مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

بررسی عملکرد دو مدل گردش عمومی جو-اقیانوس در ریزمقیاس‌سازی دمای متوسط در شهرستان بیرجند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
 
مقدمه: تغییر اقلیم تأثیر بسزایی بر منابع آب و محیط‌زیست دارد که در کشاورزی، جامعه و اقتصاد منعکس می‌شود. استفاده از مدل گردش عمومی (GCM) با مدل‌های کاهش مقیاس آماری، روشی برای ارزیابی تغییرات اقلیمی است. با توجه به قرار گرفتن استان خراسان جنوبی و شهرستان بیرجند در منطقه خشک ایران، رشد جمعیت، توسعه صنعتی و معدنی و رسیدن به کشاورزی پایدار، ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر پارامترهای هواشناسی ضروری به نظر می‌رسید. هدف از این مطالعه مقایسه عملکرد مدل‌های تاریخی NCEP و ECMWF در ریزمقیاس نمایی پارامتر دما شهرستان بیرجند و بررسی تغییرات این پارامتر تا سال 2030 با استفاده از مدل برتر و سناریو SSP245 مدل CanESM5 است.
موارد و روش‌ها: در این پژوهش به‌منظور مقایسه عملکرد دو مدل گردش عمومی NCEP و ECMWF در ریزمقیاس سازی پارامتر دما، از اطلاعات دمای روزانه ایستگاه سینوپتیک بیرجند در بازه زمانی سال‌های 1990 تا 2021 به‌عنوان دوره پایه استفاده شد. همچنین به‌منظور بررسی عملکرد این مدل‌ها از مدل ریزمقیاس نمایی آماری SDSM و به‌منظور ارزیابی عملکرد این دو مدل از معیارهای ارزیابی NS، KGE، RMSE و BR2 استفاده شد.
نتایج و بحث: به‌منظور بررسی و مقایسه عملکرد دو مدل گردش عمومی NCEP و ECMWF از داده‌های روزانه دمای متوسط، از روز اول ماه ژانویه سال 1990 تا پایان ماه سپتامبر سال 2021 ایستگاه سینوپتیک شهرستان بیرجند استفاده شد. به‌طوری‌که از داده‌های سال 1990 تا روز اول از ماه ژانویه سال 2008 به‌عنوان بخش واسنجی و از روز اول ماه ژانویه سال 2008 تا پایان ماه سپتامبر سال 2015 به‌عنوان بخش اعتبارسنجی در نظرگرفته شد. دو مدل NCEP و ECMWF دارای 26 پارامتر بوده که به‌منظور انجام ریزمقیاس سازی ابتدا میزان همبستگی هریک از پارامترها با پارامتر دمای مشاهداتی در محیط نرم‌افزار R و با استفاده از پکیج HydroGof کدنویسی و محاسبه و پارامترهایی که بیشترین همبستگی را با پارامتر دما داشته‌اند، از میان 26 پارامتر استخراج گردید. همچنین به‌منظور ارزیابی عملکرد مدل‌ها از معیارهای NS، RMSE، KGE و BR2 در بخش‌های واسنجی و اعتبارسنجی استفاده شد. برای بررسی نزدیکی مقدار واریانس و میانگین سری‌های زمانی تولیدشده توسط دو مدل و سری زمانی مشاهداتی درکل بازه شبیه‌سازی به ترتیب از آزمون‌های F و T استفاده و فرض صفر در این آزمون‌ها به ترتیب نزدیکی مقادیر واریانس و میانگین سری‌های زمانی تولیدشده توسط دو مدل NCEP و ECMWF به واریانس و میانگین سری زمانی مشاهداتی در نظر گرفته شد. نتایج بخش واسنجی نشان داد که هر دو مدل عملکرد مشابهی از خود نشان داده‌اند به چراکه مقادیر معیارهای ارزیابی NS، RMSE، KGE و BR2 در مدل ECMWF به ترتیب 69/0، 86/4، 85/0، 7/0 و در مدل NCEP به ترتیب 7/0، 79/4، 85/0 و 7/0 محاسبه شده است. ازآنجایی‌که نمودار جعبه‌ای، مقدار میانگین و انحراف معیار در تصمیم‌گیری در خصوص میزان نزدیکی و شباهت دو سری زمانی قابلیت بالایی دارند، به‌منظور بررسی شباهت و نزدیکی سری‌های زمانی تولیدشده توسط دو مدل‌ها با مقادیر مشاهداتی در دوره واسنجی و اعتبارسنجی از مقایسه نمودارهای جعبه‌ای، مقادیر میانگین و انحراف از معیار سری‌های زمانی تولیدشده و سری زمانی مشاهداتی استفاده شد. نتایج محاسبه معیارهای ارزیابی در بخش صحت سنجی نشان داد که مدل ECMWF عملکرد بهتری نسبت به مدل NCEP در بخش اعتبارسنجی داشته است، چراکه مقادیر معیارهای ارزیابی NS، RMSE، KGE و BR2 در مدل ECMWF به ترتیب 69/0، 9/4، 85/0، 73/0 و در مدل NCEP به ترتیب 67/0، 3/5، 83/0 و 7/0 محاسبه‌شده است. درمجموع با نتایج نشان داد که مدل ECMWF عملکرد بهتری داشته و به‌عنوان مدل برتر انتخاب می‌گردد. درنتیجه به‌منظور شبیه‌سازی و پیش‌بینی مقدار دمای متوسط از پارامترهای mslp، P500، P5-f، P5-u، P850 و P8-u مدل ECMWF استفاده گردید؛ بنابراین پیش‌بینی می‌شود میزان متوسط دما در بازه 8 سال آینده، افزایش حدوداً 3 درجه‌ای نسبت به متوسط دوره پایه آماری داشته باشد.
