مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

شبیه‌سازی سناریوهای تغییرات اقلیمی با استفاده از مدل‌های CMIP6 (مطالعه موردی: حوزه آبخیز طالقان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
2 شرکت مدیریت منابع آب ایران، تهران، ایران
3 گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: صنعتی شدن جوامع منجر به افزایش گازهای گلخانه‌ای در دهه‌های اخیر شده است. این افزایش باعث گرم شدن جو زمین شده و سایر اجزای سیستم اقلیمی  را تحت تأثیر قرار داده و منجر به تغییرات اقلیمی شده است. شواهد نشان می‌دهد که میانگین جهانی دمای زمین به‌ویژه در سال‌های اخیر در حال افزایش است. بنابراین تأثیر تشدید تغییرات اقلیم جهانی بر توسعه و بقای بشریت یک واقعیت غیرقابل‌انکار است. هدف از این پژوهش، بررسی و پیش‌بینی تغییرات در دهه‌های آینده در حوزه آبخیز طالقان است.
 
مواد و روش‌ها: منطقه موردمطالعه حوزه آبخیز طالقان با توپوگرافی کوهستانی در شمال‌غرب استان البرز قرار دارد. میزان بارش و درجه حرارت سالانه منطقه به ترتیب 8/485 میلی‌متر و 4/11 درجه سانتی‌گراد است. برای برآورد و تولید داده‌ها برای دوره آتی (2100-2021)، از داده‌های روزانه ایستگاه‌های منطقه‌ای، ازجمله داده‌های بارش با دوره پایه (2014-1979)، و داده‌های میانگین دما با دوره پایه (2014-2003) استفاده گردید. همچنین داده‌های خروجی مدل گردش عمومی (CanESM5) تحت سناریوهای اقلیمی (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) مورد استفاده قرار گرفت. CanESM5 یک مدل جهانی است که برای شبیه‌سازی تغییرات اقلیمی و توسعه پیش‌بینی‌های فصلی و دهه‌ای توسعه یافته است. CanESM5 معمولاً برای پیش‌بینی‌ها در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود؛ بنابراین، SDSM برای کاهش مقیاس داده‌های اقلیمی انتخاب می‌شود. تغییرات پارامترهای میانگین بارش و دما برای سه دوره آتی (2040-2021، 2060-2041 و 2100-2081) با مدل ریزمقیاس‌نمایی تحت سناریوهای SSP1-2.6، SSP2-4.5 و SSP5-8.5 در منطقه مورد بررسی قرار گرفت. برای ارزیابی دقت مدل از RMSE، MAD و R استفاده شد.
 
نتایج و بحث: بیشترین افزایش بارش در ایستگاه آرموت در ماه‌های مارس، می و نوامبر و بیشترین کاهش بارش در سپتامبر و اکتبر در سناریوهای SSP برای دوره‌های 2021-2040، 2060-2041 و 2100-2081 پیش‌نگری شده است. در ایستگاه سکرانچال بیشترین افزایش بارش در سه دوره در ماه‌های مارس، فوریه و می و بیشترین کاهش در سپتامبر و اکتبر تحت سناریوهای SSP1-2.6، SSP2-4.5 و SSP5-8.5 است. بیشترین افزایش بارش در ایستگاه زیدشت در ما‌ه‌های مارس، می و نوامبر، آوریل و دسامبر تحت سناریوهای SSP است. همچنین بیشترین کاهش در سپتامبر تحت سناریوهای SSP برای سه دوره پیش‌نگری شده است. در ایستگاه گته‌ده بیشترین افزایش بارش در بازه‌های زمانی 2040-2021 و 2081-2100 مربوط به مارس، می و نوامبر و برای دوره 2041-2060 مربوط به ماه‌های مارس فوریه و می تحت سناریوی SSP5-8.5 است. در دوره‌های 2040-2021 و 2041-2060 بیشترین کاهش در سپتامبر تحت سناریوهای SSP،  همچنین در دوره 2081-2100 بیشترین کاهش در جولای در سناریوهای SSP و اکتبر در سناریوی SSP5-8.5 خواهد بود. طی سه دوره، بیشترین افزایش بارش ایستگاه جوستان در فوریه، مارس، می و نوامبر پیش‌بینی می‌شود. بیشترین کاهش در دوره 2040-2021 در سپتامبر و آگوست تحت SSP5-8.5 و در دوره‌های 2041-2060 و 2100-2081 در اکتبر و جولای تحت SSP1-2.6 خواهد بود. بیشترین افزایش بارش ایستگاه دیزان در دوره 2040-2021 در می و آوریل (SSP1-2.6) و بیشترین کاهش در جولای (SSP5-8.5) خواهد بود. برای دوره 2060-2041 بیشترین افزایش در می (SSP2-4.5) و ژوئن (SSP1-2.6) و بیشترین کاهش در سپتامبر (SSP5-8.5) است. بیشترین افزایش برای دوره 2100-2081 در مارس و آوریل به ترتیب تحت SSP2-4.5 و SSP1-2.6 و بیشترین کاهش در اکتبر تحت SSP5-8.5 است. بر اساس نتایج پیش‌نگری دمای ایستگاه زیدشت طی سه دوره، میانگین و میانگین بیشینه دما در ژانویه و فوریه تحت سناریوهای SSP روند کاهشی و بقیه ماه‌ها روند افزایشی را نشان می‌دهند.
