Using CHIRPS Satellite-Based Data for Spatio-Temporal Variability of Rainfa

Using CHIRPS Satellite-Based Data for Spatio-Temporal Variability of Rainfall in Dashti Hawler District – Kurdistan Region of Iraq 1982 – 2019

Huner Abdullah Kak Ahmed Khayyat

Department of Geography, College of Arts, Salahaddin University


Download Full text


 Rainfall is one of the most essential climatic indicators of climate change, The changes in rainfall in space and time would impact runoff, soil moisture, and groundwater reserves. The study of the climate change effects on water resource planning and management necessitates the analysis of precipitation changes (Khayyat, et. al, p. 35, 2019; M. Nawaz, et. al., 2020, p.2). The availability of long-term and temporally consistent rainfall time series is one of the most important criteria for undertaking a detailed study of regional and temporal variation and trends in rainfall in any location. Agriculture activities, flood disaster risk management and reduction, drought, water harvesting, water supply to communities, and other human activities related to the spatiotemporal distribution of rainfall in any region benefit from the analysis of long-term climate time-series data at a high temporal and spatial resolution. Water resource management, agricultural productivity, and climate change mitigation benefit from understanding the spatial distribution of rainfall and its temporal trends (Morales-Acuña, et al., 2021, p. 1). Rainfall data and measurements from traditional ground weather stations have traditionally been the major sources of such climate data; however, due to limited or nonexistent station networks in many regions of the world, historical records from station observations are insufficient. As a result, satellite-based rainfall data are increasingly being utilized to supplement or replace station observations.




-        Ahmed, Rozhan Sabah, Geographical Analysis of Environmental Problems in Erbil Plain, a master’s thesis submitted to the council of college of Arts University of Salahaddin – Erbil, 2012, p. 26.

-        Awchi, Taymoor & Suliman, Ali. (2021). Spatiotemporal assessment of meteorological drought using satellite-based precipitation data over Iraq. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 779. 012052. 10.1088/1755-1315/779/1/012052.

-        Cerón, Wilmar L. & Andreoli, Rita & Kayano, Mary & Canchala, Teresita & Escobar, Yesid & Souza, Rodrigo. (2021). Comparison of spatial interpolation methods for annual and seasonal rainfall in two hotspots of biodiversity in South America. Anais da Academia Brasileira de Ciências. 93. 10.1590/0001-3765202120190674.

-        Franklin Paredes-Trejo, Humberto Alves Barbosa, Tumuluru Venkata Lakshmi Kumar, Manoj Kumar Thakur and Catarina de Oliveira Buriti (March 13th 2020). Assessment of the CHIRPS-Based Satellite Precipitation Estimates, Inland Waters - Dynamics and Ecology, Adam Devlin, Jiayi Pan and Mohammad Manjur Shah, IntechOpen, DOI: 10.5772/intechopen.91472. Available from:

-        Funk, C, Peterson, P, Landsfeld, M, Pedreros, D, Verdin, J, Shukla, S, Husak, G, Rowland, J, Harrison, L & Hoell, 2015, The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data, 2: 1-21.

-        Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L. and Hoell, A., 2015 The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes. Scientific data 2, 150066. 10.1038/sdata.2015.66.

-        Goovaerts, P. (1999) Performance Comparison of Geostatistical Algorithms for Incorporating Elevation into the Mapping of Precipitation. The IV International Conference on GeoComputation was hosted by Mary Washington College in Fredericksburg, VA, USA, on 25-28 July 1999. Available on:

-        Hassan, Tarq khidr, 2006, The Geographical Analysis of temperature characteristics in Iraqi Kurdistan Region, A Thesis Submitted to the council of the College of Arts, University of Salahaddin – Erbil, in partial fulfilment of the Requirements for the Degree of Master in Geography, 2006, p.p.46, 144.