نتیجه‌گیری: نتایج نشان داد با توجه به معیارهای ارزیابی NS، RMSE، KGE و BR2، مدل ECMWF نسبت به مدل NCEP در برآورد مقدار دمای متوسط شهرستان بیرجند نسبتاً عملکرد بهتری دارد. همچنین بررسی نمودارهای جعبه‌ای، مقدار میانگین و انحراف از معیار سری‌های زمانی تولیدشده توسط دو مدل در بخش واسنجی و اعتبارسنجی نشان داد که هر دو مدل ازنظر میزان پراکندگی، مقدار کمینه و بیشینه و میانگین داده‌های تولیدی مقادیر مشابهی نسبت به سری زمانی مشاهداتی تولید کرده‌اند و ازنظر مقدار میانگین و واریانس داده‌های تولیدشده در هرماه در بازه واسنجی و اعتبارسنجی، مدل ECMWF عملکرد نسبتاً بهتری را از خود ارائه داد. بنابراین مدل ECMW به‌عنوان مدل برتر انتخاب و شبیه‌سازی دمای متوسط شهرستان بیرجند در بازه سال‌های 2022 تا 2030 با استفاده از این مدل و تحت سناریو انتشار SSP245 مدل CanEcm5 انجام شد. نتایج پیش‌بینی نشان داد که دمای متوسط شهرستان بیرجند افزایش حدوداً 3 درجه‌ای نسبت به متوسط دوره پایه آماری دارد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Amirabadizadeh, M., Yaghoobzadeh, M., Hashemi, S. & khozaymehnezhad, H. (2019). Assessment linear and data-driven models in downscaling of precipitation and temperature in South khorasan Province. Journal of Meteorology and Atmospheric Science, 2(1), 68-82. (in Persian)
Ansari Mahabadi, S., Massah Bavani, A. R. & Bagheri, A. )2018(. Improving adaptive capacity of social-ecological system of Tashk-Bakhtegan Lake Basin to climate change effects – A methodology based on Post-Modern Portfolio Theory. Ecohydrology & Hydrobiology. 18(4), 365-378. https://doi.org/10.1016/j.ecohyd.2018.11.002
Ansari, S., Dehban, H., Zareian, M. & Farokhnia, A. (2022). Investigation of temperature and precipitation changes in the Iran's basins in the next 20 years based on the output of CMIP6 model. Iranian Water Researches Journal, 16(1), 11-24. https://doi.org/10.22034/iwrj.2022.11204. (in Persian)
Chim, K., Tunnicliffe, J., Shamseldin, A. & Chan, K. (2021). Identifying future climate change and drought detection using CanESM2 in the upper Siem Reap River, Cambodia. Dynamics of Atmospheres and Oceans. 94- 101182. https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2020.101182
Chai, T. & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific model development, 7(3), 1247-1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014, 2014
Doulabian, S., Golian, S., Toosi, A. S. & Murphy, C. (2021). Evaluating the effects of climate change on precipitation and temperature for Iran using RCP scenarios. Journal of Water and Climate Change, 12(1), 166-184. https://doi.org/10.2166/wcc.2020.114
Fallah-Ghalhari, G., Shakeri F. & DadashiRoudbari, A. (2019). Impacts of climate changes on the maximum and minimum temperature in Iran. Theoretical and Applied Climatology. 138(3-4), 1539- 1562. https://doi.org/10.1007/s00704-019-02906-9
Golkar Hamzee Yazd, HR., Salehnia, N., Kolsoumi, S. & Hoogenboom, G., (2019). Prediction of climate variables by comparing the k-nearest neighbor method and MIROC5 outputs in an arid environment, Clim Res 77, 99-114. https://doi.org/10.3354/cr01545
