مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

پیش‌بینی جریان تحت تأثیر تغییر اقلیم بر اساس خروجی ترکیبی مدل‌های CMIP6 (مطالعه موردی: سد دز)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
2 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند و عضو گروه پژوهشی خشکسالی و تغییر اقلیم، بیرجند، ایران
3 گروه پژوهشی مدل‌سازی و پیش‌آگاهی اقلیمی، پژوهشکده اقلیم‌شناسی، مشهد، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: رواناب سطحی، یکی از دلایل عمده در فرسایش، رسوب­گذاری و کاهش کیفیت آب رودخانه است؛ بنابراین، پیش­بینی پاسخ حوضه به رویدادهای بارش مهم است. انتخاب یک مدل بارش رواناب مناسب برای حوضه از جهت بهره­وری برنامه­ریزی و مدیریت منابع آب مهم است. از طرفی افزایش گازهای گلخانه­ای می­تواند تأثیرات منفی زیادی بر کلیه سیستم­هایی که در کنش با سیستم اقلیم می­باشند، بگذارد. در این پژوهش، اثر تغییرات شاخص­های بارش و دما با استفاده از روش ریزمقیاس سازی BCSD (روش جداسازی فضایی تصحیح اریبی) بر اساس ترکیبی از خروجی مدل­هایAOGCM  گزارش ششم IPCC تحت دو سناریوی انتشار SSP245 و  SSP585به مقیاس محلی مدنظر و تولید سناریوهای تغییر اقلیم آتی و هم­چنین، شبیه­سازی رواناب ورودی به مخزن بر اساس سناریوهای اقلیمی به­منظور تولید آورد رودخانه به مخزن سد دز واقع در استان خوزستان بررسی شد.
مواد و روش­ها: برای بررسی اثرات تغییر اقلیم روی جریان در ایستگاه مطالعاتی سد دز، از خروجی 6 مدل AOGCM مربوط به ششمین گزارش ارزیابی IPCC از پایگاه داده­ای CMIP6 دریافت شده و با استفاده از ArcGIS10.8.2 اطلاعات منطقه موردنظر استخراج شد. سپس با انجام فرآیند معیارهای ارزیابی مدل­ها نسبت به یکدیگر، مدلی که دارای عملکرد مناسب­تری بود انتخاب و در نهایت سناریوهای آینده برای این مدل در نظر گرفته شد. خروجی این مدل­ها شامل دما و بارش برای دوره پایه 2020-1991 و دوره آتی 2059-2030 و تحت دو سناریویSSP245  و SSP585 استخراج شدند. هم­چنین، شبیه­سازی رواناب ورودی به مخزن بر اساس سناریوهای اقلیمی آتی به­منظور تولید آورد رودخانه به مخزن سد دز در استان خوزستان است.
بحث و نتایج: نتایج نشان داد که مدل ترکیبی نسبت به 6 مدل منفرد دیگر عملکرد بهتری دارد و تناسب بیشتری با داده­های مشاهداتی دارد. هم­چنین، کاهش بارندگی در اغلب ماه­ها در سناریوی SSP245 بیشتر از SSP585 است. افزایش دما در ماه­های گرم سال بیشتر از ماه­های سرد سال اتفاق می­افتد. هم­چنین، بر اساس نتایج، مدل IHACRES توانایی مناسبی در شبیه­سازی جریان در دوره­های مرطوب یا به عبارتی دبی­های بالا داشته است، این در حالی است که در مورد دبی­های کم جریان این تطابق کمتر است. نتایج نشان می­دهد که بیشترین میزان افزایش رواناب در هر دو سناریو نسبت به دوره مشاهداتی در ماه فوریه (12 بهمن تا 10 اسفند) به میزان 20/248 مترمکعب بر ثانیه در سناریوی SSP585 و کمترین میزان آن در ماه ژانویه (11 دی تا 11 بهمن) به میزان 26/194 مترمکعب بر ثانیه در سناریوی SSP245 است.
