بررسی اثر تغییر اقلیم بر دما، بارش و خشکسالیهای دورۀ آتی با استفاده از دو مدل گردش عمومی BNU-ESM و HadGEM2 | ||
| مهندسی اکوسیستم بیابان | ||
| مقاله 8، دوره 10، شماره 31، شهریور 1400، صفحه 95-110 اصل مقاله (1.45 M) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22052/deej.2021.10.31.51 | ||
| نویسندگان | ||
| علی آذره1؛ الهام رفیعی ساردوئی* 2؛ میثم جعفری گدنه3 | ||
| 1گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه جیرفت | ||
| 2گروه مهندسی طبیعت، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه جیرفت | ||
| 3دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
| چکیده | ||
| در تحقیق حاضر با هدف ارزیابی اثر تغییر اقلیم بر دما، بارش و خشکسالیهای آینده در شهرستان خاتم، از خروجی دو مدل گردش کلی HadGEM2 و BNU-ESM تحت سه سناریو RCP 2.6، RCP4.5 و RCP8.5 برای دو دورۀ آتی ۲۰۳۱ تا ۲۰۵۰ و ۲۰۵۱ تا ۲۰۷۰ استفاده شد. خروجی مدل HadGEM2 توسط مدل LARS-WG و خروجی مدل BNU-ESM توسط روش ریزمقیاسنمایی عامل تغییر ریزمقیاس گردید. همچنین بهمنظور ارزیابی کارایی روش عامل تغییر و مدل LARS-WG از شاخصهای آماری R2، RMSE و NSE استفاده شد. بر طبق نتایج آمارههای خطا، مدل LARS-WG برای هر دو پارامتر دما و بارش، دارای عملکرد بالاتری نسبت به روش عامل تغییر بود. برای ارزیابی خشکسالی، از شاخص بارش استاندارد (SPI) طی دورۀ گذشته (۱۹۹۶ تا ۲۰۱۷) و دو دورۀ آتی در مقیاس زمانی 24 ماهه استفاده شد. نتایج تغییرات دما و بارش در هر دو دورۀ آتی حاکی از آن بود که این شهرستان متأثر از گرمایش جهانی هست؛ بهگونهای که در تمامی سناریوها در هر دو مدل، دمای متوسط سالانه افزایش و بارش متوسط سالانه کاهش مییابد. مقادیر SPI سالانه برای هر دو مدل HadGEM2 و BNU-ESM در هر دو دورۀ آتی تحت هر سه سناریو نسبت به دورۀ پایه کاهش یافته و متعاقباً خشکسالی هواشناسی افزایش مییابد. بر طبق نتایج، در بین دو مدل GCM، مدل BNU-ESM کمترین مقدار بارش، بیشترین مقدار دما و بیشترین تعداد سال با خشکسالی شدید را در مقایسه با مدل HadGEM2 پیشبینی میکند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سناریوهای RCP؛ خشکسالی؛ عامل تغییر؛ LARS-WG؛ شهرستان خاتم | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
1. Abbasi, F., Malbousi, Sh., Babaeian, I., Asmry, M. and Borhani, R., 2010. Prediction of climate change in the period of 2039-2010 in South Khorasan, using statistical downscaling model output ECHO-G. Journal of Soil and Water (Agricultural Sciences and Technology), 24(2), 233-218 (in Farsi). 2. Angelidis, P., Maris, F., Kotsovinos, N. and Hrissanthou, V., 2012. Computation of drought index SPI with alternative distribution functions. Water resources management, 26(9), 2453-2473. 3. Babaian, I., 2005. Preliminary study and evaluation of Weather generator models Case study: Evaluation of LARS-WG model in selected stations in Khorasan province, Climatological Research Institute, Project Report. 4. Babaian, I. and Najafi Nik, Z., 2007. Introducing and evaluating the LARS-WG model for modeling the climatological parameters of Khorasan province in 1961-2003, Journal of Nivar, 63, 50-67. 5. Dash, S.S., Sahoo, B. and Raghuwanshi, N.S., 2019. A SWAT-Copula based approach for monitoring and assessment of drought propagation in an irrigation command. Ecological engineering, 127, 417-430. 6. Diaz-Nieto, J. and Wilby, R.L., 2005. A comparison of statistical downscaling and climate change factor methods: impacts on low flows in the River Thames, United Kingdom, Climatic Change, 69, 245–268. 7. Dubrovsky, M., Svoboda, M. D., Trnka, M., Hayes, M. J., Wilhite, D. A., Zalud, Z. and Hlavinka, P., 2009. Application of relative drought indices in assessing climate-change impacts on drought conditions in Czechia. Theoretical and Applied Climatology, 96(1), 155-171. 8. Givati, A., Thirel, G., Rosenfeld, D. and Paz, D., 2019. Climate change impacts on streamflow at the upper Jordan River based on an ensemble of regional climate models. Journal of Hydrology: Regional Studies, 21, 92-109. 9. IPCC., 2007. Climate Change: 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, 1-18. 10. IPCC., 2013. Summary for policymakers. PP 3-29 In: T. F. Stocker, D. Qin, G. K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, P. M. Midgley, (Eds.), 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 University Press, Cambridge. 11. Jahanbakhsh Asl, S., Khorshiddoust, A., Hossein Alinejad, M. and Pourasghr, F., 2016. Impact of Climate Change on Precipitation and Temperature by Taking the Uncertainty of Models and Climate Scenarios (Case Study: Shahrchay Basin in Urmia). Journal of Hydrogeomorphology. 