Analysis of Changes in agro-climatic indices in Northwest and West of Iran

Analysis of Changes in agro-climatic indices in Northwest and West of Iran | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article Analysis of Changes in agro-climatic indices in Northwest and West of Iran Hassan Heydari, Alireza Movaghari This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-3950896/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract Temperature is one of the important climatic factors in agriculture, any change of which can affect the process of growth and production of agricultural products. Today, due to the occurrence of climate change, the importance of examining this issue, especially in agriculture, in terms of the impact on the food security of the people of the world, has become particularly important. Based on this, in this research, using the variables of minimum temperature, maximum temperature and average temperature in 17 meteorological stations in the northwest and west of Iran in the time period of 1985–2019, 5 cooling indices and 6 heating indices (at different temperature thresholds) were calculated and then trend analysis was done using two methods, Mann-Kendall (along with Sen’s slope estimator) and Innovative Trend Analysis (ITA). Based on the analysis, it was found that the cooling indices in most of the stations have undergone a time shift while reducing the duration of the period. From the point of view of heating indices, in most stations, along with increasing the length of the growing season at different thresholds, thermal stress has also occurred, which has a negative effect on the growth of crops. Investigations showed that the two stations of Maragheh (in the north of the region) and Khorram Abad (in the south) had the most changes. It was also found that the ITA and the Mann-Kendall methods have little difference in showing the type of trend and the ITA shows the changes in a more reasonable way. Iran Agro-climatic Indices Mann-Kendall ITA Figures Figure 1 Introduction Basically, agricultural products and natural vegetation of each region are among the most vulnerable systems against climate change in that region (Piticar, 2019 and Javan et al. 2023 ). Based on this, agriculture is one of the most dependent human activities on weather (Hansen 2002 ). Meanwhile, the meteorological elements that make up the climate of a region, temperature as one of the most important in determining plant growth rate. and product performance control (Hatfield & Prueger 2015 ), which any change in its quantity and quality can leave different effects. As in very low or high temperatures during the growth process, it can cause slow growth or damage or death of the plant (Kaushal and et al. 2016 , Anwar and Shamim 2013, Hatfield and Prueger 2015 and Heydari and Movaghari 2021 ). Regardless of the factors affecting climate change. On a global and regional scale, it should be said that, unfortunately, significant temperature changes have been reported in many parts of the world. During the 20th century, the global temperature increased by 0.6 and it is predicted to increase by 1.4 to 5.8 degrees Celsius between 1900 and 2100 (IPCC 2001). Based on this, the above factor can be an important threat to the food security of the world by affecting the performance of agricultural products (Teixeira & et al. 2013 , Schlenker & Roberts 2009 ). As predicted by the IPCC, an increase of 2 degrees Celsius in temperature may lead to a decrease of 20 to 40 percent of cereals, especially in Asia and Africa (Lele 2010 ). Due to the importance of this issue, today studies related to the variables of the growing season are a subject. It has become an important science for researching world climate change (Chen & et al. 2000 ). In this regard, the determination of the growing season is focused on 3 techniques of phenological studies, determination of normal growth difference index (NDVI) obtained from satellite data, and the use of surface temperature indicators. Any method of phenological investigations is suitable in terms of high temporal resolution, but it has a limited spatial distribution, and at the same time, it is difficult to evaluate changes for a long period of time. At the same time, studies corresponding to NDVI, although having a wide spatial coverage in the regional and it is universal, but there is the problem of calibration and short records, as well as the problem of determining the relevance of average species data through satellite data (Linderholm & et al. 2008 ). Based on this, the use of land surface data method has been widely spread among researchers. Any change in the time and length of the growing season can not only have wide consequences on plant ecosystems, such as frost, frost, damage from insects, but at the same time, it can cause a change in the planting date and as a result the yield by reducing the growing season. produce less. However, increasing the length of the growing season can also cause planting earlier than the previous planting date, fully guaranteeing the harvest and even the possibility of multiple plantings (depending on the availability of water) (Yeşilırmak 2022 ). The effect of temperature on crop growth and performance is evaluated not only by using average temperature, but also by indicators derived from temperature (Kukal & Irmak 2018 ). Also, the use of data related to daily maximum TX and minimum TN temperatures can show more and better information about extreme temperature changes on crop production, which may not be detectable by examining average temperature changes (Kukal & Irmak 2018 ). Climatic indicators based on temperature are said to be expressed in the form of two groups of indicators related to cold and heat. Number of frost days (NFD), date of first fall/winter frost (FFF), date of last winter/spring frost (LSF), length of frost-free period (FFP) are the main indicators related to cold. The number of days of plant heat stress (PHSD), growth degree-day (GDD), start time of growing season (GSS), end time of growing season (GSE), length of growing season (GSL) are considered the most important indicators related to heat. In this relationship, researchers have reported the end of the growing season or the length of the growing season towards warmer conditions, a decrease in cold-related indicators and a general tendency to increase heat-related indicators, in this regard, researchers such as Piticar 2019 for Chile, Kukal & Irmak 2018 For the United States, Charalampopoulos 2021 for the Balkan Peninsula, Yeşilırmak 2022 for Turkey, Wypych & et al. 2017 for Central Europe, Graczyk & Kundzewicz 2016 for Poland, García-Martín & et al. 2021 for the Iberian Peninsula, Brendel & et al. 2020 for Argentina, Gudko & et al. 2021 for Russia, pointed out. Northwestern and western region of Iran is one of the important and prone areas for growing all kinds of agricultural and horticultural crops in this country and it is very important from this point of view. Due to the spatial heterogeneity of temperature increase in the world, the effects of warming indices on agricultural products should be evaluated at the regional and local level (Kukal & Irmak 2018 ). Based on this, a number of temperature-based agro-climatic Indices were evaluated and analyzed in a long-term period (1985–2019) in the study area. This can be effective in understanding regional changes in agro-climatic Indices in order to take necessary measures to adapt and reduce some of the resulting economic and social consequences. Materials And Methods The studied area is located between 32° to 40° N latitude and 44° to 51° E longitude in the northwest and west of Iran. The topography of this area is very diverse and it is located in the altitude range of 28 to 4283 meters. This region is exposed to western wet masses, hot and dry desert masses of Iraq, Syria and Saudi Arabia and at the same time it is exposed to low pressure masses of Sudan (Alijani 2021 ). Also, the whole region increases from west to east and from north to south in terms of temperature and decreases in terms of precipitation (Alijani 2021 ). Of course, high mountain areas have very special conditions in terms of temperature and precipitation. In terms of season, summer generally has a hot and dry climate and winter has a cold and humid climate. Accordingly, January and July are the coldest and hottest months, and the average temperature of the region is 6.3°C and the maximum is 20.2°C. In terms of precipitation, the western slopes of the region have more rainfall than the eastern slopes, and the amount of precipitation is between 252.6 mm in Tabriz and 487.2 mm in Khorram Abad. The data used in this study are minimum temperature (TN), maximum temperature (TX) and daily temperature recorded in 17 synoptic stations of Iran Meteorological Organization in the period of 1985–2019. Table 1 and Fig. 1 show the characteristics of the stations and the location of the selected stations, respectively. Table 1 Geographical coordinates and weather characteristics of selected meteorological stations Station Statistical period Elevation (m) Longitude (DD) Latitude (DD) Min Temperature (C 0 ) Max Temperature (C 0 ) Precipitation (mm) Maku 1985–2019 1411.3 44.26 39.20 5.8 16 310.6 Khoy 1985–2019 1103 44.58 38.33 6.2 19.2 271 Tabriz 1985–2019 1361 46.17 38.05 7.7 18.9 252.6 Miyaneh 1987–2019 1110 47.70 37.45 7.7 20.9 279.5 Urmia 1985–2019 1328 45.03 37.40 5.3 18.1 312.1 Maragheh 1985–2019 1474.7 46.16 37.24 8.1 19.1 292.6 Mahabad 1985–2019 1351.8 45.43 36.45 7.1 19.5 398.8 Zanjan 1985–2019 1663 48.29 36.41 7.1 19.5 290.5 Qazvin 1985–2019 1279.2 50.03 36.15 7.3 21.7 315.1 Saqqez 1985–2019 1522.8 46.16 36.15 3.1 19.1 457.4 Sanandaj 1985–2019 1373.4 47.00 35.20 6.2 22.3 394.7 Hamedan 1985–2019 1741.5 48.32 34.52 4 19.8 313.9 Kermanshah 1985–2019 1318.6 47.09 34.21 7 23.6 428.6 Arak 1985–2019 1708 49.46 34.06 7.4 21.1 304.2 Khorramabad 1985–2019 1147.8 48.17 33.26 8.6 25.2 487.2 Aligudarz 1986–2019 2022 49.42 33.24 6 19.4 395.4 Shahrekord 1985–2019 2048.9 50.50 32.17 2.7 20.2 323 In order to avoid the impact of data processing errors and even possible displacements of equipment and station locations, first all the data was controlled and then by referring to the ID cards of the stations, it was ensured that there was no displacement. It was also tried to use the statistics of the stations that had the least missing data, and to determine the few missing statistics, the data of the neighboring stations were used with linear regression (Hu & et al. 2012 ). In this study, two groups of indices related to cold and heat have been used (Table 2 ). Indexes of the first day of frost (FFF), the last day of frost (LSF), the number of days between the first and last frost (Fp), the number of days when the daily minimum temperature is equal to or less than zero degrees Celsius (NFD) based on the threshold of zero degrees Celsius is. Also, the number of frost days is the number of days equal to or less than zero degrees Celsius in the period from July 1 to June 30 of the following year, which includes the length of the cold season. The first frost usually occurs in autumn or winter, and the last winter or spring frost is the date when the last frost occurs in winter or spring. Also, cumulative frost index (AF) is the sum of degree-days when TN is less than 0°C. Thermal stress is caused by the increase in temperature above a certain threshold, which has destructive effects on products. This threshold varies according to plant species. In this study, two heat stress indices (PHSD) (Metis et al. 2021) and total degree-days of plant heat stress (PHSA) were selected at 3 temperature thresholds of 25, 30, and 35 degrees Celsius. Based on this, PHSD is the number of days with TX above the defined threshold, and PHSA is the sum of degree-days when TX exceeds the respective thresholds. The GDD index is also one of the most important criteria for determining the available heat sources (Wypych & etal. 2017 ). There are different methods for calculating GDD, each of which has advantages and disadvantages (Grigorieva & etal. 2010 ). In this study, the following formula was used: GDD = Σ \(\left[\frac{\left(TX+TN\right)}{2}\right]-{T}_{base}\) Eq. 1 In this formula, T is the minimum threshold temperature below which the plant will not grow. In this study, three temperature thresholds of 5, 10, and 15°C were used, which are in the thermal range for plants with low, high, and very high thermal requirements (Graczyk & Kundzewicz 2016 ). Regardless of its use in determining crop production from an economic point of view, GDD is a good measure to express climate changes in relation to biological processes, and through it, potential thermal limitations that are effective in plant growth can be determined (Cayton & et al. 2015 ). In this study, the indicators of the beginning of the growing season (GSS) and its end (GSE) were used in 3 temperature thresholds of 5, 10 and 15 degrees. In this regard, the growing season is considered as a period that starts from the last day of the first period. 