-        Ismaeel, Sulaiman A., Analyzing the trends of fluctuation in Erbil plain area 1992 - 2009, Zanko journal for humanity science, vol. 46, 2010, ISSN (Online): 2412-396X, DOI:

-        Ismaeel, Sulaiman A., The Change in Trends of Index Temperature in Sulaimania City between 1992 – 2014, Zanko journal for humanity science, vol. 21, No. 2, 2017, ISSN (Online): 2412-396X, DOI:

-        Kahraman, Layla Mhamad, 2004, Geographical analysis of Soil Characteristics & Problem in Erbil Governorate and its Land Capability, A thesis submitted to the Council of College of Arts- Salahaddin University – Erbil In Partial Fulfillment for the degree of doctor philosophy in Geography.

-        Khairallah, Hafidh Issa, 2019, Identifying the indicators of climate changes through the analysis of rainfall amounts in Sirt station for the period 1971 – 2010,

-        Khayyat H.A.K.A., Sharif A.J.M., Crespi M. (2020) Assessing the Impacts of Climate Change on Natural Resources in Erbil Area, the Iraqi Kurdistan Using Geo-Information and Landsat Data. In: Al-Quraishi A., Negm A. (eds) Environmental Remote Sensing and GIS in Iraq. Springer Water. Springer, Cham.

-        Khayyat, Huner A., Sharif, Azad J, Crespi, Mattia, Analyzing and Quantifying Rainfall Changes in Erbil Area 1992 – 2014 Using Standard Normal Period WMO-SNP, Journal of Kufa physics, Journal of Kufa physics, Vol. 11, No. 1, 2019,, ISSN: 2077–5830.

-        Kurdistan Regional Government (KRG), Ministry of Transportation & Communication (MoT&C), General Directorate of Meteorology & Seismology, Statistical Information about Weather Stations, unpublished data.

-        M. Coulibaly & S. Becker (2007) Spatial Interpolation of Annual Precipitation in South Africa-Comparison and Evaluation of Methods, Water International, 32:3, 494-502, DOI: 10.1080/02508060708692227.

-        M. Nawaz, M.F. Iqbal and I. Mahmood, Validation of CHIRPS satellite-based precipitation dataset over Pakistan, Atmospheric Research (2020), P. 2,

-        Morales-Acuña, E.; Linero-Cueto, J.R.; Canales, F.A. Assessment of Precipitation Variability and Trends Based on Satellite Estimations for a Heterogeneous Colombian Region. Hydrology 2021, 8, 128.

-        Moving Average, from: 30.11.2021

-        P. Sandeep, G.P. Obi Reddy, R. Jegankumar, K.C. Arun Kumar, Monitoring of agricultural drought in the semi-arid ecosystem of Peninsular India through indices derived from time-series CHIRPS and MODIS datasets, Ecological Indicators, Volume 121,2021,107033, ISSN 1470-, ( /PII /S1470160X20309729).

-        Raheem Attafi1, Ali Darvishi Boloorani1, Ayad M. Fadhil Al-Quraishi2, Farshad Amiraslani1, July 2021, Comparative analysis of NDVI and CHIRPS-based SPI to assess drought impacts on crop yield in Basrah Governorate, Iraq, Caspian Journal of Environmental Sciences, Online ISSN: 1735-3866, P 549.

-        Shami, S. and Ghorbani, Z.: INVESTIGATING WATER STORAGE CHANGES IN IRAN USING GRACE AND CHIRPS DATA IN THE GOOGLE EARTH ENGINE SYSTEM, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4/W18, 981–984,, 2019.

-        Tuo Y, et al., 2016. Evaluation of precipitation input for SWAT modelling in Alpine catchment: a case study in the Adige river basin (Italy). Science of the Total Environment, 573: 66–82. http://doi.10.1016/j.scitotenv.2016.08.034




ئامانجی ئەم توێژینەوەیە بریتیە لە هەڵسەنگاندنی توانای داتا سێتی بارانبارینی CHIRPS و ئینتەرپۆلەیشنی کریگینگ لەگەڵ شیکاری ئاماری بۆ شیکردنەوەی ڕەوتی شوێنی - کاتی بارانبارین لە قەزای دەشتی هەولێر – پارێزگای هەولێر، هەرێمی کوردستانی عێراق.  

