  
425 465 450 490 3.9 0.3 0.74 23  
456 485 460 503 4.4 0.2 0.77 24  
459 499 502 503 5.2 0.2 0.81 25  
509 506 584 596 6.2 0.2 0.84 26  
526 524 616 614 7.8 0.1 0.87 27  
568 621 631 633 10.3 0.1 0.9 28  
643 746 631 684 15.5 0.1 0.94 29  
655 753 637 690 31 0 0.97 30  

تابع الجدول رقم (4)

القاع الهرمل الفاكهة جبولة فترة التكرار: تفصل بين سقوط كمّيّة معينة أو كمّيّة مماثلة أو أكبر منها (بالسنين) إحتمال سقوط كمّيّة أكبر% إحتمال سقوط كمّيّة معينة أو أصغر منها %
ك.م ك.م ك.م ك.م R = 1 / (1-P) 1-P P = X / n+1 المرتبة تصنيف التساقط
X
59 113 153 108 1 1 0.03 1 متساقطات
80 114 310 189 1.1 0.9 0.06 2  دون
96 155 312 196 1.1 0.9 0.1 3  المعدل
105 176 321 199 1.1 0.9 0.13 4  
187 192 326 199 1.2 0.8 0.16 5  
192 201 328 200 1.2 0.8 0.19 6  
200 203 331 201 1.3 0.8 0.23 7  
200 219 350 205 1.3 0.7 0.26 8  
205 221 350 206 1.4 0.7 0.29 9  
206 224 352 216 1.5 0.7 0.32 10  
210 225 360 218 1.6 0.6 0.35 11  
210 227 361 225 1.6 0.6 0.39 12  
210 233 364 233 1.7 0.6 0.42 13 متساقطات
226 233 367 236 1.8 0.5 0.45 14  حول
230 236 373 241 1.9 0.5 0.48 15 المعدل
236 251 377 244 2.1 0.5 0.52 16  
240 253 380 246 2.2 0.5 0.55 17  
240 254 396 251 2.4 0.4 0.58 18  
242 256 405 254 2.6 0.4 0.61 19 متساقطات
247 260 436 256 2.8 0.4 0.65 20 فوق
252 262 441 261 3.1 0.3 0.68 21 المعدل
256 274 448 280 3.4 0.3 0.71 22  
276 320 510 298 3.9 0.3 0.74 23  
299 329 524 300 4.4 0.2 0.77 24  
306 337 525 308 5.2 0.2 0.81 25  
321 352 533 326 6.2 0.2 0.84 26  
342 400 540 359 7.8 0.1 0.87 27  
355 469 590 452 10.3 0.1 0.9 28  
386 592 643 485 15.5 0.1 0.94 29  
400 596 670 502 31 0 0.97 30  

– تكرار العشريّات :  إنّ دراسة تكرار التّساقط لحقبة طويلة تمكن من تقدير حدوثها مجددًا، لذلك استخدمت الفئات العشّريّة واحتمال حدوث كلّ فئة 10%  (جدول رقم 5).

تمثل الفئة الأولى كمّيّة التّساقط التي لا يزيد احتمال حدوثها على 10%  فمثلًا في بعلبك تبلغ القيمة الدّنيا للمتساقطات خلال الحقبة المدروسة 164 ملم، وهذه الكمّيّة هي دون حدّ الزّراعات البعليّة، وبالتّالي إنّ هذا الاحتمال مرجح حدوثه لغاية 10%

وهكذا دواليك، وصولًا الى الفئة العاشرة  وحدودها بين 90 – 100%، ويبلغ احتمال تجاوزها أقلّ من 10% من السّنوات فمثلًا في محطة بعلبك تبلغ الكمّيّة القصوى للمتساقطات خلال الحقبة المدروسة 690 ملم واحتمال تجاوز هذا الرّقم هو أقل من 10%.

مرورًا بالعشريتين الخامسة والسّادسة وحدودهما بين 40-50% و50-60% واللتان تمثلان المتساقطات حول المعدل. فمثلًا في محطة بعلبك تبلغ أمطار الفئة الأولى 401 ملم والفئة الثّانية  419 ملم، إنّ تحديد احتمالات التّساقط بصورة دقيقة يسهم في التّخطيط الزّراعيّ، و تحديد أنواع المحاصيل المناسبة، وأوقات الرّيّ التّكميليّ خلال حقبات الجفاف.

