مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

ارزیابی کارایی مدل اقلیمی منطقه ای REMO و مدل گردش عمومی جو CanESM2 درپیش‌بینی پارامترهای اقلیمی (مطالعه موردی: استان اصفهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه احیای مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 گروه آموزشی مهندسی احیا مناطق خشک و کوهستانی دانشگاه تهران، تهران، ایران
3 دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه ریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
چکیده
افزایش گازهای گلخانه‌ای در چند دهه اخیر و افزایش دمای ناشی از آن باعث بر هم خوردن تعادل سیستم اقلیمی کره زمین گردیده و تغییرات اقلیمی گسترده‌ای را در اغلب نواحی کره زمین موجب شده است. ایران جزو کشورهایی است که ضریب تأثیرپذیری آن از تغییرات اقلیمی بالاست. امروزه، مدل‌های اقلیمی یکی از متداول‌ترین و مناسب‌ترین روش‌ها برای ارزیابی اقلیم آینده می‌باشند. در این مطالعه کارایی مدل‌های اقلیمی منطقه‌ای REMO و مدل گردش عمومی جو CanESM2 در استان اصفهان بررسی گردید. بدین‌صورت که داده‌های مدل اقلیمی منطقه‌ای REMO و داده‌های مدل گردش عمومی جو CanESM2 با داده‌های مشاهداتی ایستگاه‌ها توسط معیارهای آماری درصد ضریب اریبی (PBIAS)، ضریب ناش- ساتکلیف (NSE)، جذر نسبت استاندارد (RSR)، ضریب تبیین (R2) و مجذور مربعات خطا (NRMSE) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل REMO برای پیش‌بینی پارامتر بارندگی در ایستگاه‌های اردستان، داران، کبوترآباد، نائین، نطنز و شهرضا همچنین برای پارامتر دما در ایستگاه‌های داران، کبوترآباد، خور، فرودگاه، نطنز و شهرضا کارایی قابل‌قبول و در سایر ایستگاه‌ها دارای کارایی غیرقابل قبول می‌باشد. همچنین برای پارامتر باد در تمامی ایستگاه‌ها کارایی غیرقابل قبول می‌باشد. نتایج مدل اقلیمی CanESM2 نشان داد که ایستگاه‌های داران، اصفهان، خور، نائین و نطنز جهت شبیه‌سازی مقادیر بارندگی در آینده مناسب می‌باشد. همچنین نتایج برای پارامترهای دما و باد تطابق بالایی را با داده‌های مشاهداتی نشان می‌دهد و می‌تواند جهت شبیه‌سازی در دوره آینده استفاده گردد. به طور کلی نتایج تحقیق نشان داد که مدل CanESM2 از کارایی بالایی برخوردار است و می‌تواند به عنوان مدلی مناسب جهت پیش‌بینی اقلیم در دوره آینده در منطقه مورد مطالعه مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

Abassi, F., Malbusi, S., Babaeian, I., Asmari, M. & Borhani R. (2010). Climate Change Prediction of South Khorasan Province During 2010-2039 by Using Statistical Downscaling of ECHO-G Data. Water &Soil, 24(2), 218–33. Dio: 10.22067/JSW.V0I0.3218. (In Persian)
Aghakhani Afshar, A.H., Hassanzadeh, Y., Besalatpour, A.A. & Pourreza-Bilondi, M. (2016). Annual assessment of Kashafrood watershed basin climate components in future periods by using fifth report of intergovernmental panel on climate change. Journal of Water and Soil Conservation, 23, 217-233. Dio: 10.22069/JWFST.2017.11186.2553. (In Persian)
Alizadeh, A., Sayari, N., Hesami Kermani, M. R., Bannayan Aval, M. & Farid Hossaini A. (2010). Assessment of Climate Change Potential Impacts on Agricultural Water Use and Water Resources of Kashaf rood basin. Water& Soil, 24(4), 815–35. (In Persian)
Almazroui, M., Nazrul Islam, M., Saeed, F. Alkhalaf, A. & Dambul, R. (2017). Assessing the robustness and uncertainties of projected changes in temperature and precipitation in AR5 Global Climate Models over the Arabian Peninsula. Atmospheric Research, 194(2017), 202- 213. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.05.005
Andersen, H. E., Kronvang, B., Larsen, S. E., Hoffmann, C. C., Jensen, T. S. & Rasmussen, E. K. (2006). Climate-change impacts on hydrology and nutrients in a Danish lowland river basin. Science of the Total Environment, 365(1), 223-237. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2006.02. 036.