داتا سێتی بارانبارینی CHIRPS جێگرەوەیەكی بەسوود بوو بۆ وێستگەکانی کەشوهەوای زەوی کە ناوچەی توێژینەوەکە بە ڕووبەرەکەی ~130,750 هێکتار تەنها یەک وێستگەی کەشوهەوای هەیە (وێستگەی Bnaslawa) لەگەڵ داتا مێژووییە ناتەواوەكەی، تەنانەت داتا بەردەستەکان داتایەکی ناتەواون، کە ساڵانی پچڕانی هەیە بەهۆی چەند هۆکارێکی ناوخۆیی و تەکنیکیەوە.  

سەرەڕای ئەوە، کۆمەڵە داتاکانی CHIRPS بە پێکهاتە و فۆرماتە گونجاوەكەیەوە دەرفەت دەڕەخسێنێت بۆ چەندین شیکاری شوێنی جیاواز بە داتاکانی ڕاستەر یان ڤێکتەر و ئەگەری ئەنجامدانی شیکاری ئاماری جیاواز لە کۆمەڵە داتاکانەوە.  بە هاوبەشی لەگەڵ کۆمەڵە داتاکانی CHIRPS، توێژەر دەتوانێت ئەنجامێکی زۆر ورد لە شیکارییەکانییەوە پێشکەش بکات بۆ پشتگیریکردنی بڕیاردەران بۆ بڕیاردانی دروست و خێرا لەسەر هەر پرسێک یان بابەتێکی پەیوەندیدار.

یەکێک لە خاڵە ئەرێنییە گرنگ و بەهێزەکانی بەکارهێنانی داتا سێتی بارانبارینی CHIRPS ئەوەیە کە ڕێگە بە توێژەر دەدات شیکارییەکە لەسەر ئاستە کاتییە جیاوازەکان (مانگانە، وەرزی، ساڵانە) ئەنجام بدات و چاودێری پێکهاتەی داتاکان بکات بۆ دیاریکردنی هەڵاوسان و ڕەوتەکان لە داتا و پێوانەکردنی گرنگی ئەنجامەکان.

دەتوانرێت ئەنجامەکانی کۆمەڵە داتاکانی CHIRPS لە توێژینەوە جیاوازەکانی ژینگە، کەشوهەوا، کشتوکاڵی، هایدرۆلۆجی،...هتد یەکبخرێن. مۆدێلی شیکاری قووڵی زیاتر لەسەر چاودێریکردنی وشکەساڵی، پلاندانانی بەرهەمی کشتوکاڵی، توێژینەوەکانی ئاو، لایەنەکانی گۆڕانی کەشوهەوا، و تایبەتمەندییەکان، سیستەمی پۆلێنکردنی کەشوهەوا، و گواستنەوە و گۆڕانکارییەکانیان لە ڕووی فەزایی و کاتییەوە دەکات.

ئەنجامەکانی توێژینەوەکە هەڵاوسانێکی بەرفراوان لە بڕی بارانبارینی وەرگیراو لە ناوچەی توێژینەوەکە نیشان دەدات لە ماوەی ٤٠ ساڵی ماوەی توێژینەوەکەدا، ئەم هەڵاوسانە بە جۆرێکە کە بەهای بارانبارینی زۆر بەرزی هەندێک ساڵ، بۆ نموونە: (١٩٨٨ = 764 ملم)، (2018 = 753 ملم)، (2019 = 996 ملم) لە ڕووی ئامارییەوە کاریگەرییان لەسەر رەوتی گشتی بارانبارین لە ناوچەی توێژینەوەکە هەبوو و ساڵانی بارانبارینی و وشكەساڵی زۆریان شاردەوە. کە بووە هۆی ئەوەی کە دۆخی گشتی بارانبارین لە ناوچەی توێژینەوەکە بۆ ماوەی توێژینەوەكە ئاراستەیەکی ئەرێنی لە رەوتی هێڵی (+62.8) نیشان دەدات لەگەڵ بەهای لادانێکی ستانداردی بەرز (128) بۆ بارانبارینی 40 ساڵ، کە ئاماژەیە بۆ هەڵاوسانی بەرز و گۆڕانکاری لە نێوان بڕی بارانبارین لە نێوان ساڵانی ماوەی توێژینەوەکەدا.