 
نتیجه‌گیری: نتایج نشان می‌دهد که بارش در برخی ماه‌ها روند کاهشی و برخی روند افزایشی دارد. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که متغیرهای بارش و دما طی دوره‌های 2040-2021، 2060-2041 و 2100-2081 تحت سناریوهای SSP1-2.6، SSP2-4.5 و SSP5-8.5 روند افزایشی را نسبت به دوره پایه تجربه خواهند کرد، بیشترین افزایش دما و بارش در دوره 2040-2021 و به ترتیب تحت سناریوهای SSP2-4.5 و SSP1-2.6 است. این مطالعه نشان می‌دهد که طالقان در آینده در برابر تغییرات اقلیمی آسیب‌پذیر خواهد بود. افزایش دما باعث ذوب برف و کاهش ذخیره برفی می‌شود. زمان پایداری ذخایر آب در حوضه کاهش می‌یابد. تغییرات بارش در منطقه می‌تواند الگوی بارش را از برف به باران تغییر دهد؛ که این امر باعث کاهش آب‌های سطحی و زیرزمینی می‌شود و می‌تواند بر عملکرد محصول تأثیر بگذارد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Chai, T. and Draxler, R.R., 2014. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific model development7(3), pp.1247-1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014
Cheng, T.F., Lu, M. and Dai, L., 2019. The zonal oscillation and the driving mechanisms of the extreme western North Pacific subtropical high and its impacts on East Asian summer precipitation. Journal of Climate32(10), 3025-3050. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0076.1
Croitoru, A.E., Piticar, A. and Burada, D.C., 2016. Changes in precipitation extremes in Romania. Quaternary International415, 325-335. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2015.07.028
Dao, P.U., Heuzard, A.G., Le, T.X.H., Zhao, J., Yin, R., Shang, C. and Fan, C., 2023. The impacts of climate change on groundwater quality: A review. Science of The Total Environment, p.169241. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.169241
Drobinski, P., Silva, N.D., Panthou, G., Bastin, S., Muller, C., Ahrens, B., Borga, M., Conte, D., Fosser, G., Giorgi, F. and Güttler, I., 2018. Scaling precipitation extremes with temperature in the Mediterranean: past climate assessment and projection in anthropogenic scenarios. Climate dynamics51, pp.1237-1257. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3083-x
Duan, R., Huang, G., Li, Y., Zhou, X., Ren, J. and Tian, C., 2021. Stepwise clustering future meteorological drought projection and multi-level factorial analysis under climate change: A case study of the Pearl River Basin, China. Environmental Research196, 110368. https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.110368
Ershadfath, F., Raeini Sarjaz, M., Shahnazari, A., Eivind Olesen, J., 2022. Application of Linear Scaling Post-Processing Method for Bias Correction of Climate Models Retrieved from CMIP6. Iran-Water Resources Research18(3), 131-144. https://doi.org/20.1001.1.17352347.1401.18.3.9.1  (in Persian)
Feng, J. and Hu, D., 2014. How much does heat content of the western tropical Pacific Ocean modulate the South China Sea summer monsoon onset in the last four decades?. Journal of Geophysical Research: Oceans119(7), 4029-4044. https://doi.org/10.1002/2013JC009683
Funk, C., Shukla, S., Thiaw, W.M., Rowland, J., Hoell, A., McNally, A., Husak, G., Novella, N., Budde, M., Peters-Lidard, C., Adoum, A., 2019. Recognizing the famine early warning systems network: over 30 years of drought early warning science advances and partnerships promoting global food security. Bulletin of the American Meteorological Society100(6), 1011-1027. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-17-0233.1
Goodarzi, M.R., Abedi, M.J., Pour, M.H., 2022. Climate change and trend analysis of precipitation and temperature: A case study of Gilan, Iran. In Current Directions in Water Scarcity Research 7, 561-587. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-91910-4.00032-7
Goodarzi, M.R., Fatehifar, A., Moradi, A., 2020. Predicting future flood frequency under climate change using Copula function. Water and Environment Journal34, 710-727. https://doi.org/10.1111/wej.12572
Guptha, G.C., Swain, S., Al-Ansari, N., Taloor, A.K. and Dayal, D., 2021. Evaluation of an urban drainage system and its resilience using remote sensing and GIS. Remote Sensing Applications: Society and Environment23, 100601. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100601
Guptha, G.C., Swain, S., Al-Ansari, N., Taloor, A.K. and Dayal, D., 2022. Assessing the role of SuDS in resilience enhancement of urban drainage system: A case study of Gurugram City, India. Urban Climate41, p.101075. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2021.101075
Hanafi, 2023. Climate change and water crisis in West Asia. Amad and Defense Technology Quarterly, 6(3), pp.153-178. (in Persian(
Hassani, M.R., Niksokhan, M.H., Ardestani, M., Mousavi Janbehsarayi, S.F., 2023. Evaluating the effects of climate change on urban runoff based on CMIP6 models (case study: district 10 of Tehran municipality). Water and Soil Management and Modeling 3(2), 269-285. https://doi.org/10.22098/MMWS.2022.11849.1176 (in Persian)
IPCC, C.C., 2014. IPCC Fifth Assessment Synthesis Report-Summary for Policymakers-an Assessment of Inter-Governmental Panel on Climate Change.