6-day period in which the average daily temperature without sequence at the desired temperature thresholds starts after the last spring frost period and ends with the first day of the 6-day period when the average temperature reaches below the desired thresholds (Yeşilırmak 2022 , Dong & etal. 2012 , & Cui et al. 2017 ). In this connection, the time interval between GSS and GSE in temperature thresholds will indicate GSL or the length of the growing season. Although, as mentioned before, the climate of the region gets warmer from north to south and from west to east, but in the study of the growing season, in order to facilitate the comparison of different parts, a single scale was used to determine this index. Table 2 The list of agricultural climate temperature indicators used in this research Index Abbreviation Definition Unit Cold-related indices Number of frost days NFD Number of days when TN is equal to or less than 0°C Days Last winter/spring frost LSF Date of last winter/spring frost Date First fall/winter frost FFF Date of first fall/winter frost Date Frost period FP Number of days between FFF and LSF Days Accumulated frost AF Sum of degree-days when TN is less than 0°C °C Heat-related indices Growing season start GSS5,10,15 Last occurrence of at least 6-day spell with daily mean air temperature below 5, 10 and 15°C Date Growing season end GSE5,10,15 First occurrence of at least 6-day spell with daily mean air temperature below 5,10 and 15°C Date Growing season length GSL5,10,15 Number of days between GSS5,10,15 to GSE5,10,15 Days Plant heat stress day PHSD25,30,35 Number of days when TX is greater than 25, 30 and 35°C Days Plant heat stress accumulation PHSA25,30,35 Sum of degree-days when TX is greater than 25, 30 and 35°C °C Growing degree days GDD5,10,15 Accumulated temperature above 5, 10 and 15°C °C In this study, the non-parametric Mann-Kendall test, which is one of the non-parametric statistical methods, was used to investigate the changes in the mentioned indicators. In addition, to determine the rate of change of indicators, SENS slope estimator was used. To do this, MakeSens software prepared in Excel environment was used. Innovative trend analysis (ITA) method was first presented by Shen (2012). The biggest advantage of this method compared to other methods of determining the trend, such as Mann-Kendall, is that it does not require any assumptions (such as serial correlation, non-normality of distribution, number of data, etc.). In this index, the time series is divided into two equal parts. And each of the subseries is arranged in ascending order. Then, the first subseries (Xi) is placed on the horizontal axis and the second subseries (Yi) is placed on the vertical axis. If the data of the two subseries are the same, it indicates the absence of a trend in the time series., in this case, the points are placed on the line of best fit 1:1 (45°). If the points are above the 1:1 line, it can be said that the time series shows an increasing trend, and if the points are below the 1:1 line, it can be concluded that the time series has a decreasing trend (Shen 2012). In this method, using the relevant formulas the trend type is indicated by D and its slope changes by S (Serinaldi et al. 2020 ). Results And Discussion In order to have a general understanding of the agricultural climate indicators of the study area, the long-term averages of the indicators used are given in Table 3 . As can be seen in the table, regarding the indicators related to cold, the first FFF occurs on October 16 or early November. Of course, the latest time is in early December in Khorram Abad. Matching the locational features of the stations indicates that in high areas and areas exposed to cold masses, the frost starts earlier than in other areas. At the same time, the LSF pattern also indicates that the stations where frost starts earlier, ends later. Accordingly, the length of the NFD frost period in the region is long and more than 100 days (Hamadan, Urmia, Khoi, Saqqez, Shahrekord) and in between, Shahrekord has the frostiest days with 128.2 days. Regarding the FP index, Shahrekord has the highest value with 195.3 days. The pattern of the AF index also follows the same pattern of the NFD and FP indices, which ranges from − 137.8 in Khorramabad due to the low altitude and low geographical latitude and exposure to relatively mild winds from Iraq to -763.8 The degree in Shahrekord differs due to the high altitude, the exposure to cold masses, the wide mountainous area. At the same time, the period of freezing between FFF and LSF in the intermediate and especially mountainous stations of the region is from early October to the end of April in the southern part (Shahrkord) take a long time. Meanwhile, the last frosts in the region end earlier in the parts that occurred late, but in Saqqez it lasts until the third of May. Based on this, the number of frost days also varies from Shahrekord in terms of altitude from 195 days to 119 days in Khorram Abad. Based on this, it can be concluded that there are more restrictions for planting agricultural products in high and mountainous areas, as well as areas exposed to cold winds. Considering that the frequency, intensity and duration of frost are important factors in determining the possibility of growing different agricultural products (Kalma et al. 2012 ), therefore, based on the described indicators, it can be said that the southern and western regions of the region The supply of necessary agricultural water has more suitable conditions for the development of cultivation and agriculture. At the same time, Maragheh station also shows suitable conditions in terms of the impact of Lake Urmia, which, of course, with the expansion and continued dryness of Lake Urmia and the change in the local climatic conditions, the ability to grow different crops It can change within the limits of this part of the region. Regarding the heating indicators, as can be seen in the relevant table, almost in most of the stations in the region at the temperature threshold of 5 degrees Celsius, the beginning of the growing season starts from early March and lasts until mid-December (in Khorramabad station due to its location in Geographical latitude and low altitude have completely different conditions and even in some years there is actually a continuation of the growing season). At a temperature threshold of 10 degrees, the growing season begins in April and ends in November, and at a threshold of 15 degrees, the growing season begins in May and ends in October, except in Khorramabad and Arak. The only difference between them is related to the occurrence The temperature threshold is in the first to third decades of the mentioned months. In the same way, the length of the growing season also decreases with the increase of the temperature threshold. In examining the duration of the growing season, at the temperature threshold of 5, 10, and 15 degrees, Khorramabad shows the highest number of days, and Mako and Saqqez show the lowest number of days. Based on this, it can be said that Khorramabad has the best conditions in terms of the growing season has been growing. Although, in terms of the base temperature of 5 degrees, all the stations have had the necessary conditions for growing agricultural products for more than 250 days, in the base temperature of 10 degrees, more than 220 days, and in the base temperature of 15 degrees, more than 140 days. In terms of heat stress indicators, as seen in Table 3 , the highest heat stress at the threshold of 25 degrees was in Khorramabad with 182 days, at the threshold of 35 degrees it was 143 days, and at the threshold of 35 degrees it was 94 days. The PHSA index has also followed the same conditions. Examining the GDD index at different temperature thresholds shows that Khorramabad has the highest degree-day and Shahrekord has the lowest degree-day. Table 3 Average indicators of agricultural climate in selected stations during the statistical period Makoo Khoy Tabriz Urmia Mianeh Maraghe Mahabad Zanjan Ghazvin Saghez Sanandaj Hamedan Kermanshah Arak Alighodarz Shahrekord Khorramabad NFD 105.4 100.5 91.4 110.9 86.9 77.9 79.3 79.2 82.4 121.5 92.3 115.4 78.9 88.2 97.9 128.2 56.3 FFF 6-Nov 5-Nov 15-Nov 5-Nov 16-Nov 17-Nov 12-Nov 12-Nov 14-Nov 20-Oct 5-Nov 25-Oct 11-Nov 23-Nov 12-Nov 16-Oct 07-Dec Lsf 3-Apr 3-Apr 31-Mar 10-Apr 1-Apr 30-Mar 2-Apr 2-Apr 5-Apr 3-May 5-Apr 10-Apr 3-Apr 7-Apr 10-Apr 29-Apr 05-Apr Fp 148.1 149.0 136.0 156.0 136.1 133.8 141.4 141.4 141.5 194.6 151.0 167.7 143.5 135.0 149.8 195.3 119.3 AF -611.9 -505.3 -405.0 -507.7 -414.7 -327.8 -337.6 -337.8 -317.9 -742.8 -398.2 -640.6 -300.0 -400.0 -447.2 -763.8 -137.8 Gss5 22-Mar 10-Mar 11-Mar 15-Mar 2-Mar 9-Mar 9-Mar 9-Mar 28-Feb 20-Mar 29-Feb 17-Mar 20-Feb 10-Mar 14-Mar 19-Mar 19-Jan Gse5 27-Nov 5-Dec 6-Dec 3-Dec 12-Dec 10-Dec 8-Dec 7-Dec 15-Dec 2-Dec 16-Dec 6-Dec 21-Dec 17-Dec 11-Dec 6-Dec 28-Dec Gss10 18-Apr 8-Apr 11-Apr 14-Apr 31-Mar 8-Apr 8-Apr 8-Apr 1-Apr 21-Apr 6-Apr 13-Apr 1-Apr 12-Apr 16-Apr 19-Apr 23-Mar Gse10 5-Nov 11-Nov 13-Nov 9-Nov 17-Nov 15-Nov 14-Nov 14-Nov 20-Nov 9-Nov 19-Nov 12-Nov 26-Nov 28-Nov 15-Nov 9-Nov 10-Dec Gss15 22-May 6-May 10-May 16-May 29-Apr 8-May 9-May 10-May 1-May 25-May 5-May 19-May 2-May 10-May 17-May 21-May 26-Apr Gse15 14-Oct 21-Oct 26-Oct 16-Oct 29-Oct 26-Oct 27-Oct 26-Oct 30-Oct 17-Oct 28-Oct 18-Oct 3-Nov 8-Nov 23-Oct 10-Oct 15-Nov Gsl5 250.1 269.7 270.5 263.8 285.2 276.5 274.0 273.2 290.6 256.3 290.1 264.3 305.2 282.5 272.7 262.6 344 Gsl10 201.5 216.4 216.2 209.7 231.1 221.6 220.3 220.3 232.6 201.3 226.5 213.1 238.5 230.2 213.0 204.9 261.3 Gsl15 144.9 167.8 168.9 152.9 183.4 171.0 171.1 169.3 182.3 144.4 175.3 152.4 184.6 182.1 159.0 142.0 202.6 PHSD25 98.1 134.7 133.2 121.4 155.3 132.7 138.0 138.0 156.8 133.7 161.4 139.8 169.6 153.1 133.3 141.3 182.1 PHSD30 36.8 79.8 82.2 55.8 109.2 82.4 82.6 82.7 111.0 85.8 119.4 92.2 129.3 106.5 83.0 87.5 142.9 PHSD35 2.5 18.3 21.1 5.8 47.6 19.5 22.7 22.7 44.1 23.0 67.7 28.8 81.3 38.7 13.7 13.0 96.4 PHSA25 2961.2 4260.8 4241.2 3698.1 5125.0 4231.2 4392.1 4393.0 5153.8 4291.0 5455.6 4502.7 5825.3 5012.4 4211.6 4416.2 6379.7 PHSA30 1296.5 2770.3 2854.2 1931.1 3879.2 2858.0 2919.1 2920.0 3928.7 3000.8 4320.2 3207.9 4725.2 3746.8 2873.4 2954.1 5331.8 PHSA35 121.9 769.6 850.6 243.3 1896.1 808.0 935.9 935.9 1785.4 980.7 2661.7 1168.8 3175.4 1595.6 601.4 517.8 3820.0 GDD5 2861.1 3317.8 3519.9 2953.8 3812.2 3547.2 2872.6 3417.0 3730.2 2829.9 3505.7 3032.1 3939.5 3742.6 3223.1 2804.8 4412.6 GDD10 1735.4 2090.8 2306.2 1789.4 2541.3 2310.3 2029.3 2163.9 2423.1 1681.4 2231.8 1848.6 2570.2 2452.9 2013.8 1627.2 2917.9 GDD15 872.7 1128.6 1341.0 895.0 1516.6 1338.5 1186.0 1185.7 1390.5 821.2 1233.7 941.5 1514.3 1428.4 1081.8 756.0 1775.8 Trend analysis Cooling indices Table 4 shows the trend of changes in climatic indicators used in this research according to the Mann-Kendall method and the age slope estimator. As can be seen in the table, the LSF index has a negative trend at the confidence level of more than 95% in Khorramabad (located in the southern part of the region) and this is while in Table 5 , at the same confidence level in the ITA method of this station along with other stations Saqqez, Sanandaj, Arak, and Aligudarz also have a negative trend and the decreasing rate (Slope Sense) of the glacial period shows a retrograde between − 0.13 in Kermanshah and − 1.52 days per decade in Khorram Abad. Of course, the trend is positive. It can also be seen in some stations in Table 5 that it has a low rate. At the same time, according to Table 4 , the FFF index has a negative trend only in Khorramabad and the rest of the stations show a positive trend. Of course, in the ITA method, Urmia and Shahr Kurd They also show a negative trend, in which Khorramabad has a change slope of -0.93 days per decade. In other stations, there is a positive trend, the highest rate of which is in the northern station of the region, i.e., in Khoi, with a change slope of 0.57 days per decade. The negative trend of this index indicates the progress of the glacial period from autumn to winter, and the positive trend indicates the shift from winter to autumn or early winter. Based on this, the FP index, which is actually the number of days between FFF and LSF, in more than 10 stations in the region at the confidence level of 95% and above, there is a negative trend in the ITA method, and its rate of change varies between − 0.94 in turpentine and − 0.11 in Aligudarz. Of course, the most negative values are in the northern and mountainous part of the region and the middle part. These changes in the Kendall method are significant only in 3 stations, although the rate of change is slightly different from the ITA method. Meanwhile, the highest positive rate of changes in the southern part of the region has occurred in Kurd City at the rate of 0.77 days per decade. Of course, positive values of changes are obtained in high and mountainous areas or in areas exposed to cold masses. The investigation of the NFD index also shows that according to the ITA method, in all stations except Shahrekord, there is a negative trend and the number of changes is between 0.11 in Urmia and It is 1/17 in Arak. These conditions are almost the same according to Mann Kendall's method with a slight difference in the rate of change. In Kendal, it can be seen that there is a positive trend in the stations with a significant trend, and the slope of changes is between 2.66 degrees in Khorramabad to 7.11 degrees in Aligudarz in the south of the region and 3.96 degrees in Qazvin to 9.18 degrees in Mako. Based on this, it indicates an increase in the degree and a decrease in the severity of frost. This index is shown in a more specific way by the ITA method and the slope of the negative trend indicates a decrease in the negative values of this index and indicates the mixing of cooling characteristics, but the amount of its slope change in the north of the region is between 6.65 degrees in the middle (in the north of the region) is up to 7.42 degrees in Aligudarz (in the south of the region). Certainly, these changes are caused by the decrease in NFD and FP indices and indicate a decrease in frost intensity even in the high stations of the region. Table 4 