پیش‏بینی وضعیت خشکسالی طی دورۀ 2018-2037 تحت رویکرد تغییر اقلیم (مطالعۀ موردی: ایستگاه‌های ایلام و دهلران)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

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

2 استادیار، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه ایلام

3 استادیار، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

چکیده

خشکسالی به‏عنوان دوره‏ای مشخص می‏شود که در آن بارندگی نسبت به شرایط نرمال منطقه، کاهش یافته است. برای ارزیابی خشکسالی شاخص‏هایی وجود دارد. پدیدۀ خشکسالی تحت تأثیر تغییر اقلیم می‏تواند تغییرات غیرقابل پیش‏بینی داشته باشد. در ‌تحقیق حاضر ابتدا با استفاده از داده‏های بارندگی ماهانه، خشکسالی دورة پایه 1998ـ 2017 در سری‏های زمانی 3، 6، 12 و 24 ماهه در ایستگاه‏های هواشناسی ایلام و دهلران واقع در استان ایلام ارزیابی شد. سپس، با استفاده از داده‏های روزانۀ بارش، دمای کمینه، دمای بیشینه و تابش با استفادۀ مدل ریزمقیاس LARS-WG 5.5 و تحت مدل گردش عمومی Hadcm3 و سناریوهای اقلیمی A2 و B1، مقادیر بارش ماهانۀ دورة آتی (2018-2037) ‌بررسی شد. سپس، با استفاده از مقادیر بارش ماهانه، شاخص خشکسالی SPI برای دورة آینده و در سری‏های زمانی 3، 6، 12 و 24 ‌ارزیابی شد. نتایج ارزیابی خشکسالی در دورة پایه در ایستگاه ایلام نشان داد ‌دورۀ 2008-2014 نسبتاً مرطوب بوده است. همچنین، در ایستگاه دهلران در اوایل دوره، ترسالی را نشان داده است. درضمن، مدل LARS-WG در پیش‏بینی بارش در منطقۀ مطالعه‌شده عملکرد خوبی را نشان داد. ارزیابی خشکسالی در دورة آینده بر اساس سناریوهای A2 و B1 نشان داد در ایستگاه ایلام بین سال‏های 2025 تا 2035 دورة تقریباً خشکی و نیز، در ایستگاه دهلران از سال 2019 تا 2021 دورۀ کامل خشکی خواهد بود. همچنین، نتایج نشان می‌دهد با افزایش دورة آماری، تداوم دوره‏های خشکسالی و ترسالی بیشتر و شدت آنها کمتر خواهد بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of drought condition during 2018-2037 period under Climate Change Approach (Case study: Ilam and Dehloran Stations)

نویسندگان [English]

  • Eghbal Norozi 1
  • Noredin Rostami 2
  • Mohammad Hossein Jahangir 3
1 University of Tehran
2 Department of Rangeland and Watershed Management, Faculty of Agriculture, Ilam University
3 Assistant Professor, Faculty of New Sciences & Technologies, University of Tehran
چکیده [English]

Drought phenomena may cause unpredictable changes under influence of climate change and there are indexes for its evaluation. In this research, firstly, base period’s drought (1998-2017) was evaluated in 3, 6, 12 and 24-month time series in synoptic stations of Ilam and Dehloran, located in Ilam province, through using monthly precipitation data. Then, monthly precipitation of future period (2018-2037) were studied through using daily data of precipitation, minimum temperature, maximum temperature and radiation via using downscaling LARS-WG Model under Hadcm3 General Circulation Model and A2 and B1 Regional Scenarios. Then, SPI drought index was evaluated for future period in desired time series. Results of drought evaluation in base period in Ilam Station represented that 2008-2014 period had been a relatively humid period. It also represented timid period in Dehloran Station at beginning of period. Evaluation of drought in future period based on A2 and B1 Scenarios presented there will be a mostly drought period in Ilam Station between 2025 to 2035. Also, there will be a complete drought period in Dehloran Station from 2019 to 2021. Also, results represented that duration of drought and timid periods are increasing and their severity will be decreased by increase of statistical period.