عندما يكون التساقط المطري متدنيًّا أو غائبًا غالبًا ما يولد عجز مائيّ كبير يتزامن مع المراحل الحرجة لنمو محاصيل الحبوب، وخاصة القمح والشّعير لأنّ النبات يحتاج الى كثير من الماء من أجل نموه وتطوره، هذا العجز المائيّ هو سبب ضعف المحاصيل قد ينعكس ذلك ضعفًا في نمو النبات، جفافًا في الحبوب أو ضمورها، وانخفاضًا في الانتاج أو النّوعيّة، عندها تكون الحاجة أكبر إلى المياه، والرّيّ التّكميليّ يؤمن استجابة المحصول بصورة أفضل، وتكون الزيادات في الغلّة ملحوظة حتى عندما يرتفع معدل المتساقطات إلى حدود 500 ملم. كما تكون الاستجابة أكبر عندما يكون توزع مياه الهطل المطريّ رديئًا، كما يحدث عادة في المناطق الجّافة وشبه الجّافة. فعلى سبيل المثال وبحسب منظمة الأغذية الزّراعيّة  FAO; 2004)) يحتاج القمح الشّتويّ الى 550 متر مكعب / الهكتار، ومحصول الذّرة الى  575 متر مكعب/ الهكتار، أمّا أشجار التّفاح 487 متر مكعب/ الهكتار، وعليه يمكن احتساب احتمالات التّساقط والانحباس والكمّيات المطلوبة للريّ.

يمكن تطبيق  طريقة (تكرار العشريّات) على المستوى العشريّ (10أيام) أو الأسبوعي، ما يسمح بتحديد دقيق لحِقبات الرّيّ، وأخذ الاحتياطات لمكافحة الجفاف.

جدول رقم (5) الخصائص المطرية للعشريّات

رقم العشّريّة والنّسبة المئويّة خصائص العشّريّة بعلبك دورس كفردان دير الاحمر
القيمة الدنيا جافة 164 148 201 195
الأولى بين 1-10% متساقطات نادرة 241 211 233 210
الثّانيّة بين 10-20% اقل من المعدل بكثير 278 276 275 244
الثّالثة بين 20-30% أقل من المعدل 316 321 299 268
الرّابعة بين 30-40% أقل من المعدل بقليل 357 350 319 306
الخامسة بين 40-50% حول المعدل 401 359 357 338
السادسة  بين 50-60% حول المعدل 419 410 375 356
السابعة بين 60-70% أعلى من المعدل بقليل 475 448 417 421
الثامنة بين 70-80% أعلى من المعدل 503 460 456 485
التاسعة بين 80-90% أعلى من المعدل بكثير 614 616 526 524
العاشرة بين 90-100% أعلى من المعدل بكثير جدا 690 637 655 753
رقم العشّريّة والنسبة المئوية خصائص العشّريّة جبولة الفاكهة الهرمل القاع
القيمة الدنيا جافة 108 153 113 59
الأولى بين 1-10% متساقطات نادرة 196 312 155 96
الثانية بين 10-20% اقل من المعدل بكثير 200 328 201 192
الثالثة بين 20-30% أقل من المعدل 206 350 221 205
الرابعة بين 30-40% أقل من المعدل بقليل 225 361 227 210
الخامسة بين 40-50% حول المعدل 241 373 236 230
السادسة بين 50-60% حول المعدل 251 396 254 240
السابعة بين 60-70% أعلى من المعدل بقليل 261 441 262 252
الثامنة بين 70-80% أعلى من المعدل 308 525 337 306
التاسعة بين 80-90% أعلى من المعدل بكثير 359 540 400 342
العاشرة بين 90-100% أعلى من المعدل بكثير جدا 502 670 596 400

4- تّغيّريّة النّظام المطريّ (عدم استقرار النّظام المطريّ)

يتميز النّظام المطريّ متوسطيّ: بأمطار شتويّة وجفاف صيفيّ، ولكن هل هذا النّظام متطابق مع الحقيقة؟ إن تّغيّريّة النّظام المطريّ تعني عدم تطابق هذا النّظام مع الحقيقة أيّ عدم استقرار الأمطار من شهر لآخر ضمن السّنة الواحدة حتى لو لم تتغير الكمّيّة السّنويّة، وعدم التّطابق هذا يؤدي الى خطر عدم استقرار المحاصيل الزّراعيّة، ونوعيتها وعدم ثبات المردود الماليّ، وبالتالي تهديد الأمن الاجتماعيّ للمزارعين والفلاحين وأصحاب الحِيازات الزّراعية، في منطقة تعتمد في اقتصادها على الزّراعة بشكل أساسيّ .

إنّ دراسة استقرار او عدم استقرار النّظام المطريّ، تظهر من خلال مساهمة كلّ شهر في الكمّيّة السّنويّة، وذلك بدراسة الارتباط بين كل شهر، والكميات السّنويّة خلال الحقبة المدروسة، وقد تبين أنّ الأشهر الأكثر مطرًا والتي تقع في قلب الفصل الممطر ليست بالضرورة الأكثر ارتباطًا مع المعدل العام السّنويّ. وبحسب اختبار Pearson لقياس معنى الارتباط، ودلالته  يمكن التّمييز بين نوعين من المحطات :

– محطات جنوب المحافظة إذ يظهر ارتباط طرديّ متوسط مع المعدل السّنويّ لشهر كانون الأول (بعلبك – دير الاحمر) ولشهر كانون الثانيّ وآذار في محطتيّ (كفردان ودورس)، إنّ قوة الارتباط لشهريّ كانون الأول وكانون الثاني يؤكّد التّقارب بين المعدّلات النّظريّة والحقيقيّة، من جهة والارتباط الطرديّ المتوسط لشهر آذار يظهر وزنًا لا بأس به للأمطار الرّبيعيّة في المعدل السّنويّ .