Changes in agricultural climate indicators in selected stations according to Mann Kendall method and sen’s slope estimator at the confidence level of 95% and above Makoo Khoy Tabriz Urmia Miyaneh Maraghe Mahabad Zanjan Qazvin Saqqez Sannandaj LSF z - - - - - - - - - - - Q - - - - - - - - - - - FFF z 2.05* - - - - - - - - - - Q 0.41 - - - - - - - - - - NFD z -3.57 *** -2.65 ** -2 * - -2.76 ** -2.08 * - - -2.33 * -2.45 * -2.34 ** Q -0.87 -0.86 -0.43 - -1 -0.7 - - -0.7 -0.85 -0.61 Fp z -2.21 * -2.89 ** - - - - - - - - - Q -0.69 -1.00 - - - - - - - - - AF z 3.05 * - - - 2.35 * − - - 2.55* − 2.11 ** Q 9.18 - - - 8.64 - - - 3.96 - 5.77 PHSD25 z 2.97 ** 3.42 ** 3.02 ** 3.80 *** 2.56 * 4.65 *** 2.88 ** 2.91 ** 1.24 *** 2.02 * 2.73 ** Q 0.56 0.55 0.57 0.79 0.41 1.00 0.60 0.60 0.62 0.30 0.53 PHSD30 z 2.97 ** 4.66 *** 3.25 ** 4.00 *** 3.69 *** 5.57 *** 4.47 *** 4.49 *** 3.62 *** 2.71 ** 3.64 *** Q 0.83 1.20 0.57 1.14 0.80 1.22 1.09 1.09 0.70 0.56 0.7 PHSD35 z 3.27 ** 4.90 *** 3.37 *** 3.25 ** 3.86 *** 4.33 *** 4.02 *** 4.02 *** 3.29 *** 2.49 * 5.55 *** Q 0.13 1.00 0.68 0.29 1.00 0.97 0.82 0.82 0.85 0.47 1.19 PHSA25 z 3.12 ** 4.18 *** 3.29 *** 4.06 *** 3.73 *** 5.14 *** 3.61 *** 3.61 *** 3.52 *** 2.19 * 3.98 *** Q 19.98 25.70 19.68 29.21 21.88 36.92 22.87 22.87 21.62 14 24.95 PHSA30 z 2.87 ** 4.54 *** 3.24 ** 4.06 *** 3.67 *** 5.34 *** 3.86 *** 3.86 *** 3.38 *** 2.05 ** 4.54 *** Q 26.13 44.19 21.29 39.29 28.92 39.50 36.77 36.75 23.41 15.92 31.4 PHSA35 z 2.91 ** 4.54 *** 2.95 ** 2.90 ** 3.67 *** 4.06 *** 3.66 *** 3.66 *** 3.21 ** - 5.71 *** Q 5.68 37.27 22.92 10.64 36.16 35.86 28.26 28.26 29.10 - 47.99 GDD5 z 4.2 *** 5.06 *** 3.44 *** 3.64 *** 4.48 *** 5.2 *** 4.09 *** 4.60 *** 4.10 *** 2.53 * 5 *** Q 13.98 20.42 11.65 12.38 18.66 21.86 16.27 16.33 16.36 9.84 16.83 GDD10 z 4.23 *** 5.42 *** 3.58 *** 3.75 *** 4.63 *** 5.31 *** 4.15 *** 4.29 *** 4.40 *** 2.41 * 5.2 *** Q 11.58 17.92 9.72 9.44 15.04 18.23 13.92 13.54 13.63 8.10 15.43 GDD15 z 4.06 *** 5.42 *** 3.72 *** 3.44 *** 4.51 *** 5.57 *** 4.35 *** 4.35 *** 3.98 *** 2.36 * 5.06 *** Q 8.5 15.06 7.94 7.29 12.32 14.59 11.07 11.07 8.06 6.04 12.46 Gss5 z - -3.22 ** -3.31 *** -3.04 ** -2.90 ** -4.27 *** -3.73 *** -4.08 *** -2.76 ** -3.02 ** -3.02 ** Q - -0.90 -0.79 − .70 -1.07 -1.31 -1.04 -1.10 -1.00 -0.89 -0.89 Gse5 z - - - - - - - - - − - Q - - - - - - - - - - - Gss10 z - - - -2.80 ** -2.7 ** - -2.90 ** -2.00 * -2.22 * - -2.13 * Q - - - -0.59 -0.69 - -0.40 -0.29 -0.38 - -0.31 Gse10 z - - - - - - - - - − - Q - - - - - - - - - - - Gss15 z - -2.66 ** - -2.03 * - -2.39 * - -2.16 * - - - Q - -0.54 - -0.33 - -0.42 - -0.45 - - - Gse15 z - - - - - 2.05 * - - - - - Q - - - - - 0.25 - - - - - Gsl5 z 2.47 * 3.69 *** 2.53 * 2.14 * - 4.54 *** 3.39 *** 3.39 *** 2.26 * - 2.31 * Q 0.72 1.00 0.79 0.65 - 1.79 1.43 1.31 0.82 - 0.83 Gsl10 z - - - 2.10 * 2.32 * 2.00 * - - - - 2.40 * Q - - - 0.47 0.65 0.46 - - - - 0.4 Gsl15 z - 3.10** - 2.50 * - 3.65 *** - 2.53* - - - Q - 0.70 - 0.40 - 0.70 - 0.66 - - - Hamedan Kermanshah Arak Aligudarz Shahrekord Khorramabad LSF z - - - - - -4.39 *** Q - - - - - -1.57 FFF z 2.53 * 2.21 * - - - -2.42 * Q 0.39 0.43 - - - -0.68 NFD z -3.35 *** -2.77 * -3.81 *** -2.84 ** 2.52* -2.85 ** Q -0.76 -0.6 -1.10 -0.71 0.4 -0.71 Fp z - − - - - 2.15* -3.13 ** Q - - - - 0.73 -1 AF z - 2.13 * - 2.56 * - 2.49 * Q - 3.92 - 7.11 - 2.66 PHSD25 z 2.40 * 2.34 * 2.7 ** 2.13 * 3.37** - Q 0.36 0.48 0.53 0.38 0.55 - PHSD30 z 4.22 *** 2.51 * 3.98 *** 3.59 *** 3.61*** 2.91 ** Q 0.70 0.43 0.69 0.78 0.83 0.43 PHSD35 z 3.49 *** 4.02 *** 4.27 *** - 2.94** 4.63 *** Q 0.81 0.79 0.97 - 0.48 0.81 PHSA25 z 3.61 *** 2.95 ** 3.52 *** 2.16 * 3.98 *** 2.79 ** Q 14.87 18.39 21.18 11.19 20.03 17.93 PHSA30 z 4.43 *** 3.18 ** 4.32 *** 3.53 *** 3.44 *** 3.72 *** Q 24.30 19.27 23.80 22.03 27.08 20.67 PHSA35 z 3.10 ** 3.78 *** 3.61 *** - 3.04 ** 4.57 *** Q 25.71 29.94 30.28 − 19.2 30.76 GDD5 z 4.74 *** 4.20 *** 4.15 *** 4.06 *** - 4.97 *** Q 13.18 16.36 14.09 11.47 - 21.24 GDD10 z 4.69 *** 4.60 *** 4.46 *** 4.09 *** - 5.25 *** Q 11.08 13.63 11.09 8.75 - 19.68 GDD15 z 5.54 *** 4.52 *** 4.86 *** 4.3 *** - 5.4 *** Q 8.55 11.47 8.8 6.75 - 17.18 Gss5 z -2.61 ** -2.16 * -1.66 + - - -1.99 * Q -0.83 -0.72 -0.75 - - -0.17 Gse5 z - - - - - - Q - - - - - - Gss10 z - - - - - -3.2 ** Q - - - - - -0.96 Gse10 z - - - - - -3.05 ** Q - - - - - -0.7 Gss15 z - - - -2.06 * - -3.62 *** Q - - - -0.3 - -1 Gse15 z - 2.61 ** - - - -2.85 ** Q - 0.92 - - - -0.41 Gsl5 z - - - - - - Q - - - - - - Gsl10 z - - - 2.03 * - - Q - - - 0.47 - - Gsl15 z 2.29* - - 2.21* - 1.97* Q 0.50 - - 0.54 - 0.62 * 95% confidence level, ** 99% confidence level, *** 99.99% confidence level Heating indices Another group of agricultural climate indicators that were used in this research are heating indices. Although there is no specific method for the indicators of the beginning and end of the growing season, and different researchers have used different methods, but in this research, the onset of the growing season It is based on the occurrence of the average temperature in the thresholds of 5, 15, 10 degrees in 6 consecutive days and the end of it is based on the occurrence of the average temperature lower than the above thresholds in 6 consecutive days. Based on this, in the temperature threshold of 5 degrees, most of the stations have a negative trend. In other words, the start date of the growing season has been delayed by a period of 6 days, and its beginning happens earlier. As the value of the age slope is from − 0.17 in Khorram Abad to -1.31 in Maragheh. On the other hand, the index of the end of the growing season at a temperature threshold of 5 degrees is not significant in Kendall's method, but in the ITA method, except for Sanandaj, Kermanshah and Arak stations, which are not significant in the 95% confidence interval, but in other stations and of course, except in the stations that go are negative, it has a positive trend, and the slope of changes is between 0.14 days in Urmia and 0.36 days in Zanjan (0.34 days in Maragheh), which of course is a small rate. The same low rate of changes for stations with There is also a negative trend. Regarding the beginning of the growing season, at a temperature threshold of 10 degrees, it has almost the conditions of GSS5. Although according to Kendall's method, the trend of changes is not significant, but there is a negative trend in Urmia, Mahabad, Zanjan, Miyaneh and Qazvin stations in the northern part of the region and Sanandaj and Shahrekord stations (almost high stations), which indicates that the beginning of the growing season has been pushed back at this threshold. It is a temperature. The same conditions have a negative trend in the ITA method, except for Tabriz. In Kendall's method, the range of changes in the negative trend varies between − 0.29 days in Zanjan and − 0.96 days in Khorramabad. According to the ITA method, the slope of these changes varies between − 0.15 days in Khoi and − 1.35 days in Khorramabad. Perhaps the low latitude of Khorramabad has provided the ground for intensifying this issue. At the same time, the end of the growing season at the above temperature threshold (GSE10) only in Khorramabad according to Kendall's method shows a negative trend with the number of changes in the age gradient of -0.96 It shows that it indicates a time reversal of the end of the growing season at this temperature threshold. At the same time, according to the ITA method, 10 stations show a trend of negative changes with a slope of -0.14 in Mahabad to -0.74 in Khorramabad, while the positive values show a small rate, and in other words, the index The most trend of changes is in Khorram Abad and with a negative trend. Table 5 Changes in agricultural climate indicators in selected stations according to the ITA method at a confidence level of 95% and above Maku Khoy Tabriz Urmia Miyaneh Maragheh Mahabad Zanjan Qazvin Saqqez LSF D -0.56 -0.56 0.37 0.46 0.42 - 0.12 - 0.038 -0.64 S -0.31 -0.31 0.19 0.26 0.23 - 0.06 - 0.21 -0.48 FFF D 0.28 0.32 - -0.15 - - - - 0.18 0.27 S 0.51 0.57 - -0.28 - - - - 0.34 0.46 NFD D -1.16 -1.13 -0.37 -0.16 -1.23 -0.73 -1.06 -1.05 -1.15 -1.09 S 0.76 -0.71 -0.2 -0.11 -0.71 -0.35 -0.52 -0.52 -0.59 -0.83 Fp D -0.9 -0.96 0.26 0.61 0.19 - 0.12 0.12 -0.16 -0.79 S -0.82 -0.88 0.2 0.54 0.16 - 0.1 0.1 -0.13 -0.94 AF D -1.08 -0.49 - 0.6 -2.25 - -0.77 -0.77 -2 -1.4 S 4.01 1.48 - -1.75 6.65 - 1.59 1.59 4.17 6.57 PHSD25 D 0.75 0.95 0.71 1.13 0.59 1.52 0.73 0.74 0.79 0.57 S 0.42 0.72 0.54 0.76 0.55 1.1 0.57 0.57 0.7 0.43 PHSD30 D 3.54 2.88 1.55 4.19 0.97 3.09 2.97 2.98 1.17 1.14 S 0.64 1.17 0.69 1.12 0.63 1.28 1.25 1.25 0.72 0.54 PHSD35 D 13.6 15.95 5.78 19.4 3.08 11.17 6.93 6.93 3.26 1.98 S 0.12 0.93 0.55 0.34 0.79 0.8 0.67 0.67 0.72 0.24 PHSA25 D 0.86 1.17 0.83 1.33 0.72 1.68 0.87 0.88 0.83 0.56 S 14.19 27.55 19.81 27.05 22.36 38.39 21.59 21.7 24.17 13.66 PHSA30 D 2.96 3 1.58 3.99 1.01 2.82 2.47 2.48 1.02 0.88 S 19.38 42.06 24.56 37.3 23.14 41.1 37.53 37.6 22.34 14.79 PHSA35 D 9.33 13.64 4.76 13.41 2.97 9.05 5.16 5.16 2.41 0.74 S 4.38 35.85 19.21 11.43 30.32 28.73 22.14 22.13 22.37 4.07 GDD5 D 0.77 1.11 0.59 0.63 0.79 1.22 1.05 0.9 0.66 0.5 S 12.45 20.42 11.88 10.58 18.11 24.01 16.88 17.26 13.92 8.13 GDD10 D 0.99 1.52 0.72 0.78 0.97 1.56 1.24 1.17 0.78 0.62 S 9.56 17.32 9.45 7.87 14.66 19.59 13.91 14.1 10.69 5.96 GDD15 D 1.4 2.45 0.99 1.03 1.33 2.15 1.71 1.71 1.09 0.8 S 6.67 14.4 7.45 5.12 11.76 15.22 10.93 10.98 8.45 3.7 Gss5 D -0.33 -1.78 -1.76 -1.71 -2.18 -2.95 -2.63 -2.79 -2.47 -0.94 S -0.16 -0.79 -0.79 -0.81 -0.94 -1.39 -1.23 -1.3 -0.98 -0.46 Gse5 D 0.12 0.17 0.73 0.07 0.07 0.17 0.22 0.18 -0.13 0.08 S 0.23 0.34 0.15 0.14 0.15 0.34 0.43 0.36 -0.28 0.16 Gss10 D -0.5 -0.25 - -1.05 -1.1 -0.76 -0.97 0.75 -0.97 -0.25 S -0.33 -0.15 - -0.65 -0.65 -0.46 -0.58 0.44 -0.54 -0.14 Gse10 D - 0.11 -0.08 - - 0.04 -0.07 -0.07 -0.13 -0.15 S - 0.2 -0.15 - - 0.08 -0.14 -0.14 -0.25 -0.28 Gss15 D -0.14 -0.64 - -0.34 -0.49 -0.49 -0.17 -0.36 - -0.16 S -0.12 -0.49 - -0.28 -0.37 -0.38 -0.13 -0.28 - -0.14 Gse15 D 0.12 0.3 0.19 0.18 0.09 0.22 0.16 0.17 0.07 0.21 S 0.21 0.51 0.34 0.31 0.16 0.38 0.28 0.3 0.12 0.35 Gsl5 D 0.27 0.74 0.61 0.63 0.63 1.14 1.08 1.09 0.42 0.42 S 0.39 1.13 0.94 0.95 1.09 1.74 1.65 1.66 0.7 0.62 Gsl10 D 0.34 0.28 - 0.56 0.46 0.42 0.35 0.24 0.22 -0.12 S 0.39 0.35 - 0.67 0.66 0.54 0.44 0.3 0.3 -0.15 Gsl15 D 0.39 1.07 0.36 0.67 0.48 0.79 0.41 0.61 0.19 0.59 Gsl15 S 0.33 1 0.35 0.58 0.54 0.76 0.41 0.59 0.2 0.49 Sanandaj Hamedan Kermanshah Arak Aligudarz Shahrekord Khorramabad اLSF D -0.23 0.27 0.23 -0.81 -0.27 0.55 -2.36 S -0.13 0.16 0.12 -478 -0.16 0.38 -1.52 FFF D - 0.28 0.22 - - -0.13 -0.45 S - 0.48 0.4 - - -0.23 -0.93 NFD D -1.06 -1 -1.11 -2.02 -0.9 0.97 -1.54 S -0.68 -0.71 -0.55 -1.17 -0.54 0.7 -0.55 Fp D -0.13 -0.32 -0.32 -0.6 -0.12 0.69 -1.03 S -0.12 -0.32 -0.28 -0.5 -0.11 0.77 -0.76 AF D -2.15 -1.22 -2.16 -2.57 -2.61 3.26 -2.21 S 5.64 4.89 4.28 6.94 7.42 -12.6 2.02 PHSD25 D 0.61 0.71 0.38 0.69 0.41 0.77 0.31 S 0.57 0.56 0.37 0.6 0.32 0.62 0.33 PHSD30 D 1.06 1.56 0.57 1.23 1.42 1.43 0.66 S 0.71 0.78 0.42 0.72 0.65 0.68 0.53 PHSD35 D 3.39 4.87 1.56 4.87 6.48 8.38 1.65 S 1.14 0.66 0.69 0.87 0.39 0.43 0.86 PHSA25 D 0.87 0.77 0.47 0.76 0.43 0.88 0.49 S 26.78 19.48 15.7 21.38 10.37 21.91 17.91 PHSA30 D 1.31 1.39 0.61 1.07 1.91 1.4 0.77 S 30.58 24.36 16.32 22.24 19 22.52 23.15 PHSA35 D 3.58 3.5 1.33 3.18 3.65 7.79 1.49 S 45.25 20.36 23.07 25.24 10.92 16.39 31.01 GDD5 D 0.89 0.85 0.71 0.74 0.6 -0.1 0.85 S 17.57 14.54 15.86 15.71 11.01 -1.68 21.18 GDD10 D 1.27 1.14 0.85 0.85 0.73 -0.24 1.15 S 15.69 11.70 12.34 11.8 8.38 -2.36 18.68 GDD15 D 1.77 1.67 1.2 1.13 0.99 -0.52 1.65 S 11.75 8.49 10.1 8.95 5.99 -2.36 15.83 Gss5 D -3.14 -1.91 -2.95 -2.01 -1.78 -0.45 -3.99 S -1.3 -0.94 -1.01 -0.91 -0.83 -0.21 -0.6 Gse5 D - 0.1 - - -0.10 -0.25 -0.06 S - 0.2 - - -0.21 -0.52 -0.13 Gss10 D -0.85 -0.48 -0.7 -1.41 -0.49 - -2.42 S -0.5 -0.3 -0.39 -0.91 -0.31 - -1.35 Gse10 D 0.07 -0.12 - -0.15 - -0.09 -0.36 S 0.14 -0.23 - -0.3 - -0.16 -0.74 Gss15 D -0.58 0.28 -0.21 - -0.35 0.21 -1.38 S -0.44 -0.23 -0.15 - -0.28 0.17 -1.03 Gse15 D 0.09 0.26 0.06 0.83 0.17 -0.04 -0.18 S 0.16 0.43 0.1 0.24 0.29 -0.07 -0.35 Gsl5 D 0.74 0.76 0.59 0.56 0.4 -0.19 0.23 S 1.22 1.14 1.03 0.90 0.63 -0.3 0.47 Gsl10 D 0.49 - 0.36 0.46 0.3 -0.11 0.4 S 0.64 - 0.49 0.61 0.37 -0.14 0.61 Gsl15 D 0.6 0.77 0.24 0.28 0.63 -0.28 0.58 Gsl15 S 0.6 0.66 0.26 0.3 0.57 -0.24 0.67 In relation to the changes in the beginning of the growing season at the temperature threshold of 15 degrees (GSS15) according to Mann Kendall's method, in the stations that have been determined at a significant level of 95% confidence and above (Table 4 ), the trend is generally negative and the age slope is between 0.3 - In Aligudarz, it is up to -1 in Khorramabad. Of course, the change trend of this index according to the ITA method is generally negative, and the slope of its changes is between − 0.8 in Qazvin and − 1.03 in Khorramabad, which is a good match with the method At the same time, the index of the end of the growing season at the temperature threshold of 15 degrees (GSE15) in the stations with significant changes according to the method of Kendal in Kermanshah station with a positive trend and age slope of 0.92 days and in Khorramabad with a negative trend And the age slope shows − 0.41 days. The mentioned index with the ITA method shows the slope of positive changes with a rate of 0.15 in Qazvin to 0.43 in Hamedan and two stations with a trend of negative changes, Shahrekord and Khorramabad, with the highest slope of changes related to Khorramabad with a rate of 35. It is 0-day. Regarding the growing season length index (GSL) at the thresholds of 5, 10, and 15 degrees, as seen in the table related to Kendall's temperature threshold, the overall trend