Ansari, M., Noori, G. & Fotohi, S. (2016). Investigation of Temperature Precipitation and Flow Trend Using Nonparametric Mankendall (Case Study: Kaju River in Sistan and Baluchestan). Journal of Watershed Management Research, 7(14), 153-158. http://dx.doi.org/10.29252/jwmr.7. 14.158. (In Persian)
Cheema, S.B., Rasul, G., Ali, G. & Kazmi, D. H. (2011). A comparison of minimum temperature trends with model projections. Pakistan Journal of Meteorology, 8(15), 39-52.
Chen, H., Xu, C. Y. & Guo, S. (2012). Comparison and evaluation of multiple GCMs, statistical downscaling and hydrological models in the study of climate change impacts on runoff. Journal of hydrology, 434, 36-45. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.02.040.
Dibaba, W. T., Miegel, K. & Demissie, T. A. (2019). Evaluation of the CORDEX regional climate models performance in simulating climate conditions of two catchments in Upper Blue Nile Basin. Dynam Atmos Oceans, 87, 101104. https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2019.101104. 
Dibike, Y. B. & Coulibaly, P. (2005). Hydrologic impact of climate change in the Saguenay watershed: Comparison of downscaling methods and hydrologic models. Hydrology, 307 (1-4), 145–163. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.10.012.
Ebrahimi Khusfi Z. & Mirakbari, M. (2020). Performance evaluation of the CanESM2 global circulation model and the REMO regional model to predict changes of climate Parameters in Jazmourian watershed. Watershed Management Research, 4(129), 61-76. DIO:10.22092/wme .2020.341365.1300. (In Persian)  
Gebremeskel, S., Liu, Y. B., de Smedt, F., Hoffmann, L. & Pfister, L. (2005). Analysing the effect of climate changes on streamflow using statistically downscaled GCM scenarios. International Journal River Basin Management, 2(4), 271–280. https://doi.org/10.1080/15715124.2004.9635237 
Ghonchepur, D., Saadaldin, A., Bahremand, A. R., Gikman, A. & Salmanmahiny, A. R. (2019). Application of quantitative screening method in statistical exponential micro-scale model (SDSM) to create climate change scenarios (Case study: Gorgan River basin). Echo Hydrology, 6(2). 397-314. (In Persian)
Goudarzi, M., Salahi, B. & Hosseini, S. A. (2015). Performance Assessment of LARS-WG and SDSM Downscaling Models In Simulation of Climate Changes in Urmia Lake Basin. IranWatershed Management Science & Engineering, 9(31). http://jwmsei.ir/article-1-457-en.html. (In Persian)
Gulacha, M. M. & Mulungu, D. M. (2017). Generation of climate change scenarios for precipitation and temperature at local scales using SDSM in Wami-Ruvu River Basin Tanzania. Physics and Chemistry of Earth, Parts A/B/C, 62-72. https://doi.org/10.1016/j.pce.2016.10.003.
Hoshyar, S., Sobhani, M. & Hosseini, S. A. (2018). Perspective of Maximum Uromieh Temperature Changes Using the Output of CanESM2 Model. Journal of Geography and Planning, 22(63), 305-325. Doi: 4-15. (In Persian)
Huang, J., Zhang, J., Zhang, Z., Xu, C., Wang, B. & Yao, J. (2011). Estimation of future precipitation change in the Yangtze River basin by using statistical downscaling method. Stochastic Environmental Research Risk Assessment, 25(6), 781–792. https://doi.org/10.1007/s00477-010-0441-9
IPCC, 2013. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press, Cambridge.