Iranshahi, M., Ebrahimi, B., Yousefi, H., Moridi, A., 2022. Investigating the Effects of Climate Change on Temperature and Precipitation Using Neural Network and CMIP6 (Case Study: Aleshtar and Khorramabad Stations). Journal of Water and Irrigation Management, 12 (4), 821-845. https://doi.org/10.22059/JWIM.2022.346796.1009 (in Persian)
Kamruzzaman, M., Wahid, S., Shahid, S., Alam, E., Mainuddin, M., Islam, H.T., Cho, J., Rahman, M.M., Biswas, J.C. and Thorp, K.R., 2023. Predicted changes in future precipitation and air temperature across Bangladesh using CMIP6 GCMs. Heliyon9(5). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16274
Karamouz, M., Nazif, S., Zahmatkesh, Z., 2013. Self-organizing Gaussian-based downscaling of climate data for simulation of urban drainage systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering139(2), 98-112. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000500
Kodinariya, T.M. and Makwana, P.R., 2013. Review on determining number of Cluster in K-Means Clustering. International Journal1(6), 90-95.
Legates, D.R., 2002. Limitations of climate models as predictors of climate change. Brief analysis, 396.
Liu, C., Yang, C., Yang, Q., Wang, J., 2021. Spatiotemporal drought analysis by the standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) in Sichuan Province, China. Scientific Reports11(1), 1280. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80527-3
Meinshausen, M., Smith, S.J., Calvin, K., Daniel, J.S., Kainuma, M.L., Lamarque, J.F., Matsumoto, K., Montzka, S.A., Raper, S.C., Riahi, K. and Thomson, A.G.J.M.V., 2011. The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300. Climatic Change109, pp.213-241. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0156-z
Mo, C., Tang, P., Huang, K., Lei, X., Lai, S., Deng, J., Bao, M., Sun, G., Xing, Z., 2023. Evolution of Drought Trends under Climate Change Scenarios in Karst Basin. Water15(10), 1934. https://doi.org/10.3390/w15101934
Modaresi, F., Araghinejad, S., Ebrahimi, K. and Kholghy, M., 2012. Assessment of climate change effects on the annual water yield of rivers: A case study of Gorganroud river, Iran. Water and Soil25(6). https://doi.org/10.22067/JSW.V0I0.12152 (in Persian)
Nandi, S. and Swain, S., 2023. Analysis of heatwave characteristics under climate change over three highly populated cities of South India: a CMIP6-based assessment. Environmental Science and Pollution Research, 1-13. https://doi.org/10.1007/s11356-022-22398-x
Niroumand fard, F., Khashei Sivaki, A., Hashemi, R., Ghorbani, Kh., 2022. Investigation of Climate Change Projection on Temperature and Precipitation Parameters Using CMIP6 Models (Case Study: Birjand Station). Iranian Journal of Soil and Water Research 53 (9), 2009-2026. https://doi.org/10.22059/IJSWR.2022.343936.669284 (in Persian)
O’Neill, B.C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K.L., Hallegatte, S., Carter, T.R., Mathur, R. and Van Vuuren, D.P., 2014. A new scenario framework for climate change research: the concept of shared socioeconomic pathways. Climatic Change122, pp.387-400. https://doi.org/10.1007/s10584-013-0905-2
O'Neill, B.C., Tebaldi, C., Van Vuuren, D.P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.F., Lowe, J. and Meehl, G.A., 2016. The scenario model intercomparison project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development9(9), pp.3461-3482. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016
Patel, P., Thakur, P.K., Aggarwal, S.P., Garg, V., Dhote, P.R., Nikam, B.R., Swain, S. and Al-Ansari, N., 2022. Revisiting 2013 Uttarakhand flash floods through hydrological evaluation of precipitation data sources and morphometric prioritization. Geomatics, Natural Hazards and Risk13(1), 646-666. https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2038696
Pervez, M.S. and Henebry, G.M., 2014. Projections of the Ganges–Brahmaputra precipitation—Downscaled from GCM predictors. Journal of Hydrology517, 120-134. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.05.016
Ramezanipour, M., 2018. Forecasting climate Oscillations for three decades; Case study: Mazandaran province. Physical Geography Quarterly11(39), pp.115-130.‎ (in Persian)