نتیجه­گیری: در این پژوهش از جدیدترین سناریوهای انتشار که در گزارش ششم IPCC تدوین‌شده و تطابق­پذیری مناسب­تری با شرایط اقلیمی کره­زمین دارد استفاده شد. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی نسبت به 6 مدل منفرد دیگر عملکرد بهتری دارد؛ بنابراین مدل ترکیبی جهت چشم­انداز پارامترهای اقلیمی منطقه مورد مطالعه تحت دو سناریوی انتشار SSP245 و SSP585 در دوره آینده (2030-2059) استفاده شد. هم­چنین، نتایج نشان داد که بیشترین میزان بارندگی در ماه­های زمستان رخ می­دهد. دما در اکثر ماه­ها در هر دو سناریو نسبت به دوره مشاهده افزایش یافته است. بنابراین با بررسی نتایج مشخص شد که بین مقادیر اندازه‌گیری شده و پیش‌بینی شده همخوانی خوبی وجود دارد و مدل BCSD عملکرد خوبی برای شبیه‌سازی بارش و دما در ایستگاه سد دز دارد و می‌توان از آن برای تخمین استفاده کرد. هم­چنین بر اساس نتایج، مدل IHACRES توانایی خوبی در شبیه‌سازی جریان در دوره‌های مرطوب یا به عبارتی دبی‌های بالا دارد، درحالی­که در دبی‌های پایین، این سازگاری کمتر است. بررسی تأثیر تغییر اقلیم بر منابع آب زیرزمینی و عمر مفید سد برای مدیریت منابع آب ضروری است. نتایج این تحقیق می­تواند در تحلیل خشکسالی­ها، کنترل سیلاب­های مخرب، تخصیص منابع آب سطحی و زیرزمینی، افزایش تنظیم آب برای شرب و کشاورزی، تحلیل خشکسالی و مدیریت جامع منابع آب در سطح حوضه مفید باشد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Asgari, E., Baaghideh, M., Entezari, A., Hoseeini, M., & Kamyar. A. (2022). Evaluation of changes in reservoir volume and inflow to Dez Dam under climate change conditions. Physical Geography Research Quarterly, 54(3), 365-384. https://doi.org/10.22059/JPHGR.2022.347398.1007721 (In Persian)
Blackshear, B., Crocker, T., Drucker, E., Filoon, J., Knelman, J., & Skiles, M. (2011). Hydropower Vulnerability and Climate Change, A Framework for Modeling the Future of Global Hydroelectric Resources. Middlebury College Environmental Studies Senior Seminar, Middlebury, VT, USA.
Blaker, R.S., & Norton, J.P. (2007). Efficient investigation of the feasible parameter set for large models. Proceeding of the International Congress on Modelling and Simulation, MODSIM: Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand, 1526-1532.
Brekke, L., Thrasher, B.L., Maurer, E.P., & Pruitt, T. (2013). Downscaled CMIP3 and CMIP5 Climate Projections: Release of Downscaled CMIP5 Climate Projections, Comparison with Preceding Information, and Summary of User Needs. U.S. Department of the Interior, Bureau of Reclamation, Technical Service Center, Denver, Colorado, (p.116).
Chu, J.T., Xia, J., Xu, C.Y., & Singh, V.P. (2010). Statistical downscaling of daily mean temperature, pan evaporation and precipitation for climate change scenarios in Haihe River, China. Theoretical Applied Climatology, 99, 149–161. https://doi.org/10.1007/s00704-009-01296  
Croke, B.F., & Jakeman, A.J. (2008). Use of the IHACRES rainfall- runoff model in arid and semi- arid regions. In: H.S. Wheater, S. Sorooshian and K.D. Sharma, (eds.) Hydrological Modelling in Arid and Semi- Arid Areas, 41-48. Cambridge University Press, Cambridge. https://doi.org/10.1017/CBO9780511535734.005
Fu, G., & Charles, S.P. (2011). Statistical downscaling of daily rainfall for southeastern Australia. In Proceedings of the Symposium JH02 Held during IUGG2011, Melbourne, Australia, 28 June–7 July 2011; IAHS Publ 344; IAHS Press: Wallingford, Melbourn, Australia, 69–74.