سەبارەت بە گۆڕانی شوێنی بارانبارین لە ناوچەی توێژینەوەکە لە ماوەی 40 ساڵی ماوەی توێژینەوەکەدا، کۆمەڵە داتاکانی CHIRPS لە ڕێگەی ئامراز و شێوازەکانی شیکاری جیۆئامارییەوە وایکرد کە بتوانرێت بڕی بارانبارین لە تەواوی ناوچەی توێژینەوەکەدا بە بەکارهێنانی شینتەرپۆلەیشنی کریگینگ بخەمڵێندرێت، و ئەمەش لە ئەنجامدا بووە بۆ ئەوەی نەخشەیەکی وردی بارانبارین لە ناوچەی لێکۆڵینەوەکەدا هەبێت لەگەڵ ئایزۆهیتەکان کە ناوچەی توێژینەوەکە دابەش دەکەن بەسەر ناوچە باراناوییەکاندا بە ماوەی 100 ملم لە نێوان دابەشکردنی شوێنی ناوچە باراناوییەکان.

بە بەکارهێنانی ئینتەرپۆلەیشنی Kriging بۆ کۆمەڵە داتا ڕاستەری گۆڕدراوی CHIRPS بۆ خاڵ، توانرا بەهاکانی بارانبارین لە ناوچەکانی نێوان 49 خاڵەکانی CHIRPS دروستکراو لەسەر ناوچەی توێژینەوەکە بخەمڵێندرێت و چاودێری زۆرترین دووبارەبوونەوەی ئایزۆهیتەکانی بارانبارین بکرێت لە ماوەی توێژینەوەکەدا و ئاماژەی پێکراوە بۆ کە ناوچەی ئایزۆهیتی بارانبارین بە 600 ملم (ئەو ناوچانەی کە بارانبارینیان لە نێوان 500 – 600 ملیم دا هەیە) زۆرترین دووبارەبوونەوەیە (34 ساڵ) لە نێوان هەموو ناوچە ئایزۆهێتەکانی تری بارانبارین، و ئەمەش ڕەنگدانەوەی ڕاستی تێکڕای 40 ساڵەیە کە 523 بووە ملم بارانبارین. لە کاتێکدا کە ئایزۆهیتەکانی بارانبارین 1200، 1300، 1400) تەنها لە 1 ساڵدا دیار بوون (2019 – ساڵی زۆرترین بڕی باران لە ناوچەی لێکۆڵینەوە)، و ئایزۆهیتی (1100) تەنها لە 2 ساڵدا بینرا، و (1000) تەنها لە سێ ساڵدا، بەڵام ئەو بەها زۆر بەرزانەی بارانبارین لە ڕووی ئامارییەوە کاریگەرییان لەسەر رەوتی گشتی بارانبارین هەبوو بۆ ئەوەی بەرەوە ئاراستەیەکی ئەرێنی ببات.








يهدف البحث الحالي إلى تقييم إمكانات مجموعة بيانات هطول الأمطار CHIRPS واستيفاء Kriging مع التحليل الإحصائي لتحليل الاتجاهات المكانية والزمانية لهطول الأمطار في منطقة دەشتي هەولير - محافظة أربيل، إقليم كوردستان العراق.

كانت مجموعة بيانات هطول الأمطار CHIRPS بديلاً مفيدًا لمحطات الطقس الأرضية، التي تحتوي منطقة الدراسة بمساحتها حوالي 130.750 هكتارًا على محطة طقس واحدة فقط (محطة بنصلاوة) مع بيانات تاريخية غیر متكاملە، حتى البيانات المتاحة هي مجموعة بيانات ذات نقص كبیر، والتي فيها انقطاع لسنوات وأشهر لأسباب محلية وفنية عديدة.

علاوة على ذلك، توفر مجموعة بيانات CHIRPS بهيكلها المرن وتنسيقها، الفرصة للعديد من التحليلات المكانية المختلفة باستخدام البيانات النقطية أو المتجهة وإمكانية إجراء تحليلات إحصائية مختلفة من مجموعة البيانات.  