– شمال المنطقة والذي يضم محطات (جبولة –  الفاكهة-  القاع – الهرمل) وقد يتبين أنّ الارتباط طرديّ متوسط في أشهر الرّبيع (آذار ونيسان) أيّ أنّها الأكثر ارتباطًا وتأثيرًا في المعدل السّنويّ أيّ في تحديد السّنوات الجّافة والممطرة، بينما أشهر الشّتاء والخريف تتميز بارتباط طرديّ ضعيف.

شكل رقم (3) الارتباط بين الأشهر الممطرة والكميات السّنويّة

خـــلاصة

– إنّ التّوزيع المكانيّ السّنويّ للمتساقطات هو عكس التّوزيع المكانيّ لمعامل التّغيّر الذي يتراوح بين 29 و45%

– تزداد التّغيّريّة من الجنوب الى الشّمال في المنطقة المدروسة تؤكد الفروقات الكبيرة في كمّيّة المتساقطات، ما بين السّنوات الرّطبة والسّنوات الجّافة والتي تتراوح ما بين (2 و 7 أضعاف)، عدم انتظام الأمطار في محافظة بعلبك الهرمل.

– بين استخدام مؤشر التّساقط الموحد IP أو مؤشر المعايرة، تتابع السّنوات الرّطبة والجّافة في المحطات المدروسة، بشكل عشوائي، ومن دون أيّ انتظام أو دوريّة.

– إنّ التّغيّريّة المطريّة هي المهمّة بكثير على المستوى الشّهريّ منها على المستوى السّنويّ في محطات محافظة بعلبك الهرمل كافة، وخاصة في بداية الفصل الممطر ونهايته.

– أظهر استخدام معامل الارتباط على المستوى السّنويّ أظهر ارتباطًا ضعيفًا، وهذا يعني إن تتابع السّنوات الرّطبة أو الجّافة بشكل منتظم هو أمر غير واضح وغير مؤكد.

– إنّ استخدام معامل الارتباط على المستوى الشّهريّ كان ضعيفًا الى متوسطٍ بشكل عام بعض الاستثناءات (أشهر الشّتاء في بعلبك وكفردان) التي بينت ترابطًا قويًّا وثباتًا في الأمطار الشّهريّة بحسب اختبار Pearson

  • إنّ دراسة احتمالات التّساقط وحقبات الرّجوع والتّكرار أظهرت نوعين من المحطات: المحطات التي تقع جنوب المنطقة والتي تتميز بمتوسط يقع ضمن حقبة التّساقط العاديّ أيّ التي هي (حول المعدل)، وتتميز هذه المحطات باحتمال أن تقلّ المتساقطات عن المتوسط أو تتخطاها ما يناهز 50%، واحتمال التكرار هي سنتين تقريبًا.
  • المحطات التي تقع في شمال المنطقة المدروسة تتميز باحتمال سقوط كمّيّة أقل من المتوسط هي حوالى 20%، أمّا احتمالات التّجاوز فتبلغ حوالى 80%، واحتمالات التّكرار هي 1.3 سنة.

– إن النّظام المطريّ في محطات بعلبك الهرمل هو نظريّ ، فعلى الرّغم من أنّ المتساقطات تهطل بين تشرين الأول وأيار إلا أنّ المعدل العام السّنويّ يتغير بين سنة وأخرى، وحتى لو تشابه المعدل العام السّنويّ بين سنة وأخرى، فإنّ توزيع المتساقطات على الأشهر يتغيّر.

References

  • Arléry, R., Grisollet, H., Guilmet, B., 1973:Climatologie. Méthodes et Pratiques. Paris: Gauthier-Villars.
  • Camberlin, P., 1994: Les précipitations dans la corne orientale de l’Afrique: climatologie, variabilité et connexions avec quelques indicateurs océano-atmosphériques. Thèse de doctorat, Université de Bourgogne, Dijon.
  • Gibbs, W. J.: 1987, A Drought Watch System, WCP-134, World Meteorological Organization, Geneva.
    • THOM, H.C.S., 1966. Some Methods of Climatological Analysis, WMO, Technical Notes. 81, TP. 103. Geneva. 1966.
  • Traboulsi, M.  2004: Les  précipitations au Proche-Orient,  variabilité spatio-temporelle et relations avec  la dynamique de l’atmosphère (1960-61/1989-90). Atelier National de reproduction des thèses. Lille.
  • Traboulsi, M. et Camberlin, P. 2004. Années arrosées et années sèches au Proche-Orient. Relation avec la circulation atmosphérique régionale. Annales de l’Association Internationale de Climatologie, volume 1.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

free porn https://evvivaporno.com/ website