3 (7), 107-122 (In Persian). 12. Kamal, A. R. and Massah Bavani, A. R., 2012. Comparison of future uncertainty of AOGCM-TAR and AOGCM-AR4 models in the projection of runoff basin. Journal of earth and space physics. 38(3): 175-188. 13. Karamouz, M., Fallahi, M., Nazif, S. and Rahimi Farahani, M., 2009, "Long Lead rainfall prediction using statistical downscaling and artificial neural network modeling", Journal of Sharif University of Technology, 16: 165-171. 14. Labedzki, L., 2006. Estimation of local drought frequency in central Poland using the standardized precipitation Index (SPI), Irrigation and Drainage, 56, 67-77. 15. Lee, S. H., Yoo, S. H., Choi, J. Y. and Bae, S., 2017. Assessment of the Impact of Climate Change on Drought Characteristics in the Hwanghae Plain, North Korea Using Time Series SPI and SPEI: 1981–2100. MDPI 9(579), 1-19. 16. Loukas, A., Vasiliades, L. and Tzabiras, J., 2008. Climate change effects on drought severity. Advances in Geosciences. 17, 23-29. 17. McKee, T.B., Doesken, N.J. and Kleist, J., 1995. Drought Monitoring with Multiple Time Scales, In Proc, 9th Conf. on Applied Climatology. January 15-20. American Meteorological Society. Massachusetts. pp 233-236. 18. Moafimadani, F., Mosavibaygani, M. and Ansari, H., 2015. Prediction of Khorasan Razavi Province drought condition at 2011-2030 with LARS-WG downscaling model. Geography and Environmental Hazard 7(2),157–171 (In Persian) 19. Node Farahani, M.A., Rasekhi, A., Parmas, B. and Keshvari, A., 2018. The Effects of Climate Change on Temperature, Precipitation and Drought in Upcoming Period in Shadegan Basin. Iran Water Resources Research.14(3), 160-173 (In Persian). 20. Pourkarimi, Z., Moghaddasi, M., Mohseni Movahed, A. and Delavar, M. A. J. I. D., 2018. The Effect of Climate Change on the Hydrological and Agricultural Drought Characteristics in Zarinehrud Basin Using SRI and SSWI Indices and SWAT Model. Iranian Journal of Soil and Water Research, 49(5), 1145-1157. (In Persian) 21. Quevauviller, P., 2011. Adapting to climate change: Reducing water-related risks in Europe-EU policy and research considerations. Environmental Science and Policy 14(7), 722–729. 22. Rasco, P., Szeidl, L. and Semenov, M. A., 1991. A serial approach to local stochastic models. J. Ecological Modeling, 57, 27-41. 23. Richardson, C.W., Wright, D.A., 1984. WGEN: A model for generating daily weather variables. US Department of Agriculture, Agricultural Research Service, ARS-8. USDA, Washington, DC. 24. Sadidi, J., Jafari Gadneh, M., Sajedi, H. and Hamzehzadeh, G., 2020. The Study of trend and prediction of temperature changes in arid and semi-arid regions (Case study: Kerman province), 14th Congress of the Geographical Association of Iran, Tehran. 25. Salajegheh, A., Rafiei Sardooi, E., Moghaddamnia, A.R., Malekian, A., Araghinejad, Sh., Khalighi Sigarodi and Saleh Pourjam, A., 2017. Performance assessment of LARS-WG and SDSM downscaling models in simulation of precipitation and temperature. Iranian journal of soil and water research. 48 (2): 253-262. 26. Salehpourjam, A., Mohseni Saravi, M. and Khalighi, Sh., 2015. Investigation of Climate Change Effect on Drought Characteristics in the Future Period using the HadCM3 model (Case Study: Northwest of Iran). Journal of Range and Watershed Management. 67 (4), 537-548 (in Persian). 27. Semenov, M. A. and Barrow, E. M., 2002. A Stochastic Weather Generator for Use in Climate Impact Studies: User Manual. Harpenden, Hertfordshire, UK. 28. Semenov, M. A., Brooks, R. J., Barrow, E. M. and Richardson, C. W., 1998. Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climates. Climate research, 10(2), 95-107. 29. Shaemi, A. and Habibinokhandan, M., 2009. Global warming and bio-ecological consequences. Ferdowsi University of Mashhad Press, 216 pp (in Persian). 30. Veijalainen, N., Ahopelto, L., Marttunen, M., Jääskeläinen, J., Britschgi, R., Orvomaa, M. and Keskinen, M., 2019. Severe drought in Finland: modeling effects on water resources and assessing climate change impacts. Sustainability, 11(8), 2450. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 763 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 567 |
||