in the stations is positive (except for a few stations where the trend is not significant). ITA method, except for Shahrekord station, in all stations, the positive trend and the slope of the changes vary from 0.39 days in Mako to 1.74 days in Maragheh. Although the rate of change in both methods is similar. The trend of temperature threshold changes of 10 degrees According to Kendall's method, this index is only significant in a few stations and the range of the age gradient varies between 0.4 days in Sanandaj and 0.65 days in the middle. In the ITA method, except for the high and mountainous stations of Saqqez and Shahr, where the trend of changes is negative, it is positive in other stations. The qualitative comparison of this temperature threshold indicates the occurrence of the most positive changes in the north of the region. At the same time, the temperature threshold of 15 degrees of this index shows a significant positive trend in only a few stations, with an age gradient between 0.4 in Urmia and 0.7 in Maragheh and Khoi, according to the Mann-Kendall method, as well as in the ITA method, except for the Shahrekord station. In other stations, a positive trend can be seen with the slope of changes between 0.2 in Qazvin and 1 day in Khoi. In connection with the number of plant thermal stress days index (PHSD) in temperature thresholds of 25, 30, 35 degrees, as seen in Tables 4 and 5 and in both Man Kendall and ITA methods, the trend is positive and indicates heating stresses. is that increasing the number of days can cause plant growth and activity to stop and cause a threat to the plant. In the meantime, according to Man Kendall's method, at a temperature threshold of 25 degrees, the age gradient is between 0.3 days in Saqqez and 1 day in Maragheh, at a threshold of 30 degrees, between 0.43 days in Kermanshah and 1.22 days in Maragheh, at a threshold of 35 degrees It was between 0.29 days in Urmia and 1.19 days in Sanandaj. An important point that can be expressed in this regard is that the highest thermal stress is not in the southern latitudes but in the middle and northern parts of the region and even in mountain stations such as Saqqez and Sanandaj. In comparing the number of changes between the above three thresholds, the largest changes in the threshold the temperature is 30 degrees. The critical point is related to the temperature threshold of 35 degrees. As in the stations of Tabriz, Miyaneh, Qazvin, Hamadan, Sanandaj, Kermanshah, Arak and Khorramabad, it can indicate climate changes, especially in mountainous areas in the future. Of course, the ITA method also shows the same positive trend and with little changes in the slope of the changes and of course with a lower coefficient. In this regard, the PHSA index is also calculated at the same temperature thresholds as the PHSD, and according to both evaluation methods, it has a positive trend in all stations. Based on this, according to Kendall's method, the value of its age slope at a temperature threshold of 25 degrees is between 11.19 degrees in Aligudarz to 36.92 degrees in Maragheh, at a threshold of 30 degrees it is between 19.27 degrees in Kermanshah and 44.19 degrees in Khoi and at the threshold of 35 degrees, it varies between 5.68 degrees in Mako and 44.99 degrees in Sanandaj. This index also shows high changes at the threshold of 30 degrees in all stations. In the ITA method, the same conditions as PHSD can be seen in this index. These two indicators are important because they have been considered as an important threat to food supply and security (Teixeira et al. 2013 ). Regarding the GDD index, which is an important index for the growth and development of agricultural products, as can be seen in Table 4 , in 3 temperature thresholds, the trend of changes according to Kendall's method is positive and indicates an increase in the degree of growth days. As in Threshold of 5 degrees, the trend of positive changes between 11.47 degrees per day in Aligudarz to 21.86 degrees per day in Maragheh (in Khorramabad 21.24 per day), at the threshold of 10 degrees between 10.8 degrees per day in Saqqez and 19.68 degrees per day Day degree in Khorramabad (in Maragheh 18.23 degrees) and at the temperature threshold of 15 degrees between 6.04 degrees in Saqqez and 17.18 degrees in Khorramabad (14.59 in Maragheh and 15.06 degrees in Khoy Mood changes. The same conditions can be seen in the ITA method, of course, with a slight increase in the slope change rate. Surveys show that the highest trend increase is at the temperature threshold of 5 degrees. Among these, the most important focus of increasing this index is in Maragheh located in the north and Khorramabad in the south of the region. Conclusion The northwestern and western regions of Iran are considered important agricultural regions in Iran, which can cause severe damage to the country's food security by making any changes in its agricultural climate indicators. Investigations revealed that in the studied area, the cooling indices in most stations tend to decrease and the heating indices tend to increase. In the meantime, due to the importance of the subject and to determine the amount and type of changes in a more precise manner, two Mann-Kendall methods (along with the age slope estimator) and ITA were used. Of course, the comparison of two trend determination methods based on Mann-Kendall and Shib-Sen method with the ITA method revealed that the ITA method shows a better and more accurate pattern in terms of the type and amount of trend change. Investigations show that in the northern stations of the region, which are located at high latitudes and high altitudes, not only the number of frost days has decreased, but the date of the last frost has also moved back and extended from spring to winter. Although this issue can have a positive effect on the non-freezing of plants, but considering the geographical reality of the region (latitude and high altitude), the issue of sudden frosts in some years is one of the important problems of the region. On the other hand, in the southern part of the above-mentioned retreating region, it shows the greatest amount of retreat. At the same time, the index of the first day of frost has also progressed from autumn to winter in most stations, which has caused the growing season to lengthen. At the same time, the number of days the frost has also decreased and the period of frost and its intensity have also decreased (according to the research results of Graczyk and Kundzewicz 2016 , Fernandez long et al. 2013, Wypych and et al. 2017 , Kukal and Irmak 2018 , Garcia-Martin et al. 2021, Gudko et al. 2021 ). Regarding the heating indicators, it was also determined that fundamental changes are taking place, so that the intensity of thermal tensions in the region is high, and the highest amount is especially occurring, which may be caused by the drying up of Lake Urmia in recent years. Of course, these tensions Even in the high areas of the study area, it is happening, which in the future can lead to severe climatic changes and ultimately affect the agriculture of the region. Certainly, the increase in the intensity of heat stress, especially in the middle and northern parts of the region, can affect the cultivation process. During the season, it started to disrupt the cropping and agricultural cycle and reduce crop yield (Hatfield and Proegher 2015). As the beginning and end of the growing season at different temperature thresholds in most stations has a kind of reversal and it seems that a seasonal temperature shift has occurred (Barichivich et al. 2012 ) and in this regard the most changes occurred in Khorram Abad and Maragheh stations. It is continuous, as a result of which the amount of growth degree day has also increased and indicates important climatic changes in the region. Of course, even though these changes have taken place, in some years, the early start of the growing season, sometimes accompanied by frosts, as well as the early start of frost threatens the agriculture of the region, especially in the north of the region and mountainous parts. Perhaps, at first glance, the increase in the length of the growing season provides the opportunity to grow a variety of crops, but certainly, with the increase in the length of the growing season, the irrigation calendar of the region and even the water requirements of agricultural crops have changed with the increase in heating indicators and require more water resources, which Due to the climatic changes in the region regarding the amount of rainfall, it is not possible to supply the necessary water for irrigation. At the same time, some species of native plants may also disappear due to lack of adaptation. Even the geographical range of pests and plant diseases changes and even new diseases appear (Wolfe 2010, Erayya et al. 2023). According to the explanations given, it is possible to evaluate the extreme changes in agricultural climate indicators in the north of the region as very important, because despite the high latitude, high altitude and mountainous nature, the Maragheh station has witnessed drastic changes, which seems to be in the direction of land. the wideness of Urmia Lake and the entry of warm air currents from this lake. In the southern part of the region, the cooling indices show a decrease and the heating indices show a significant increase, among which Khorram Abad shows the most changes. Although the middle part of the region has mountainous conditions in terms of altitude, the changes of the studied indicators are also taking place in this part of the region. According to these studies, it seems that according to the analysis of agricultural climate indicators, which can provide essential information to researchers, policy makers in the field of agriculture, producers and help them make appropriate decisions in order to minimize the resulting damages. help from climate change, and on this basis, if intelligent agricultural management, according to the changes mentioned in this research in the process of cultivation, irrigation, evaporation and transpiration, the selection of new species adapted to the new conditions (Harding et al. 2015 ) If not, it can endanger the future of the country's food security. Declarations Data and materials availability Data cannot be made publicly available; readers should contact the corresponding author for details. Competing interests The authors declare no competing interests. Funding There was no funding. Author Contribution Heydari. H conceived of the presented idea. Heydari. H developed the theory and performed the computations. Heydari. H and Movaghari. A verified the analytical methods. All authors discussed the results and contributed to the final manuscript. Acknowledgements The authors are grateful to the Editor and to the reviewers for their valuable and constructive comments. References Alijani. B. (2021). Iran climate, Payam e Noor university publication, Tehran (In Persian) Anwar MR, Liu DL, Macadam I, Kelly G (2013) Adapting agriculture to climate change: a review. Theor Appl Climatol 113:225–245. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0780-1 Barichivich, J., Briffa, K. R., Osborn, T. J., Melvin, T. M., & Caesar, J. (2012). Thermal growing season and timing of biospheric carbon uptake across the Northern Hemisphere. Global Biogeochemical Cycles , 26 (4). ‏ Brendel, A. S., del Barrio, R. A., Mora, F., León, E. A. O., Flores, J. R., & Campoy, J. A. (2020). Current agro-climatic potential of Patagonia shaped by thermal and hydric patterns. 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As a division of Research Square Company, we’re committed to making research communication faster, fairer, and more useful. We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. 