Gohari, A., Zareian, M.J., & Eslamian, S. (2015). A multi-model framework for climate change impact assessment. handbook of climate change adaptation, Ed. By Leal Filho, W., Springer, 17-35.
Han, Z., Zuo, Q., Wang, Ch., & Gan, R. (2023). Impact of climate change on natural runoff in the Yelliw River Basin of china during 1961-2020. Journal of Water, 15(5), 929. https://doi.org/10.3390/w15050929
Harpham, C., & Wilby, R.L. (2005). Multi-site downscaling of heavy daily precipitation occurrence and amounts. Journal of Hydrology, 312, 235–255. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.02.020
IPCC. (2007). Summary for policymakers. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change: Impacts, Adaptation and Vulnerability; Cambridge University Press: Cambridge, UK.
IPCC. (2014). Summary for Policymakers. In Climate Change 2014, Mitigation of Climate Change; Cambridge University Press: Cambridge, UK.
Khadempour, F., Khozeymehnezhad, H., & Amirabadizadeh, M. (2019). Investigating the effects of climate change on daily evapotranspiration in models with different mathematical structures in various climates of Iran. Journal of Water Research in Agriculture (Soil and Water Sci.), 33(1), 149-163. https://doi.org/10.22092/jwra.2019.119121 (In Persian)
Khadempour, F., & Amirabadizadeh, M. (2019). Investigating climate change scenarios based on the results of microscale statistical rotation method for temperature variable (case study: Yasouj station). The 4th International Congress of Agricultural Development, Natural Resources, Environment and Tourism of Iran, Tabriz- Tabriz University of Islamic Arts, Permanent Secretariat- Miyad University and in cooperation with Shiraz University, Yasouj University and Mazandaran University, 23-25 August 2018. https://civillica.com/doc/97132 (In Persian)
Kheirfam, H., Mostafazadeh, R., & Sadeghi., S.H.R. (2013). Daily discharge prediction using ihacres model in some watersheds of Golestan Province. Journal of Watershed Management Research, 4(7), 114-127. (In Persian)
Littlewood, I.G., Down, K., Parker, J., & Post, D. (1997). IHACRES v1.0 user guide. Center for ecology and hydrology, wallingford, UK and Intergrated catchment assessment and management center, Australian National University, Canberra, (pp. 94).
Liu, W., Fu, G., Liu, C., Song, X., & Ouyang, R. (2013). Projection of future rainfall for the North China Plain using two statistical downscaling models and its hydrological implications. Stoch. Environmental Research and Risk Assessment, 27(8), 1783–1797. https://doi.org/10.1007/s00477-013-0714-1
Lopez-Ballesteros, A., Senent-Aparicio, J., Martinez, C., & Perez-Sanchez, J. (2020). Assessment of future hydrologic alteration due to climate change in the Aracthos River basin (NW Greece). Science of the Total Environment, 733, 139299. https://doi.org/101016/j.scitotenv.2020.139299
Ma, Z.F., Liu, J., & Yang, S.Q. (2013). Climate Change in Southwest China during 1961–2010: Impacts and Adaptation. Advances in Climate Change Research, 4(4), 223–229. https://doi.org/10.3724/SP.J.1248.2013.223
Mclntyre, N., & Al-Qurashi. (2009). Performance of ten rainfall- runoff models applied to an aarid catchment in Oman. Environmental Modelling and Software, 24(6), 726-738. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2008.11.001
Motovilov, Y.G., L. Gottschalk, K. Engeland., & A. Rohde. (1999). Validation of a distributed hydrological model against spatial observations. Agricultural and Forest Meteorology, 98-99, 257-277. https://doi.org/10.1016/S01681923(99)00102-1
Muelchi, R., Rossler, O., Schwanbeck, J., Weingartner, R., & Martius, O. (2021). An ensemble of daily simulated runoff data (1981-2099) under climate change conditions for 93 catchments in Switzerland (Hydro-CH2018-Runoff ensemble). Geoscience Data Journal, 9(1), 46-57. https://doi.org/10.1002/gdj3.117
Niroumandfard, F., Khashei Sivaki, A., Hashemi, R., & Ghorbani, Kh. (2022). Investigation of Climate Change Projection on Temperature and Precipitation Parameters Using CMIP 6 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'Neil, B.C., Tebaldi, C., & van Vuuren, D.P. (2016). The scenario model intercomparison project (ScenarioMTP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9, 3461-82. https://doi.org/0.5194/gmd-9-3461-2016
Randall, D.A., Wood, R.A., Bony, S., Colman, R., Fichefet, T., Fyfe, J., Kattsov, V., Pitman, A., Shukla, J., Srinivasan, J., & Stouffer, R.J. (2007). Climate Models and Their Evaluation. In Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change; Cambridge University Press: Cambridge, UK.
