بررسی روند تغییرات پارامترهای اقلیمی شهرستان بروجرد در 20 سال آتی با استفاده از مدل HADCM3

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکدۀ علوم و فنون نوین دانشگاه تهران

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

چکیده

در چند دهۀ اخیر افزایش دما سبب برهم‌خوردن تعادل اقلیمی کرۀ زمین شده و تغییرات گسترده‏ای را در اغلب نواحی آن به وجود آورده است که از آن به‏عنوان تغییر اقلیم یاد می‏شود. استفاده از مدل‏های ریزمقیاس‌نمایی آماری در برآورد نوسانات اقلیمی این امکان را فراهم کرده است تا بتوان داده‏های آب و هوایی را در مقیاس مکانی و زمانی مناسب تولید کرد. در پژوهش حاضر کارایی مدل LARS – WG برای تولید و شبیه‏سازی داده‏های روزانۀ دما، کمینه و بیشینۀ بارش و ساعت آفتابی در شهرستان بروجرد با استفاده از پارامترهای آماری RMSE، R2، MAE و MBE ‌بررسی و ارزیابی شده و تغییرات ناشی از آن در دهه‏های آینده آشکار شد. نتایج پژوهش حاضر نشان داد مدل HadCM3 توانایی لازم را در تولید داده‏های روزانه دارد. پس از اطمینان از کارایی مدل، از خروجی مدل استفاده شده و داده‏های روزانۀ دما، کمینه و بیشینۀ بارش و ساعت آفتابی برای دورۀ پایه (1996ـ 2015) تحت سه سناریوی  A1B, A2, B1شبیه‏سازی شد. نتایج به‌دست‌آمده از برآورد مدل HadCM3 برای سناریوهای بررسی‌شده در دوره‏های آتی، بیان می‌کند که میانگین مجموع پارامترهای هواشناسی روند افزایشی داشته است و هر سه سناریو این میزان افزایش را نشان می‏دهند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigation of Climate Parameters’ Changes in Borujerd City in Next 20 Years through the Using HADCM3 Model

نویسندگان [English]

  • Mohammad Hossein Jahangir 1
  • Eghbal Norozi 2
  • Yazdan Yarahmadi 2
1 Assistant professor, Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Iran
2 Msc student of Ecohydrology, Faculty of New sciences and Technologies, University of Tehran, Iran
چکیده [English]

Increasing the Earth’s temperature causes disrupting climate balance of the Earth and causes wide climate changes in most areas of the Earth which is defined as “climate change”. Using statistical microscale models in estimation of climate fluctuations makes it possible to produce weather data in proper spatial-temporal scale. Efficiency of LARS - WG Model was studied and evaluated through using statistical parameters RMSE, R2, MAE and MBE for producing and simulating of daily data of minimum and maximum temperature, precipitation and radiation in Borujerd and its resulted changes in the future decades became clear. The results represented that the model is capable enough to produce daily data and used the model’s output after being sure regarding model efficiency and daily data of minimum and maximum temperature, precipitation and radiation for base period (1996 – 2015) was simulated under three scenarios A1B, A2, B1. Results which are obtained from estimation of HadCM3 Model for case studies in the future periods, the average of total meteorology parameters have had increasing trend and each of these three scenarios represent this amount of increase.

کلیدواژه‌ها [English]