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Based on this, agriculture is one of the most dependent human activities on weather (Hansen \u003cspan citationid=\"CR16\" class=\"CitationRef\"\u003e2002\u003c/span\u003e). Meanwhile, the meteorological elements that make up the climate of a region, temperature as one of the most important in determining plant growth rate. and product performance control (Hatfield \u0026amp; Prueger \u003cspan citationid=\"CR18\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e), which any change in its quantity and quality can leave different effects. As in very low or high temperatures during the growth process, it can cause slow growth or damage or death of the plant (Kaushal and et al. \u003cspan citationid=\"CR25\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e, Anwar and Shamim 2013, Hatfield and Prueger \u003cspan citationid=\"CR18\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e and Heydari and Movaghari \u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). Regardless of the factors affecting climate change. On a global and regional scale, it should be said that, unfortunately, significant temperature changes have been reported in many parts of the world. During the 20th century, the global temperature increased by 0.6 and it is predicted to increase by 1.4 to 5.8 degrees Celsius between 1900 and 2100 (IPCC 2001). Based on this, the above factor can be an important threat to the food security of the world by affecting the performance of agricultural products (Teixeira \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e, Schlenker \u0026amp; Roberts \u003cspan citationid=\"CR29\" class=\"CitationRef\"\u003e2009\u003c/span\u003e). As predicted by the IPCC, an increase of 2 degrees Celsius in temperature may lead to a decrease of 20 to 40 percent of cereals, especially in Asia and Africa (Lele \u003cspan citationid=\"CR26\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e). Due to the importance of this issue, today studies related to the variables of the growing season are a subject. It has become an important science for researching world climate change (Chen \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e2000\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this regard, the determination of the growing season is focused on 3 techniques of phenological studies, determination of normal growth difference index (NDVI) obtained from satellite data, and the use of surface temperature indicators. Any method of phenological investigations is suitable in terms of high temporal resolution, but it has a limited spatial distribution, and at the same time, it is difficult to evaluate changes for a long period of time. At the same time, studies corresponding to NDVI, although having a wide spatial coverage in the regional and it is universal, but there is the problem of calibration and short records, as well as the problem of determining the relevance of average species data through satellite data (Linderholm \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e2008\u003c/span\u003e). Based on this, the use of land surface data method has been widely spread among researchers. Any change in the time and length of the growing season can not only have wide consequences on plant ecosystems, such as frost, frost, damage from insects, but at the same time, it can cause a change in the planting date and as a result the yield by reducing the growing season. produce less. However, increasing the length of the growing season can also cause planting earlier than the previous planting date, fully guaranteeing the harvest and even the possibility of multiple plantings (depending on the availability of water) (Yeşilırmak \u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e2022\u003c/span\u003e). The effect of temperature on crop growth and performance is evaluated not only by using average temperature, but also by indicators derived from temperature (Kukal \u0026amp; Irmak \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e). Also, the use of data related to daily maximum TX and minimum TN temperatures can show more and better information about extreme temperature changes on crop production, which may not be detectable by examining average temperature changes (Kukal \u0026amp; Irmak \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e). Climatic indicators based on temperature are said to be expressed in the form of two groups of indicators related to cold and heat. Number of frost days (NFD), date of first fall/winter frost (FFF), date of last winter/spring frost (LSF), length of frost-free period (FFP) are the main indicators related to cold.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe number of days of plant heat stress (PHSD), growth degree-day (GDD), start time of growing season (GSS), end time of growing season (GSE), length of growing season (GSL) are considered the most important indicators related to heat. In this relationship, researchers have reported the end of the growing season or the length of the growing season towards warmer conditions, a decrease in cold-related indicators and a general tendency to increase heat-related indicators, in this regard, researchers such as Piticar \u003cspan citationid=\"CR28\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e for Chile, Kukal \u0026amp; Irmak \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e For the United States, Charalampopoulos \u003cspan citationid=\"CR6\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e for the Balkan Peninsula, Yeşilırmak \u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e2022\u003c/span\u003e for Turkey, Wypych \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e for Central Europe, Graczyk \u0026amp; Kundzewicz \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e for Poland, Garc\u0026iacute;a-Mart\u0026iacute;n \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR12\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e for the Iberian Peninsula, Brendel \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e for Argentina, Gudko \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e for Russia, pointed out. Northwestern and western region of Iran is one of the important and prone areas for growing all kinds of agricultural and horticultural crops in this country and it is very important from this point of view. Due to the spatial heterogeneity of temperature increase in the world, the effects of warming indices on agricultural products should be evaluated at the regional and local level (Kukal \u0026amp; Irmak \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e). Based on this, a number of temperature-based agro-climatic Indices were evaluated and analyzed in a long-term period (1985\u0026ndash;2019) in the study area. This can be effective in understanding regional changes in agro-climatic Indices in order to take necessary measures to adapt and reduce some of the resulting economic and social consequences.\u003c/p\u003e"},{"header":"Materials And Methods","content":"\u003cp\u003eThe studied area is located between 32\u0026deg; to 40\u0026deg; N latitude and 44\u0026deg; to 51\u0026deg; E longitude in the northwest and west of Iran. The topography of this area is very diverse and it is located in the altitude range of 28 to 4283 meters. This region is exposed to western wet masses, hot and dry desert masses of Iraq, Syria and Saudi Arabia and at the same time it is exposed to low pressure masses of Sudan (Alijani \u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). Also, the whole region increases from west to east and from north to south in terms of temperature and decreases in terms of precipitation (Alijani \u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). Of course, high mountain areas have very special conditions in terms of temperature and precipitation. In terms of season, summer generally has a hot and dry climate and winter has a cold and humid climate. Accordingly, January and July are the coldest and hottest months, and the average temperature of the region is 6.3\u0026deg;C and the maximum is 20.2\u0026deg;C. In terms of precipitation, the western slopes of the region have more rainfall than the eastern slopes, and the amount of precipitation is between 252.6 mm in Tabriz and 487.2 mm in Khorram Abad.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe data used in this study are minimum temperature (TN), maximum temperature (TX) and daily temperature recorded in 17 synoptic stations of Iran Meteorological Organization in the period of 1985\u0026ndash;2019. Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e and Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e show the characteristics of the stations and the location of the selected stations, respectively.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eGeographical coordinates and weather characteristics of selected meteorological stations\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"8\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eStation\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eStatistical period\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eElevation (m)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eLongitude (DD)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eLatitude (DD)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eMin\u003c/p\u003e \u003cp\u003eTemperature (C\u003csup\u003e0\u003c/sup\u003e)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eMax\u003c/p\u003e \u003cp\u003eTemperature (C\u003csup\u003e0\u003c/sup\u003e)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003ePrecipitation\u003c/p\u003e \u003cp\u003e(mm)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMaku\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1411.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e 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\u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e271\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTabriz\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1361\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e46.17\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e38.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e18.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e252.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMiyaneh\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1987\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1110\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e47.70\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e37.45\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e20.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e279.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eUrmia\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1328\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e45.03\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e37.40\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e5.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e18.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e312.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMaragheh\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1474.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e46.16\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e37.24\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e8.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e292.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMahabad\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e 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\u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e36.41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e290.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eQazvin\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1279.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e50.03\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e36.15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e21.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e315.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSaqqez\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1522.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e46.16\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e36.15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e3.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e457.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSanandaj\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1373.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e47.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e35.20\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e22.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e394.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eHamedan\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1741.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e48.32\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e34.52\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e313.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKermanshah\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1318.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e47.09\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e34.21\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e23.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e428.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eArak\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1708\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e49.46\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e34.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e21.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e304.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eKhorramabad\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1147.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e48.17\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e33.26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e8.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e25.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e487.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eAligudarz\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1986\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e2022\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e49.42\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e33.24\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e19.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e395.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eShahrekord\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1985\u0026ndash;2019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e2048.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e50.50\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e32.17\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e2.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e20.