بالاشتراك مع مجموعة بيانات CHIRPS، يمكن للباحث تقديم نتائج دقيقة للغاية من تحليله لدعم صانعي القرار لاتخاذ القرار الصحيح والسريع بشأن أية قضايا أو مواضيع ذات صلة.

تتمثل إحدى النقاط الإيجابية المهمة والقوية لاستخدام مجموعة بيانات CHIRPS في أنها تتيح للباحث إجراء التحليل على مستويات زمنية مختلفة (شهرية، موسمية، سنوية) ومراقبة بنية البيانات لاكتشاف التقلبات والاتجاهات في البيانات وقياس أهمية النتائج.  يمكن دمج نتائج مجموعات البيانات CHIRPS في الدراسات المختلفة البيئية، والمناخية، والزراعية، والهيدرولوجية، ... إلخ نماذج مزيد من التحليل العميق لرصد الجفاف، وتخطيط الإنتاج الزراعي، والدراسات الهيدرولوجية، وجوانب تغير المناخ، وخصائصه، وأنظمة التصنيف المناخية، وتحولاتها وتغيراتها المكانية الزمانية.

أوضحت نتائج الدراسة وجود تذبذب كبير في كميات الأمطار الواردة في منطقة الدراسة على مدى 40 سنة من فترة الدراسة، وهذا التذبذب يكون على نحو يؤدي إلى ارتفاع شديد في قيم هطول الأمطار في بعض السنوات، على سبيل المثال: (1988 = 764 ملم)، (2018 = 753 ملم)، (2019 = 996 ملم) أثرت إحصائيًا على الاتجاه العام لهطول الأمطار في منطقة الدراسة وأخفت سنوات هطول الأمطار الشديدة الجفاف.

وقد تسبب ذلك في أن الحالة العامة لهطول الأمطار في منطقة الدراسة للفترة المشمولة تظهر اتجاهاً إيجابياً في الاتجاه الخطي (+62.8) مع قيمة انحراف معياري عالية (128) لسقوط الأمطار في الأربعين سنة، مما يشير إلى - تقلبات وتفاوتات عالية بين كميات الأمطار بين سنوات فترة الدراسة.

فيما يتعلق بالتباين المكاني لهطول الأمطار في منطقة الدراسة على مدار 40 عامًا من فترة الدراسة، فإن مجموعة بيانات CHIRPS من خلال أدوات وطرق التحليل الإحصائي الجغرافي جعلت من الممكن تقدير كمية الأمطار في منطقة الدراسة بأكملها باستخدام الاستيفاء Kriging، وقد نتج عن ذلك الحصول على خريطة تفصيلية لهطول الأمطار في منطقة الدراسة مع تقسيم منطقة الدراسة إلى مناطق تساقط الأمطار بفاصل 100 مم بين التوزيعات المكانية لمناطق هطول الأمطار.

باستخدام الاستيفاء Kriging لمجموعات البيانات النقطية CHIRPS المحولة إلى نقاط، فقد تم تقدير قيم تساقط الأمطار في المناطق الواقعة بين نقاط CHIRPS البالغ عددها 49 نقطة فوق منطقة الدراسة ومراقبة أكثر تساوي تساقط الأمطار تكرارًا خلال فترة الدراسة والإشارة إلى أن تساقط الأمطار بمساحة 600 مم (المناطق التي يتراوح معدل تساقط الأمطار فيها بين 500 - 600 مم) هي الأكثر تكرارًا (34 عامًا) من بين جميع مناطق تساوي الأمطار الأخرى، وهذا يعكس حقيقة متوسط ​​40 عامًا الذي كان 523 مم من هطول الأمطار. في حين أن تساوي هطول الأمطار 1200، 1300، 1400) قد ظهرت في عام واحد فقط (2019 - عام الوفرة الأعلى في منطقة الدراسة)، isohyet (1100) ظهرت في عامين فقط، و (1000) في ثلاث سنوات فقط، لكن تلك القيم المتطرفة لسقوط الأمطار أثرت إحصائيًا على الاتجاه العام لهطول الأمطار لتوجيهه إلى اتجاه إيجابي.