Gupta, H.V., Kling, H., Yilmaz, K.K. & Martinez, G.F. (2009). Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modelling. Journal of Hydrology, 377: 1. 80-91. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003
IPBES. (2019).“Global Assessment Report on Biodiversity and Ecosystem Services of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services.”In, edited by S. Díaz, J. Settele, E. S. Brondízio, H. T. Ngo, M. Guèze,J. Agard, A. Arneth, P. Balvanera, K. A. Brauman, S. H. M.Butchart, K. M. A. Chan, L. A. Garibaldi, K. Ichii, J. Liu, S. M.Subramanian,  G.  F.  Midgley,  P.  Miloslavich,  Z.  Molnar, D. Obura, A. Pfaff, S. Polasky, A. Purvis, J. Razzaque, B. Reyers,R. R. Chowdhury, Y. J. Shin, I. J. Visseren-Hamakers, K. J.Willis, and C. N. Zayas, 56. Bonn: IPBES Secretariat. https://doi.org/10.5281/zenodo.3553579
IPCC (2012) Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Field CB, Barros V, Stocker TF, Qin D, Dokken DJ, Ebi KL, Mastrandrea MD, Mach KJ, Plattner G-K, Allen SK, Tignor M, Midgley PM (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge.
Javaherian, MR., Ebeahimi, H. & Amininezhad, B. (2021). Prediction of changes in climatic parameters using CanESM2 model based on Rcp scenarios (case study): Lar dam basin. Ain Shams Engineering Journal, 12(1), 445-454. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.04.012
Jeong, D. I., Yu, B. & Cannon, A. J. (2023). Climate change impacts on linkages between atmospheric blocking and North American winter cold spells in CanESM2 and CanESM5. Climate Dynamics60(1-2), 477-491. https://doi.org/10.1007/s00382-022-06307-z
Kavwenje, S., Zhao, L., Chen, L. & Chaima, E. (2022). Projected temperature and precipitation changes using the LARS‐WG statistical downscaling model in the Shire River Basin, Malawi. International Journal of Climatology, 42(1), 400-415. https://doi.org/10.1002/joc.7250
Kim, YH., Min, SK., Zhang, X., Zwiers, F., Alexander, LV., Donat, MG. &  Tung YS (2016) Attribution of extreme temperature changes during 1951–2010. Clim Dyn 46(5–6), 1769–1782. https://doi.org/10.1007/s00382-015-2674-2
Krause, P., Boyle, D. P. & Base, F. (2005). Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment, Adv. Geosci. 5, 89-97. https://doi.org/10.5194/adgeo-5-89-2005
Mohammed, Z. M. & Hassan, W. H. (2022). Climate change and the projection of future temperature and precipitation in southern Iraq using a LARS-WG model. Modeling Earth Systems and Environment, 1-14. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01358-x
Naderi, S., Goodarzi, M. & Ghadami Dehno, M., (2018). Effects of Climate Change on Climate Parameters in Seymare Basin, Iranian Journal of Watershed Management Science and Engineering, 11(39), 69-76. (in Persian)
Nash JE. &  Sutclife, JV. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I—A discussion of principles. J Hydrol 10(3), 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
Ostad-Ali-Askari, K., Ghorbanizadeh Kharazi, H., Shayannejad, M. & Zareian, M. J. (2020). Effect of climate change on precipitation patterns in an arid region using GCM models: case study of Isfahan-Borkhar Plain. Natural Hazards Review, 21(2), 04020006. https://doi.org/10.1061/(ASCE)NH.1527-6996.0000367