Jahangir, M. H., Noruzi, A. & Yarahmadi, Y. (2018). Investigating the trend of changes in climatic parameters of Boroujerd city in the next 20 years using the model HADCM3. Echo Hydrology, 5(4), 1345-1353.Dio: https://dx.doi.org/10.22059/ije.2018.269238.979. (In Persian)
Kabiri, R., Ramani Bai, V. & Chan, A. (2015). Assessment of hydrologic impacts of climate change on the runoff trend in Klang Watershed Malaysia. Environmental Earth Science Journal, 73, 27-37. https://doi.org/10.1007/s12665-014-3392-5.
Mahmood, R. & Babel, S. M. (2012). Evaluation of SDSM developed by annual and monthly sub-models for downscaling temperature and precipitation in the Jhelum basin, Pakistan and India. Theoretical and Applied Climatology, 113(1), 27-44. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0765-0
Miao, C.Y., Duan, Q.Y., Sun, Q.H. & Li, J.D. (2013). Evaluation and application of Bayesian multi-model estimation in temperature simulations. Progress in Physical Geography, 37(6), 727-744. https://doi.org/10.1177%2F0309133313494961.
Mirakbari, M., Mesbahzadeh, T., Mohseni Saravi, M., Khosravi, H. & Mortezaie Farizhendi, G. (2018). Performance of series model CMIP5 in simulation and projection of climatic variables of rainfall, temperature and wind speed (case study: Yazd). Physical Geography Research Quarterly, 50(3), 593-609. Doi:10.22059/jphgr.2018.248177.1007156.‌ (In Persian)
Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., Van Vuuren, D.P., Carter, T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., Mitchell,  J.F., Nalicenovic, N., Riahi, K., Smith, S.J., Stouffer, R.J., Thomson, A.M., Weyant, J.P. & Wilbanks, T.J. (2010). The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Journa of Nature, 463(7282), 747-756. https://doi.org/10.1038/nature08823.
Secci, D., Tanda, M. G., D'Oria, M., Todaro, V. & Fagandini, C. (2021). Impacts of climate change on groundwater droughts by means of standardized indices and regional climate models. Journal of Hydrology, 603, 127154.‌ https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127154.
Wetterhall, F., Bárdossy, A., Chen, D., Halldin, S. & Xu, C. Y. (2006). Daily precipitation‐downscaling techniques in three Chinese regions. Water resources research, 42(11). https://doi.org/10.1029/2005WR004573.
Wilby, R. L., Whitehead, P. G., Wade, A. J., Butterfield, D., Davis, R. J. & Watts, G. (2006). Integrated modelling of climate change impacts on water resources and quality in a lowland catchment: River Kennet, UK. Journal of hydrology, 330(1-2), 204-220‌. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2006.04.033.
Xu, C.H. & Xu, Y. (2012). The Projection of Temperature and Precipitation over China under RCP Scenarios using a CMIP5 Multi-Model Ensemble. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 5(6), 527-533. https://doi.org/10.1080/16742834.2012.11447042
Yosefi, H., Amini, L., Ghasemi, L. & Amrai, N. (2018). Evaluation of the efficiency of statistical downscaling model (SDSM) in simulation and forecast of climatic parameters (Case study: Karaj synoptic station). Iranian journal of Ecohydrology, 5(3),957-968‌. https://dx.doi.org/10.22059/ije. 2018.254290.847. (In Persian)
Zakeri Anaraki, S., Zehtabian, G., Khosravi, H., Azarnivand, H. & Malekian, A. (2021). Simulation and prediction of climatic components of maximum and minimum temperature using CanESM2 model output in future periods, Case study؛ Meyme plain, Isfahan province. Journal of Range and Watershed Managment, 74(2), 359-372.‌ https://dx.doi.org/10.22059/jrwm.2019.2565 14.1327. (In Persian)
Zhuo, C., Junhong, G., Wei, L., Fei, Z., Chan, X. & Zhangrong, P. (2022). Changes in wind energy potential over China using a regional climate model ensemble. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 159, 112219‌. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112219

  • تاریخ دریافت 12 خرداد 1401
  • تاریخ بازنگری 19 تیر 1401
  • تاریخ پذیرش 20 تیر 1401