کلیدواژه‌ها [English]

  • climate change
  • SPI Index
  • LARS-WG Model
  • Hadcm3 Model
[1]. Van Pelt SC, Swart RJ. Climate change risk management in transnational river basin: The Rhine. Water Resource Management, 2011; 25(1): 3837-3861.
[2]. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Summary for policy makers. In: IPCC. Climate change: The physical Science basic, Contribution of working group first to the Fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge university press, 2007: 450p.
[3]. Quevauviller P. Adapting to climate change: reducing water-related risks in Europe – EU policy and research considerations. Environmental Science and Policy, 2011; 14(7): 722-729.
 [4]. Parvaneh B, Dargahian F, Shiravand H. Prediction of Drought in Lorestan province during 2011-2030 by downscaling 4 GCM models. Quarterly Geographical Journal of Territory, 2015; 12 (45):1-13. [Persian].
[5]. Golmohammadi M, Massah Bavani A. The Perusal of Climate Change Impact on Drought Intensity and Duration, Journal of Water and Soil, 2011; 25(2): 315-326. [Persian].
[6]. Kiem AS, Austin EK. Drought and the future of rural communities: Opportunities and challenges for climate change adaptation in regional Victoria, Australia. Global Environmental Change, 2013; 23:1307-1316.
[7]. Philip GO, Babatunde JA, Gunner L. Impacts of climate change on hydro-meteorological drought over the Volta Basin, West Africa. Global and Planetary Change, 2017; 155; 121-132.
[8]. Vidal JP, Wade S. A multimodel assessment of future climatological droughts in the United Kingdom. International Journal of Climatology, 2009; 29(14): 2056-2071.
[9]. Babaeian E, Nagafineik Z, Zabolabasi F, Habibie M, Adab H, Malbisei S. Climate Change Assessment over Iran During 2010-2039 by Using Statistical Downscaling of ECHO- G Model, 2010; 7(16): 135-152. [Persian].
[10]. Abdul Hosseini M, Eslamian S, Musavi SF. Analysis of variation of drought socio-economic characteristics and the effect of climate change, First National Conference on Meteorology and Water Management, Tehran, University of Technology, Department of Irrigation Engineering. 2010: 1-10. [Persian].
[11]. Dastorani MT, Massah Bavani A, Poormohammadi S, Rahimian MH. Assessment of potential climate change impacts on drought indicators (case study: Yazd Station, Central Iran), Journal of Desert, 2011; 16(2):159-167. [Persian].
[12]. Abbasi F, Asmari M. Forecasting and Assessment of Climate Change over Iran During Future Decades by Using MAGICC-SCENGEN Model, Journal of Water and Soil, 2011; 25(1): 70-83. [Persian].
[13]. Vrochidou AE, Tsanis IK, Grillakis MG, Koutroulis AG. The impact of climate change on hydro meteorological droughts at a basin scale. Journal of Hydrology, 2013; 476(8): 290-301.
[14]. Salehpour jam A, Mohseni Saravi M, Bazrafshan J, Khalighi S. 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, 2015; 67(4): 537-548. [Persian].
[15]. Nikbakht Shahbazi A. Standard Precipitation Index (SPI) analysis in Karoon 3 Watershed under climate change, Journal of Science Water Engineering, 2013; 3(8): 83-98. [Persian].
[16]. Hoseinizade A, Seyed Kaboli H, Zarei H, Akhond Ali AM. The Intensity and Return Period of Drought under Future Climate Change Scenarios in Dezful Iran, Journal of Irrigation Science Engineering, 2016; 39(1): 33-43. [Persian].
[17]. Sajjad Khan M, Coulibaly P, Dibike Y. Uncertainty analysis of statistical downscaling methods. Journal of Hydrology, 2006; 319(1-4): 357-382.
[18]. McKee TB, Doesken NJ, Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, 1996; 17(22):179-183.
[19]. Thom HCS. A note on the gamma distribution, Weather Review, 1958; 86(4):117-122.
[20]. Abramowitz, M., Stegun, I.A. Handbook of Mathematical Functions. Dover Publications, 1965; New York.
 
[21]. Edwards DC, McKee TB. Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales. Colorado State University, Climatology Report Number 97–2, Fort Collins, Colorado, 1997.
[22]. Pirnia A, Golshan M, Bigonah S, Solaimani Karim. Investigating the drought characteristics of Tamar basin (upstream of Golestan Dam) using SPI and SPEI indices under current and
future climate conditions, Journal of Ecohydrology, 2018; 5(1); 215-228. [Persian].
[23]. Bazrafshan O, Mohseni Saravi M, Malekian A, Moeini A. A study on drought characteristics of Golestan Province using Standardized Precipitation Index (SPI). Iranian Journal of Range and Desert Reseach, 2011; 18 (3):395-407. [Persian].