  • climate change
  • simulation
  • Borujerd
  • LARS – WG Model
  • Hadcm3
[1].          Seyyed Kaboli, H. AkhodAli, A.M. Masah Bavani, A.R. Radmanesh F. A Downscaling Model Based on K-nearest neighbor (K-NN) Non-parametric Method. Water Soil. 2012;26(4):779–808. [Persian]
[2].          R Esmaili؛ H Ataie؛ G Fallah Ghalhary. Assessment of Climate Change Impact on the Future Development of Apricot and Almond Species. (Case Study: Khorasan Razavi Province). Agric Sci Sustain Prod. 2012;21(1):145–63. [Persian]
[3].          Rezaei, M. Nohtani, M. Moghaddamnia, A. Abkar, A. Rezaei M. Performance Evaluation of Statistical Downscaling Model (SDSM) in Forecasting Precipitation in two Arid and Hyper arid Regions. Water Soil. 2014;28(4):836–45. [Persian]
[4].          Jones RN. Managing uncertainty in climate change projections--issues for impact assessment. Clim Change. 2000;45(3–4):403–19.
[5].          Wilby RL, Dawson CW. The statistical downscaling model: insights from one decade of application. Int J Climatol. 2013;33(7):1707–19.
[6].          Jim Wulliman PE. Learning from Nature Reducing Urban Storm Impact. London. 2005;
[7].          Abassi, F. Malbusi, S. Babaeian, I. Asmari, M. Borhani R. Climate Change Prediction of South Khorasan Province During 2010-2039 by Using Statistical Downscaling of ECHO-G Data. Water &Soil. 2010;24(2):218–33. [Persian]
[8].          Alizadeh, A. Sayari, N. Hesami Kermani, M. R. Bannayan Aval, M. Farid Hossaini A. Assessment of Climate Change Potential Impacts on Agricultural Water Use and Water Resources of Kashaf rood basin. Water Soil. 2010;24(4):815–35. [Persian]
[9].          Carter TR, Hulme M, Lal M. IPCC-TGCIA Guidelines on the use of scenario data for climate impact and adaptation assessment, version 1. IPCC, Task Gr Scenar Impact Assess. 1999;
[10]. B. Ababaei FMT sohrabi. Evaluation of the performance of the LARS-WG model at 12 coastal meteorological stations Iran. Iran Water Res. 2011;5(9):217–22. [Persian]
[11]. Chen H, Guo J, Zhang Z, Xu C-Y. Prediction of temperature and precipitation in Sudan and South Sudan by using LARS-WG in future. Theor Appl Climatol. 2013;113(3–4):363–75.
[12]. Hashemi MZ, Shamseldin AY, Melville BW. Comparison of SDSM and LARS-WG for simulation and downscaling of extreme precipitation events in a watershed. Stoch Environ Res Risk Assess. 2011;25(4):475–84. [Persian]
[13]. Semenov MA, Barrow EM, Lars-Wg A. A stochastic weather generator for use in climate impact studies. User Man Herts UK. 2002;
[14]. In IC and LU, the Chesapeake Bay Watershed, Ellicott City MC for W, Protection. Cappiella, Karen and Kenneth Brown. In 2001.
[15]. Rajabi A, Sedghi H, Eslamian SS, Musavi H. Comparison of Lars-WG and SDSM downscaling models in Kermanshah (Iran). Ecol Env Conserv. 2010;16(4):1–7. [Persian]
[16]. A, Alizadeh. GH K. Effect of Climate Change on Agricultural Water Use in Mashhad Valley. Geogr Res. 2002;(65,66):189–201. [Persian]
[17]. Bernard C. Urban Water Cycle Processes and Interactions [Internet]. Chapters Taylor & Francis. 2007. Available from: http://ganj.irandoc.ac.ir/articles/557901
[18]. Saleh Niya, N. Alizadeh, A. Sayari N. Comparison of two LARS-WG and ASD microscopic models in prediction of rainfall and temperature under changing conditions and in different weather conditions. Irrig &drainage Iran. 2014;8(2):233–45. [Persian]
[19]. Rohi, F., Mirrokni, M., Massah Bovani, U., and Nasresfahani L. Performance Assessment of SDSM model in downscaling rainfull and precipitaion In hot and dry climates (Case study: hamdidy of Yazd and Tabas station). Geophysic. 2016;9(4):104–25. [Persian]
[20]. Hajjarpour , A. Yousefi , M. and Kamkar B. Precision test of simulators LARS- WG, Weather Man and CLIMGE Ninthree different climatessimulated (Gorgan, Gonbad and Mashhad). Geogr Dev. 2014;35(59):201–16. [Persian]
[21].  Yarmoradi BN zahra. Predicting the Climatic Parameters Changes ofLorestan Province in the next 50 years using the HADCM3 model. Sci - Res Q Geogr Data. 2017;26(101):143–54. [Persian]