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e323\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn order to avoid the impact of data processing errors and even possible displacements of equipment and station locations, first all the data was controlled and then by referring to the ID cards of the stations, it was ensured that there was no displacement. It was also tried to use the statistics of the stations that had the least missing data, and to determine the few missing statistics, the data of the neighboring stations were used with linear regression (Hu \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR20\" class=\"CitationRef\"\u003e2012\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this study, two groups of indices related to cold and heat have been used (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e). Indexes of the first day of frost (FFF), the last day of frost (LSF), the number of days between the first and last frost (Fp), the number of days when the daily minimum temperature is equal to or less than zero degrees Celsius (NFD) based on the threshold of zero degrees Celsius is. Also, the number of frost days is the number of days equal to or less than zero degrees Celsius in the period from July 1 to June 30 of the following year, which includes the length of the cold season. The first frost usually occurs in autumn or winter, and the last winter or spring frost is the date when the last frost occurs in winter or spring. Also, cumulative frost index (AF) is the sum of degree-days when TN is less than 0\u0026deg;C. Thermal stress is caused by the increase in temperature above a certain threshold, which has destructive effects on products. This threshold varies according to plant species. In this study, two heat stress indices (PHSD) (Metis et al. 2021) and total degree-days of plant heat stress (PHSA) were selected at 3 temperature thresholds of 25, 30, and 35 degrees Celsius. Based on this, PHSD is the number of days with TX above the defined threshold, and PHSA is the sum of degree-days when TX exceeds the respective thresholds. The GDD index is also one of the most important criteria for determining the available heat sources (Wypych \u0026amp; etal. \u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e). There are different methods for calculating GDD, each of which has advantages and disadvantages (Grigorieva \u0026amp; etal. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e). In this study, the following formula was used:\u003c/p\u003e \u003cp\u003eGDD\u0026thinsp;=\u0026thinsp;Σ\u003cspan class=\"InlineEquation\"\u003e\u003cspan class=\"mathinline\"\u003e\\(\\left[\\frac{\\left(TX+TN\\right)}{2}\\right]-{T}_{base}\\)\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e Eq.\u0026nbsp;1\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this formula, T is the minimum threshold temperature below which the plant will not grow. In this study, three temperature thresholds of 5, 10, and 15\u0026deg;C were used, which are in the thermal range for plants with low, high, and very high thermal requirements (Graczyk \u0026amp; Kundzewicz \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e). Regardless of its use in determining crop production from an economic point of view, GDD is a good measure to express climate changes in relation to biological processes, and through it, potential thermal limitations that are effective in plant growth can be determined (Cayton \u0026amp; et al. \u003cspan citationid=\"CR5\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e). In this study, the indicators of the beginning of the growing season (GSS) and its end (GSE) were used in 3 temperature thresholds of 5, 10 and 15 degrees. In this regard, the growing season is considered as a period that starts from the last day of the first period. 6-day period in which the average daily temperature without sequence at the desired temperature thresholds starts after the last spring frost period and ends with the first day of the 6-day period when the average temperature reaches below the desired thresholds (Yeşilırmak \u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e2022\u003c/span\u003e, Dong \u0026amp; etal. \u003cspan citationid=\"CR9\" class=\"CitationRef\"\u003e2012\u003c/span\u003e, \u0026amp; Cui et al. \u003cspan citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e). In this connection, the time interval between GSS and GSE in temperature thresholds will indicate GSL or the length of the growing season. Although, as mentioned before, the climate of the region gets warmer from north to south and from west to east, but in the study of the growing season, in order to facilitate the comparison of different parts, a single scale was used to determine this index.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab2\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 2\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eThe list of agricultural climate temperature indicators used in this research\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"4\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eIndex\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAbbreviation\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eDefinition\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eUnit\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCold-related indices\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eNumber of frost days\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eNFD\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNumber of days when TN is equal to or less than 0\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDays\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eLast winter/spring frost\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLSF\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eDate of last winter/spring frost\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eFirst fall/winter frost\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eFFF\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eDate of first fall/winter frost\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eFrost period\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eFP\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNumber of days between FFF and LSF\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDays\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eAccumulated frost\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAF\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSum of degree-days when TN is less than 0\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eHeat-related indices\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGrowing season start\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGSS5,10,15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eLast occurrence of at least 6-day spell with daily mean air temperature below 5, 10 and 15\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGrowing season end\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGSE5,10,15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eFirst occurrence of at least 6-day spell with daily mean air temperature below 5,10 and 15\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGrowing season length\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGSL5,10,15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNumber of days between GSS5,10,15 to GSE5,10,15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDays\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ePlant heat stress day\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePHSD25,30,35\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNumber of days when TX is greater than 25, 30 and 35\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eDays\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ePlant heat stress\u003c/p\u003e \u003cp\u003eaccumulation\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePHSA25,30,35 \u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSum of degree-days when TX is greater than 25, 30 and 35\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGrowing degree days\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGDD5,10,15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eAccumulated temperature above 5, 10 and 15\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026deg;C\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this study, the non-parametric Mann-Kendall test, which is one of the non-parametric statistical methods, was used to investigate the changes in the mentioned indicators. In addition, to determine the rate of change of indicators, SENS slope estimator was used. To do this, MakeSens software prepared in Excel environment was used. Innovative trend analysis (ITA) method was first presented by Shen (2012). The biggest advantage of this method compared to other methods of determining the trend, such as Mann-Kendall, is that it does not require any assumptions (such as serial correlation, non-normality of distribution, number of data, etc.). In this index, the time series is divided into two equal parts. And each of the subseries is arranged in ascending order. Then, the first subseries (Xi) is placed on the horizontal axis and the second subseries (Yi) is placed on the vertical axis. If the data of the two subseries are the same, it indicates the absence of a trend in the time series., in this case, the points are placed on the line of best fit 1:1 (45\u0026deg;). If the points are above the 1:1 line, it can be said that the time series shows an increasing trend, and if the points are below the 1:1 line, it can be concluded that the time series has a decreasing trend (Shen 2012). In this method, using the relevant formulas the trend type is indicated by D and its slope changes by S (Serinaldi et al. \u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e"},{"header":"Results And Discussion","content":"\u003cp\u003eIn order to have a general understanding of the agricultural climate indicators of the study area, the long-term averages of the indicators used are given in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e. As can be seen in the table, regarding the indicators related to cold, the first FFF occurs on October 16 or early November. Of course, the latest time is in early December in Khorram Abad. Matching the locational features of the stations indicates that in high areas and areas exposed to cold masses, the frost starts earlier than in other areas. At the same time, the LSF pattern also indicates that the stations where frost starts earlier, ends later. Accordingly, the length of the NFD frost period in the region is long and more than 100 days (Hamadan, Urmia, Khoi, Saqqez, Shahrekord) and in between, Shahrekord has the frostiest days with 128.2 days. Regarding the FP index, Shahrekord has the highest value with 195.3 days. The pattern of the AF index also follows the same pattern of the NFD and FP indices, which ranges from \u0026minus;\u0026thinsp;137.8 in Khorramabad due to the low altitude and low geographical latitude and exposure to relatively mild winds from Iraq to -763.8 The degree in Shahrekord differs due to the high altitude, the exposure to cold masses, the wide mountainous area. At the same time, the period of freezing between FFF and LSF in the intermediate and especially mountainous stations of the region is from early October to the end of April in the southern part (Shahrkord) take a long time. Meanwhile, the last frosts in the region end earlier in the parts that occurred late, but in Saqqez it lasts until the third of May. Based on this, the number of frost days also varies from Shahrekord in terms of altitude from 195 days to 119 days in Khorram Abad. Based on this, it can be concluded that there are more restrictions for planting agricultural products in high and mountainous areas, as well as areas exposed to cold winds. Considering that the frequency, intensity and duration of frost are important factors in determining the possibility of growing different agricultural products (Kalma et al. \u003cspan citationid=\"CR23\" class=\"CitationRef\"\u003e2012\u003c/span\u003e), therefore, based on the described indicators, it can be said that the southern and western regions of the region The supply of necessary agricultural water has more suitable conditions for the development of cultivation and agriculture. At the same time, Maragheh station also shows suitable conditions in terms of the impact of Lake Urmia, which, of course, with the expansion and continued dryness of Lake Urmia and the change in the local climatic conditions, the ability to grow different crops It can change within the limits of this part of the region. Regarding the heating indicators, as can be seen in the relevant table, almost in most of the stations in the region at the temperature threshold of 5 degrees Celsius, the beginning of the growing season starts from early March and lasts until mid-December (in Khorramabad station due to its location in Geographical latitude and low altitude have completely different conditions and even in some years there is actually a continuation of the growing season). At a temperature threshold of 10 degrees, the growing season begins in April and ends in November, and at a threshold of 15 degrees, the growing season begins in May and ends in October, except in Khorramabad and Arak. The only difference between them is related to the occurrence The temperature threshold is in the first to third decades of the mentioned months. In the same way, the length of the growing season also decreases with the increase of the temperature threshold. In examining the duration of the growing season, at the temperature threshold of 5, 10, and 15 degrees, Khorramabad shows the highest number of days, and Mako and Saqqez show the lowest number of days. Based on this, it can be said that Khorramabad has the best conditions in terms of the growing season has been growing. Although, in terms of the base temperature of 5 degrees, all the stations have had the necessary conditions for growing agricultural products for more than 250 days, in the base temperature of 10 degrees, more than 220 days, and in the base temperature of 15 degrees, more than 140 days. In terms of heat stress indicators, as seen in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e, the highest heat stress at the threshold of 25 degrees was in Khorramabad with 182 days, at the threshold of 35 degrees it was 143 days, and at the threshold of 35 degrees it was 94 days. The PHSA index has also followed the same conditions. Examining the GDD index at different temperature thresholds shows that Khorramabad has the highest degree-day and Shahrekord has the lowest degree-day.