Rakhimova, M., Liu, T., Bissenbayeva, S., Mukanov, Y., Gafforov, K. S., Bekpergenova, Z. & Gulakhmadov, A. (2020). Assessment of the impacts of climate change and human activities on runoff using climate elasticity method and general circulation model (GCM) in the Buqtyrma river Basin, Kazakhstan. Sustainability. 12(12):4968. https://doi.org/10.3390/su12124968
Razzaghian, H., Shahedi, K. & Habib nejad roshan, M. (2017). Evaluation of the climate change effect on Babol-rood watershed runoff using IHACRES model. Irrigation and Water Engineering7(2), 159-172. (in Persian)
Reboita, M. S., Kuki, C. A. C., Marrafon, V. H., de Souza, C. A., Ferreira, G. W. S., Teodoro, T. & Lima, J. W. M. (2022). South America climate change revealed through climate indices projected by GCMs and Eta-RCM ensembles. Climate Dynamics. 58(1), 459-485. https://doi.org/10.1007/s00382-021-05918-2
Sharafati A. Nabaei S. & Shahid S. (2020). Spatial assessment of meteorological drought features over different climate regions in Iran. International Journal of Climatology. 40(3), 1864-1884. https://doi.org/10.1002/joc.6307
Steffen, W., K. Richardson, J. Rockström, S. E. Cornell, I. Fetzer,E. M. Bennett, R. Biggs, S. R. Carpenter, W. De Vries. & C. A. De Wit. (2015).“Planetary Boundaries: Guiding Human Development on a Changing Planet.”Science347: 1259855. https://doi.org/10.1126/science.1259855
Van Oldenborgh GJ, Mitchell-Larson E, Vecchi GA, De Vries H, Vautard R. & Otto, F. (2019) Cold waves are getting milder in the northern midlatitudes. Environ Res Lett 14(11), 114004. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab4867.
Venter, O., E. W. Sanderson, A. Magrach, J. R. Allan, J. Beher,K. R. Jones, H. P. Possingham, W. F. Laurance, P. Wood. & B. M. Fekete. (2016).“Sixteen Years of Change in the Global ECOLOGICAL MONOGRAPHS35 of 37Terrestrial Human Footprint and Implications for Biodiversity Conservation.”Nature Communications7, 1–11. https://doi.org/10.1038/ncomms12558
Wilby, R. L. Dawson, C. W. and Barrow, E. M. (2002). “SDSM-a Decision Support tool for the assessment of regional Climate change impacts”, J. Environmental Modeling and Sothware, 17. 147-159. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(01)00060-3
Yaghoobzadeh, M., Khashei, A., Ramazeni, Y. & Hosseini, S. A. (2022). The selection of the best from climate change model in the estimation of climatology variables for east region of the country by use fifth report data. Journal of Arid Regions Geographic Studies, 10(37), 68-78. https://sid.ir/paper/381961/en (in Persian).
Zareian, M. (2022). Effects of Climate Change on Temperature and Precipitation in Yazd Province Based on Combined Output of CMIP6 Models, Journal of Hydrology and Soil Science, 26(2), 91-105. http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-4156-en.html (in Persian)
Zarrin, A., dadashi-rodbari, A. & Salehabadi, N. (2021). Projected temperature anomalies and trends in different climate zones in Iran based on CMIP6. Iranian Journal of Geophysics, 15(1), 35-54. doi: 10.30499/ijg.2020.249997.1292. (in Persian)

  • تاریخ دریافت 25 مهر 1402
  • تاریخ بازنگری 19 آذر 1402
  • تاریخ پذیرش 24 دی 1402