Riahi, K., van Vuuren, D.P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B.C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O., Lutz, W., Popp, A., Cuaresma, J.C., Kc, S., Leimbach, M., Jiang, L., Kram, T., Rao, S., Emmerling, J., Ebi, K., Hasegawa, T., Havlik, P., Humpenoder, ¨ F., Da Silva, L.A., Smith, S., Stehfest, E., Bosetti, V., Eom, J., Gernaat, D., Masui, T., Rogelj, J., Strefler, J., Drouet, L., Krey, V., Luderer, G., Harmsen, M., Takahashi, K., Baumstark, L., Doelman, J.C., Kainuma, M., Klimont, Z., Marangoni, G., Lotze-Campen, H., Obersteiner, M., Tabeau, A., Tavoni, M., 2017. The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change42, pp.153-168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
Roshani, A., Hamidi, M., 2022. Forecasting the effects of climate change scenarios on temperature and precipitation based on CMIP6 models (Case study: Sari station). Jornal of Water and Irrigation Management 11(4), 781-795. https://doi.org/10.22059/JWIM.2022.330603.920 (in Persian)
Rummukainen, M., 2010. State‐of‐the‐art with regional climate models. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change1(1), 82-96. https://doi.org/10.1002/wcc.8
Sahoo, S., Majumder, A., Swain, S., Gareema, Pateriya, B. and Al-Ansari, N., 2022. Analysis of decadal land use changes and its impacts on urban heat island (UHI) using remote sensing-based approach: a smart city perspective. Sustainability14(19), 11892. https://doi.org/10.3390/su141911892
Sarabi, M., Dastourani, M., Zarin, A., 2021. Investigating the impact of future climate changes on precipitation (Case study: Mashhad Dam Targ watershed). The 8th National Conference on Water Resources Management of Iran. (in Persian)
Sayad, Vahidah., 2023. Analysis of studies on the effect of climate change in the future of the world and strategies to reduce its harmful effects. Amad and Defense Technology Quarterly, 6(3), pp.127-152. (in Persian)
Shoja, F., Shamsipour, A., 2023. Projection of future Precipitation changes in Tehran's water supply watersheds. Journal of Natural Environmental Hazards 12(36), 151-180. https://doi.org/10.22111/JNEH.2022.42622.1908 (in Persian)
Singh, D., Gupta, R.D., Jain, S.K., 2015. Assessment of impact of climate change on water resources in a hilly river basin. Arabian Journal of Geosciences8, 10625-10646. https://doi.org/10.1007/s12517-015-1985-2
Song, Z., Xia, J., She, D., Li, L., Hu, C., Hong, S., 2021. Assessment of meteorological drought change in the 21st century based on CMIP6 multi-model ensemble projections over mainland China. Journal of Hydrology601,126643. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126643
Swart, N.C., Cole, J.N., Kharin, V.V., Lazare, M., Scinocca, J.F., Gillett, N.P., Anstey, J., Arora, V., Christian, J.R., Hanna, S. and Jiao, Y., 2019. The Canadian earth system model version 5 (CanESM5. 0.3). Geoscientific Model Development12(11), 4823-4873. https://doi.org/10.5194/gmd-12-4823-2019
Taylor, K.E., Stouffer, R.J., Meehl, G.A., 2012. An overview of CMIP5 and the experiment design. Bulletin of the American meteorological Society, 93(4), 485-498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1
Wang, Z., Zhong, R., Lai, C., Zeng, Z., Lian, Y. and Bai, X., 2018. Climate change enhances the severity and variability of drought in the Pearl River Basin in South China in the 21st century. Agricultural and Forest Meteorology249, 149-162. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.12.077
Wilby, R.L. and Dawson, C.W., 2013. The statistical downscaling model: insights from one decade of application. International Journal of Climatology33(7), pp.1707-1719. https://doi.org/10.1002/joc.3544
Wilby, R.L., Dawson, C.W. and Barrow, E.M., 2002. SDSM—a decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software17(2), pp.145-157. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(01)00060-3
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. https://doi.org/10.30499/IJG.2020.249997.1292 (in Persian)

  • تاریخ دریافت 17 بهمن 1402
  • تاریخ بازنگری 10 فروردین 1403
  • تاریخ پذیرش 11 اردیبهشت 1403