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eAverage indicators of agricultural climate in selected stations during the statistical period\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"18\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" 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align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1128.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1341.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e895.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1516.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e1338.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e1186.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1185.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1390.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e821.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e1233.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c13\"\u003e \u003cp\u003e941.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c14\"\u003e \u003cp\u003e1514.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c15\"\u003e \u003cp\u003e1428.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c16\"\u003e \u003cp\u003e1081.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c17\"\u003e \u003cp\u003e756.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c18\"\u003e \u003cp\u003e1775.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec4\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eTrend analysis\u003c/h2\u003e \u003cdiv id=\"Sec5\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003eCooling indices\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTable\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e shows the trend of changes in climatic indicators used in this research according to the Mann-Kendall method and the age slope estimator. As can be seen in the table, the LSF index has a negative trend at the confidence level of more than 95% in Khorramabad (located in the southern part of the region) and this is while in Table \u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e, at the same confidence level in the ITA method of this station along with other stations Saqqez, Sanandaj, Arak, and Aligudarz also have a negative trend and the decreasing rate (Slope Sense) of the glacial period shows a retrograde between \u0026minus;\u0026thinsp;0.13 in Kermanshah and \u0026minus;\u0026thinsp;1.52 days per decade in Khorram Abad. Of course, the trend is positive. It can also be seen in some stations in Table \u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e that it has a low rate. At the same time, according to Table \u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e, the FFF index has a negative trend only in Khorramabad and the rest of the stations show a positive trend. Of course, in the ITA method, Urmia and Shahr Kurd They also show a negative trend, in which Khorramabad has a change slope of -0.93 days per decade. In other stations, there is a positive trend, the highest rate of which is in the northern station of the region, i.e., in Khoi, with a change slope of 0.57 days per decade. The negative trend of this index indicates the progress of the glacial period from autumn to winter, and the positive trend indicates the shift from winter to autumn or early winter. Based on this, the FP index, which is actually the number of days between FFF and LSF, in more than 10 stations in the region at the confidence level of 95% and above, there is a negative trend in the ITA method, and its rate of change varies between \u0026minus;\u0026thinsp;0.94 in turpentine and \u0026minus;\u0026thinsp;0.11 in Aligudarz. Of course, the most negative values are in the northern and mountainous part of the region and the middle part. These changes in the Kendall method are significant only in 3 stations, although the rate of change is slightly different from the ITA method. Meanwhile, the highest positive rate of changes in the southern part of the region has occurred in Kurd City at the rate of 0.77 days per decade. Of course, positive values of changes are obtained in high and mountainous areas or in areas exposed to cold masses. The investigation of the NFD index also shows that according to the ITA method, in all stations except Shahrekord, there is a negative trend and the number of changes is between 0.11 in Urmia and It is 1/17 in Arak. These conditions are almost the same according to Mann Kendall's method with a slight difference in the rate of change. In Kendal, it can be seen that there is a positive trend in the stations with a significant trend, and the slope of changes is between 2.66 degrees in Khorramabad to 7.11 degrees in Aligudarz in the south of the region and 3.96 degrees in Qazvin to 9.18 degrees in Mako. Based on this, it indicates an increase in the degree and a decrease in the severity of frost. This index is shown in a more specific way by the ITA method and the slope of the negative trend indicates a decrease in the negative values of this index and indicates the mixing of cooling characteristics, but the amount of its slope change in the north of the region is between 6.65 degrees in the middle (in the north of the region) is up to 7.42 degrees in Aligudarz (in the south of the region). Certainly, these changes are caused by the decrease in NFD and FP indices and indicate a decrease in frost intensity even in the high stations of the region.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab4\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 4\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eChanges in agricultural climate indicators in selected stations according to Mann Kendall method and sen\u0026rsquo;s slope estimator at the confidence level of 95% and above\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"13\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c12\" colnum=\"12\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c13\" colnum=\"13\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" 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Although there is no specific method for the indicators of the beginning and end of the growing season, and different researchers have used different methods, but in this research, the onset of the growing season It is based on the occurrence of the average temperature in the thresholds of 5, 15, 10 degrees in 6 consecutive days and the end of it is based on the occurrence of the average temperature lower than the above thresholds in 6 consecutive days. Based on this, in the temperature threshold of 5 degrees, most of the stations have a negative trend. In other words, the start date of the growing season has been delayed by a period of 6 days, and its beginning happens earlier. As the value of the age slope is from \u0026minus;\u0026thinsp;0.17 in Khorram Abad to -1.31 in Maragheh. On the other hand, the index of the end of the growing season at a temperature threshold of 5 degrees is not significant in Kendall's method, but in the ITA method, except for Sanandaj, Kermanshah and Arak stations, which are not significant in the 95% confidence interval, but in other stations and of course, except in the stations that go are negative, it has a positive trend, and the slope of changes is between 0.14 days in Urmia and 0.36 days in Zanjan (0.34 days in Maragheh), which of course is a small rate. The same low rate of changes for stations with There is also a negative trend. Regarding the beginning of the growing season, at a temperature threshold of 10 degrees, it has almost the conditions of GSS5. Although according to Kendall's method, the trend of changes is not significant, but there is a negative trend in Urmia, Mahabad, Zanjan, Miyaneh and Qazvin stations in the northern part of the region and Sanandaj and Shahrekord stations (almost high stations), which indicates that the beginning of the growing season has been pushed back at this threshold. It is a temperature. The same conditions have a negative trend in the ITA method, except for Tabriz. In Kendall's method, the range of changes in the negative trend varies between \u0026minus;\u0026thinsp;0.29 days in Zanjan and \u0026minus;\u0026thinsp;0.96 days in Khorramabad. According to the ITA method, the slope of these changes varies between \u0026minus;\u0026thinsp;0.15 days in Khoi and \u0026minus;\u0026thinsp;1.35 days in Khorramabad. Perhaps the low latitude of Khorramabad has provided the ground for intensifying this issue. At the same time, the end of the growing season at the above temperature threshold (GSE10) only in Khorramabad according to Kendall's method shows a negative trend with the number of changes in the age gradient of -0.96 It shows that it indicates a time reversal of the end of the growing season at this temperature threshold. At the same time, according to the ITA method, 10 stations show a trend of negative changes with a slope of -0.14 in Mahabad to -0.74 in Khorramabad, while the positive values show a small rate, and in other words, the index The most trend of changes is in Khorram Abad and with a negative trend.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab5\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 5\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eChanges in agricultural climate indicators in selected stations according to the ITA method at a confidence level of 95% and above\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"12\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c12\" colnum=\"12\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" 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\u003cp\u003e\u003cb\u003e0.58\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGsl15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eS\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.66\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.57\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-0.24\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e0.67\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn relation to the changes in the beginning of the growing season at the temperature threshold of 15 degrees (GSS15) according to Mann Kendall's method, in the stations that have been determined at a significant level of 95% confidence and above (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e), the trend is generally negative and the age slope is between 0.3 - In Aligudarz, it is up to -1 in Khorramabad. Of course, the change trend of this index according to the ITA method is generally negative, and the slope of its changes is between \u0026minus;\u0026thinsp;0.8 in Qazvin and \u0026minus;\u0026thinsp;1.03 in Khorramabad, which is a good match with the method At the same time, the index of the end of the growing season at the temperature threshold of 15 degrees (GSE15) in the stations with significant changes according to the method of Kendal in Kermanshah station with a positive trend and age slope of 0.92 days and in Khorramabad with a negative trend And the age slope shows \u0026minus;\u0026thinsp;0.41 days. The mentioned index with the ITA method shows the slope of positive changes with a rate of 0.15 in Qazvin to 0.43 in Hamedan and two stations with a trend of negative changes, Shahrekord and Khorramabad, with the highest slope of changes related to Khorramabad with a rate of 35. It is 0-day. Regarding the growing season length index (GSL) at the thresholds of 5, 10, and 15 degrees, as seen in the table related to Kendall's temperature threshold, the overall trend in the stations is positive (except for a few stations where the trend is not significant). ITA method, except for Shahrekord station, in all stations, the positive trend and the slope of the changes vary from 0.39 days in Mako to 1.74 days in Maragheh. Although the rate of change in both methods is similar. The trend of temperature threshold changes of 10 degrees According to Kendall's method, this index is only significant in a few stations and the range of the age gradient varies between 0.4 days in Sanandaj and 0.65 days in the middle. In the ITA method, except for the high and mountainous stations of Saqqez and Shahr, where the trend of changes is negative, it is positive in other stations. The qualitative comparison of this temperature threshold indicates the occurrence of the most positive changes in the north of the region. At the same time, the temperature threshold of 15 degrees of this index shows a significant positive trend in only a few stations, with an age gradient between 0.4 in Urmia and 0.7 in Maragheh and Khoi, according to the Mann-Kendall method, as well as in the ITA method, except for the Shahrekord station. In other stations, a positive trend can be seen with the slope of changes between 0.2 in Qazvin and 1 day in Khoi. In connection with the number of plant thermal stress days index (PHSD) in temperature thresholds of 25, 30, 35 degrees, as seen in Tables \u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e and \u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e and in both Man Kendall and ITA methods, the trend is positive and indicates heating stresses. is that increasing the number of days can cause plant growth and activity to stop and cause a threat to the plant. In the meantime, according to Man Kendall's method, at a temperature threshold of 25 degrees, the age gradient is between 0.3 days in Saqqez and 1 day in Maragheh, at a threshold of 30 degrees, between 0.43 days in Kermanshah and 1.22 days in Maragheh, at a threshold of 35 degrees It was between 0.29 days in Urmia and 1.19 days in Sanandaj. An important point that can be expressed in this regard is that the highest thermal stress is not in the southern latitudes but in the middle and northern parts of the region and even in mountain stations such as Saqqez and Sanandaj. In comparing the number of changes between the above three thresholds, the largest changes in the threshold the temperature is 30 degrees. The critical point is related to the temperature threshold of 35 degrees. As in the stations of Tabriz, Miyaneh, Qazvin, Hamadan, Sanandaj, Kermanshah, Arak and Khorramabad, it can indicate climate changes, especially in mountainous areas in the future. Of course, the ITA method also shows the same positive trend and with little changes in the slope of the changes and of course with a lower coefficient. In this regard, the PHSA index is also calculated at the same temperature thresholds as the PHSD, and according to both evaluation methods, it has a positive trend in all stations. Based on this, according to Kendall's method, the value of its age slope at a temperature threshold of 25 degrees is between 11.19 degrees in Aligudarz to 36.92 degrees in Maragheh, at a threshold of 30 degrees it is between 19.27 degrees in Kermanshah and 44.19 degrees in Khoi and at the threshold of 35 degrees, it varies between 5.68 degrees in Mako and 44.99 degrees in Sanandaj. This index also shows high changes at the threshold of 30 degrees in all stations. In the ITA method, the same conditions as PHSD can be seen in this index. These two indicators are important because they have been considered as an important threat to food supply and security (Teixeira et al. \u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e). Regarding the GDD index, which is an important index for the growth and development of agricultural products, as can be seen in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e, in 3 temperature thresholds, the trend of changes according to Kendall's method is positive and indicates an increase in the degree of growth days. As in Threshold of 5 degrees, the trend of positive changes between 11.47 degrees per day in Aligudarz to 21.86 degrees per day in Maragheh (in Khorramabad 21.24 per day), at the threshold of 10 degrees between 10.8 degrees per day in Saqqez and 19.68 degrees per day Day degree in Khorramabad (in Maragheh 18.23 degrees) and at the temperature threshold of 15 degrees between 6.04 degrees in Saqqez and 17.18 degrees in Khorramabad (14.59 in Maragheh and 15.06 degrees in Khoy Mood changes. The same conditions can be seen in the ITA method, of course, with a slight increase in the slope change rate. Surveys show that the highest trend increase is at the temperature threshold of 5 degrees. Among these, the most important focus of increasing this index is in Maragheh located in the north and Khorramabad in the south of the region.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Conclusion","content":"\u003cp\u003eThe northwestern and western regions of Iran are considered important agricultural regions in Iran, which can cause severe damage to the country's food security by making any changes in its agricultural climate indicators. Investigations revealed that in the studied area, the cooling indices in most stations tend to decrease and the heating indices tend to increase. In the meantime, due to the importance of the subject and to determine the amount and type of changes in a more precise manner, two Mann-Kendall methods (along with the age slope estimator) and ITA were used. Of course, the comparison of two trend determination methods based on Mann-Kendall and Shib-Sen method with the ITA method revealed that the ITA method shows a better and more accurate pattern in terms of the type and amount of trend change. Investigations show that in the northern stations of the region, which are located at high latitudes and high altitudes, not only the number of frost days has decreased, but the date of the last frost has also moved back and extended from spring to winter. Although this issue can have a positive effect on the non-freezing of plants, but considering the geographical reality of the region (latitude and high altitude), the issue of sudden frosts in some years is one of the important problems of the region. On the other hand, in the southern part of the above-mentioned retreating region, it shows the greatest amount of retreat. At the same time, the index of the first day of frost has also progressed from autumn to winter in most stations, which has caused the growing season to lengthen. At the same time, the number of days the frost has also decreased and the period of frost and its intensity have also decreased (according to the research results of Graczyk and Kundzewicz \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e, Fernandez long et al. 2013, Wypych and et al. \u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e, Kukal and Irmak \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e, Garcia-Martin et al. 2021, Gudko et al. \u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). Regarding the heating indicators, it was also determined that fundamental changes are taking place, so that the intensity of thermal tensions in the region is high, and the highest amount is especially occurring, which may be caused by the drying up of Lake Urmia in recent years. Of course, these tensions Even in the high areas of the study area, it is happening, which in the future can lead to severe climatic changes and ultimately affect the agriculture of the region. Certainly, the increase in the intensity of heat stress, especially in the middle and northern parts of the region, can affect the cultivation process. During the season, it started to disrupt the cropping and agricultural cycle and reduce crop yield (Hatfield and Proegher 2015). As the beginning and end of the growing season at different temperature thresholds in most stations has a kind of reversal and it seems that a seasonal temperature shift has occurred (Barichivich et al. \u003cspan citationid=\"CR3\" class=\"CitationRef\"\u003e2012\u003c/span\u003e) and in this regard the most changes occurred in Khorram Abad and Maragheh stations. It is continuous, as a result of which the amount of growth degree day has also increased and indicates important climatic changes in the region. Of course, even though these changes have taken place, in some years, the early start of the growing season, sometimes accompanied by frosts, as well as the early start of frost threatens the agriculture of the region, especially in the north of the region and mountainous parts. Perhaps, at first glance, the increase in the length of the growing season provides the opportunity to grow a variety of crops, but certainly, with the increase in the length of the growing season, the irrigation calendar of the region and even the water requirements of agricultural crops have changed with the increase in heating indicators and require more water resources, which Due to the climatic changes in the region regarding the amount of rainfall, it is not possible to supply the necessary water for irrigation. At the same time, some species of native plants may also disappear due to lack of adaptation. Even the geographical range of pests and plant diseases changes and even new diseases appear (Wolfe 2010, Erayya et al. 2023). According to the explanations given, it is possible to evaluate the extreme changes in agricultural climate indicators in the north of the region as very important, because despite the high latitude, high altitude and mountainous nature, the Maragheh station has witnessed drastic changes, which seems to be in the direction of land. the wideness of Urmia Lake and the entry of warm air currents from this lake. In the southern part of the region, the cooling indices show a decrease and the heating indices show a significant increase, among which Khorram Abad shows the most changes. Although the middle part of the region has mountainous conditions in terms of altitude, the changes of the studied indicators are also taking place in this part of the region. According to these studies, it seems that according to the analysis of agricultural climate indicators, which can provide essential information to researchers, policy makers in the field of agriculture, producers and help them make appropriate decisions in order to minimize the resulting damages. help from climate change, and on this basis, if intelligent agricultural management, according to the changes mentioned in this research in the process of cultivation, irrigation, evaporation and transpiration, the selection of new species adapted to the new conditions (Harding et al. \u003cspan citationid=\"CR17\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e) If not, it can endanger the future of the country's food security.\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003ch2\u003eData and materials availability\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eData cannot be made publicly available; readers should contact the corresponding author for details.\u003c/p\u003e \u003ch2\u003eCompeting interests\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe authors declare no competing interests.\u003c/p\u003e \u003ch2\u003eFunding\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThere was no funding.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAuthor Contribution\u003c/h2\u003e\u003cp\u003eHeydari. H conceived of the presented idea. Heydari. H developed the theory and performed the computations. Heydari. H and Movaghari. A verified the analytical methods. All authors discussed the results and contributed to the final manuscript.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAcknowledgements\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe authors are grateful to the Editor and to the reviewers for their valuable and constructive comments.\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\n\u003cli\u003eAlijani. B. (2021). Iran climate, Payam e Noor university publication, Tehran (In Persian)\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAnwar MR, Liu DL, Macadam I, Kelly G (2013) Adapting agriculture to climate change: a review. Theor Appl Climatol 113:225\u0026ndash;245. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0780-1\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eBarichivich, J., Briffa, K. R., Osborn, T. J., Melvin, T. M., \u0026amp; Caesar, J. (2012). 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Today, due to the occurrence of climate change, the importance of examining this issue, especially in agriculture, in terms of the impact on the food security of the people of the world, has become particularly important. Based on this, in this research, using the variables of minimum temperature, maximum temperature and average temperature in 17 meteorological stations in the northwest and west of Iran in the time period of 1985\u0026ndash;2019, 5 cooling indices and 6 heating indices (at different temperature thresholds) were calculated and then trend analysis was done using two methods, Mann-Kendall (along with Sen\u0026rsquo;s slope estimator) and Innovative Trend Analysis (ITA). Based on the analysis, it was found that the cooling indices in most of the stations have undergone a time shift while reducing the duration of the period. From the point of view of heating indices, in most stations, along with increasing the length of the growing season at different thresholds, thermal stress has also occurred, which has a negative effect on the growth of crops. Investigations showed that the two stations of Maragheh (in the north of the region) and Khorram Abad (in the south) had the most changes. It was also found that the ITA and the Mann-Kendall methods have little difference in showing the type of trend and the ITA shows the changes in a more reasonable way.\u003c/p\u003e","manuscriptTitle":"Analysis of Changes in agro-climatic indices in Northwest and West of Iran","msid":"","msnumber":"","nonDraftVersions":[{"code":1,"date":"2024-02-19 09:05:22","doi":"10.21203/rs.3.rs-3950896/v1","editorialEvents":[{"type":"communityComments","content":0}],"status":"published","journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true}}],"origin":"","ownerIdentity":"d303c9e5-01ce-461a-9480-c55d91766bcf","owner":[],"postedDate":"February 19th, 2024","published":true,"recentEditorialEvents":[],"rejectedJournal":[],"revision":"","amendment":"","status":"posted","subjectAreas":[],"tags":[],"updatedAt":"2024-07-29T03:24:05+00:00","versionOfRecord":[],"versionCreatedAt":"2024-02-19 09:05:22","video":"","vorDoi":"","vorDoiUrl":"","workflowStages":[]},"version":"v1","identity":"rs-3950896","journalConfig":"researchsquare"},"__N_SSP":true},"page":"/article/[identity]/[[...version]]","query":{"redirect":"/article/rs-3950896","identity":"rs-3950896","version":["v1"]},"buildId":"qtupq5eGEP_6zYnWcrvyt","isFallback":false,"isExperimentalCompile":false,"dynamicIds":[84888],"gssp":true,"scriptLoader":[]}