بررسی کارایی مدل ریزمقیاس‌نمایی آماری (SDSM) در شبیه‌سازی و پیش‌بینی پارامترهای اقلیمی (مطالعۀ موردی: ایستگاه سینوپتیک کرج)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد اکوهیدرولوژی، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

چکیده

افزایش جمعیت جهان، استفادۀ بیش ‏از ‏حد از سوخت‏های فسیلی، تغییر کاربری اراضی، گسترش روزافزون فعالیت‏های صنعتی برای تأمین رفاه و نیازهای جمعیت کرۀ زمین، موجب شده است تا پس از انقلاب صنعتی به‏تدریج تغییرات مشهودی در اقلیم کرۀ زمین به‏وجود آید که بارزترین آن افزایش متوسط دمای‏ کرۀ زمین و تبعات آن است. برای بررسی سیستم‏های اقلیمی در مقیاس‏های جهانی از مدل‏هایی با عنوان GCM استفاده می‏شود؛ این مدل‏ها، رفتار فیزیکی سیستم زمین، جوّ و اقیانوس را به شکل ریاضی شبیه‏سازی می‏کنند. در پژوهش حاضر برای ریزمقیاس‌نمایی و بررسی تغییرات اقلیم در منطقۀ کرج، از مدل SDSM استفاده شد. نتایج معیارهای آماری ارزیابی کارایی مدل رگرسیون خطی چندمتغیره نشان داد توانایی این مدل در شبیه‏سازی بارندگی و دما ایستگاه کرج نسبتاً قابل ‏قبول و با داده‏های مشاهداتی مطابقت دارد. نتایج شبیه‏سازی‏، به‏طور متوسط در سناریوی A2، در دوره‏های اول (1999ـ 2020)، دوم (2021ـ 2050) و سوم (2051ـ 2080) دربارۀ بارندگی به‌ترتیب حدود 1/0، 1/0 و 2/0 میلی‏متر نسبت به دورۀ پایه کاهش و در مورد دما به‌ترتیب حدود 1/0، 4/0 و 2/0 سانتی‏گراد نسبت به دورۀ پایه افزایش را نشان می‏دهد. تحت سناریوی B2 در دوره‏های زمانی یادشده دربارۀ بارندگی به‌ترتیب حدود صفر، 1/0 و 2/0 میلی‏متر کاهش و در مورد دما به‌ترتیب حدود 2/0، 1/0 و 1/0 سانتی‏گراد نسبت به دورۀ پایه افزایش را نشان می‏دهد. تغییرات در میزان بارندگی، سبب ایجاد تغییرات مهمی در کیفیت و کمیت منابع آب خواهد شد که نیاز به برنامه‏ریزی برای بهره‏برداری بهتر از منابع آب را نشان می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluation of the Efficiency of Statistical Downscaling Model (SDSM) In Simulation and Forecast of Climatic Parameters (Case Study: Karaj Synoptic Station)

نویسندگان [English]

  • Hossein Yousefi 1
  • leili amini 2
  • leila ghasemi 2
  • nasibeh amrai 2
1 مدیر گروه علوم و فناوریهای محیطی، دانشکده علوم و فنون نوین دانشگاه تهران
2 Mac Student in Ecohydrology, University of Tehran, Iran
چکیده [English]

The increase in the world's population, the use of more than fossil fuels, landuse change, the increasing expansion of industrial activities to provide the welfare and needs of the planet's population has led to gradual changes in the climate after the Industrial Revolution The Earth is the most significant of which is the increase in the average temperature in Korea, the increase of extreme climatic phenomena such as floods,storms,rising sea levels, melting of polar ice and Drought.In this research, SDSM model was used for quantitative estimation and investigation of climate change in Karaj region. The simulation results, on average, in the scenario A2, in the first periods(2020-1999),second(2021-2050) and third(2051-2080) for rainfall were about 0.1, 0 and 0.2mm in comparison with the base period and in the case of temperature is about 0.1, 0.4 and 0.2C, respectively, relative to the base period of increase. Under scenario B2, the time periods mentioned for rainfall were about 0, 0.1 and 0.2 millimeters, respectively, and about 0.2,0.1 and 0.1 centigrade, respectively Shows the increase relative to the base period.Changes in rainfall will lead to significant changes in the quality and quantity of water resources, which require careful planning in order to utilize water resources.