Roshani, A., & Hamidi. M. (2021). Forecasting the effects of climate change scenarios on temperature & precipitation based on CMIP6 models (Case study: Sari station). Water management and Irrigation, 11(4), 781-795. https://doi.org/10.22059/jwim.2022.330603.920 (In Persian)
Sadeghi, S.H.R., Yasrebi, B., & NoorMohammadi, F. (2005). Development and analysis of monthly precipitation runoff relationships for Haraz Watershed in Mazandaran Province. Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources of Khazar, 3(1), 1-12. (In Persian)
Taesombat, W., & Sriwongsitanon, N. (2010). Flood investigation in the upper Ping River basin using mathematical models. Kasetsart Natural Science, 44(1), 152-166.
Tebaldi, C., K. Debeire, V. Eyring, E. Fischer, J. Fyfe, P. Friedlingstein, R. Knutti, J. Lowe, B. O'Neill, B. Sanderson., & D. van Vuuren. (2021). Climate model projections from the scenario model intercomparison project (ScenarioMIP) of CMIP6. Earth System Dynamics, 12(1), 253-293. https://doi.org/10.5194/esd-12-253-2021
Wilby, R.L., Dawson, C.W., & Barrow, E.M. (2002). SDSM—A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software, 17(2), 145–157. https://doi.org/10.1016/S13648152(01)00060-3
Yazdandoost, F., Moradian, S., Izadi, A., & Aghakouchak, A. (2021). Evaluation of CMIP6 precipitation simulations across different climate zones; Uncertainty and model intercomparison. Journal of Atmospheric Research, 250, 105369. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105369
Ye, W., Jakeman, A.J., & Young, P.C. (1998). Identification of improved rainfall-runoff models for an ephemeral low-yieldind Australian catchement. Environmental Modelling and Software, 13(1), 59-74. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(98)00004-8
Zareii, M., Habibenegad, M., Ghanbarpour, M.R., & Shahedi, K. (2010). Hydrological Model Classification and Description IHACRES Rainfall-Runoff Model. The 5th National Conference on Watershed Sciences and Engineering of Iran (Sustainable Management of Natural Disasters). Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. (In Persian).
Zareian, M. J., Eslamian, S., & Safavi, H.R. (2015). A modified regionalization weighting approach for climate change impact assessment at watershed scale. Theoretical and Applied Climatology 122(3), 497-516. (In Persian)
Zareian, M.J. (2022). Effects of Climate Change on Temperature and Precipitation in Yazd Province Based on Combined Output of CMIP6 Models. Journal of Water and Soil Science, 26(2), 91-105. https://doi.org/10.47176/jwss.26.2.31501 (In Persian)
Zhao, X., Fang, K., Chen, F., Martin, H., & Roig, F.A. (2023). Reconstructed Jing River streamflow from western China; a 399-year perspective for hydrological changes in the Loess Plateau. Journal of Hydrology, 621, 129573. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129573

  • تاریخ دریافت 22 بهمن 1402
  • تاریخ بازنگری 01 فروردین 1403
  • تاریخ پذیرش 21 خرداد 1403