کلیدواژه‌ها [English]

  • climate change
  • Climate scenarios
  • simulation
  • SDSM model
[1]. Azizabadi farahan M, Bakhtiari B, Ghaderi K, Rezapour M. Assessment the Effect of Climate Change on Severity- Duration-Frequency Curves Of Drought in Ghareh Sou Basin Using Detailed Functions, Journal of Iranian soil and soil research. 2017; 47(4): 743-754. [Persian]
[2]. Rezaei M, Nehtani M, Abkar A, Rezaei M, Mirkazehi Rigi M. Erformance evaluation of statistical downscaling model (Sdsm) in the prediction of temperature parameters in the dry climate and Hyper (Case Study: Kerman and Bam). Journal of Watershed Management. 2014;5:10. [Persian]
[3]. Shiaae beighi A, Abbaspour M, Soltanieh M, Hosseinzadeh F, Abedi Z. Assessment of climate change and its impact on the performance and fuel consumption of Iran's thermal power plants in the next decade. Journal of Science and technology of the environment. 2014;16(2). [Persian]
[4]. Yaaghubi, M. Masahbovani, A. Compare and evaluate different sources of uncertainty in studying the effects of climate change on runoff of semi-arid basins (Case Study: Heart River Basin large-Yazd), Iranian Water Resources Research. 2015;11(3):113-130. [Persian]
[5]. Tirgarfakheri, F. Arezumandi, L. Applications of downscaling in GCMS to create a map of rainfall in the southern coast of the Caspian, Third International Symposium on Environmental and Water Resources Engineering. 2015;1-10. [Persian]
[6]. Taei Samiromi S, Moradi H, Khodagholi M. Simulation and forecasting of climatic variables by multiple linear model Sdsm and General Circulation Models (Case Study: Watershed Bar Nishapur). Journal of humans and the environment. 2014;28:1393. [Persian]
[7]. Sayari N, Alizadeh A, Bannayan Awal M, Farid Hossaini A, Hesami Kermani M.R. Comparison of two GCM models (HadCM3 and CGCM2) for the prediction of climate parameters and crop water use under climate change (Case Study: Kashafrood Basin). Journal of Water and Soil. 2011; 25(4): 912-925. [Persian]
[8]. Tavakol-Davani,H. Nasserib ,a M. Zahraie, B. Improved statistical downscaling of daily precipitation using SDSM platform and data-mining methods. International Journal of Climatology,1-18. [Persian]
[9]. SadatAshofteh P ,MasahBoani A. Effect of Climate Change on Maximum Discharge: Case Study, Aydoghmoos Basin, East Azarbaijan, Journal of Agricultural Sciences and Technology. 2010. 14; 25-39. [Persian]
[10]. Arun Mondal n, Deepak K, Sananda K. Change in rainfall erosivity in the past and future due to climate change in the central part of India, International SoilandWaterConservationResearch4,pp. 2016;186–194.
[11]. Zhang Y, You Q, Chen Ch, Ge J. Impacts of climate change on streamflows under RCP scenarios: A case study in Xin River Basin, China. Atmospheric Research. 2016; 178–179
[12]. Garnaud C, Sushama L. Biosphere-climate interactions in a changing climate over North America. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2014;1091-1108.
[13]. Wetterhall F, Bardossy A, Chen D, Halldin S, Xu C-Y. Daily precipitation-downscaling techniques in three Chinese regions. WATER RESOURCES RESEARCH. 2006; (42)11423,1-13.
[14]. Wilby, R.L. Dawson, C.W. Barrow,E.M. sdsm -a decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software. 2002;17,147-159.
[15]. Dibike, Y.b. and P. Coulibaly. Hydrologic impact of climate change in the Saguenay watershed: comparison of downscaling methods and hydrologic models. Journal of Hydrology. 2005;307: 145-163.
[16]. Zia Hashmi,M.shamseldin,A. Comparison of SDSM and LARS-WG for simulation and downscaling of extreme precipitation events in a watershed. Stoch Environ Res Risk Assess. 2011;25,475-484.
[17].Tavasoli A. Intra-Storm runoff coefficient simulation using the components of rainfall in the watershed bar Nishapur, Journal of Watershed Management Sciences and Engineering. 2010;10(4): 21-33. [Persian]
[18]. Moriasi D N, Arnold JG, Van Liew M. W, Bingner R. L, Harmel, R. D, and Veith, T. L. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE. 2007; 50(3), 900-855.
 
[19]. Taei Samiromi S, Moradi H, Khodagholi M. Selection of general circulation model and appropriate scenario for studying the effects of climate change in watershed Bar Neishabour. The 2nd National Conference on Climate Change and its Impact on Agriculture and the Environment, Orumiyeh, Collections of articles. 2013; 28-32. [Persian]