عملکرد مدل‌های AR4 در شبیه‌سازی پارامترهای اقلیمی دما و بارش با شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز قره‌سو)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسنده

گروه سنجش از دور ،دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی ،دانشگاه تبریز،تبریز

10.22059/ije.2023.355784.1716

چکیده

افزایش غلظت گازهای گلخانه‌ای در جو با توجه به فعالیت‌های انسانی مانند تغییرات کاربری و استفاده از سوخت‌های فسیلی منجر به گرم شدن کره زمین و عدم تعادل انرژی جهانی شده است. این افزایش در گازهای گلخانه‌ای موجب بروز پدیده‌ای به نام تغییر اقلیم شده است. در این تحقیق عملکرد 4 مدل GCM به نام‌های HADCM3، CGCM3T63، 5.CSIROMK3،NCARCCSM3 (از مجموعه مدل‌های AR4) تحت سناریوی A2 در شبیه‌سازی پارامترهای اقلیمی دمای میانگین و بارش حوزه قره‌سو با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مورد ارزیابی قرار گرفتند. برای آموزش شبکه عصبی مصنوعی از مدل پرسپترون forward استفاده شد. مطابق با ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از ضرایب حداکثر خطای مطلق، میانگین قدر مطلق خطا، جذر میانگین مربعات و ضریب تبیین، در بین مجموعه مدل AR4، به‌طور میانگین مدل NCARCCSM3 بهترین عملکرد را در شبیه‌سازی پارامترهای اقلیمی دمای حوزه قره‌سو دارد. این مدل همراه با CGCM3T63 کمترین اختلاف را با پارامتر اقلیمی دمای مشاهداتی دارند درحالی‌که مدل CGCM3T63 کمترین اختلاف را با پارامتر اقلیمی بارش مشاهداتی دارند. همچنین نتایج نشان داد که مدل CSIROMK3.5 و NCARCCSM3 بیشترین اختلاف را به ترتیب با پارامترهای اقلیمی دما ویارش مشاهداتی دارند.. طبق نتایج شبکه عصبی ضریب تبیین برای دو پارامتر اقلیمی دما و بارش به‌طور میانگین به ترتیب 97//0 و 73/0 برای کل حوزه به دست آمد که نشان‌دهنده دقت شبکه عصبی در شبیه‌سازی این پارامتر دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

The performance of the models AR4 in the simulation of climatic parameters with artificial neural network (Case study: watershed Gharhsoo)

نویسنده [English]

  • maryam bayatikhatibi
, Departement of RS and GIS , Faculaty of Planning and environment sciences ,university of Tabriz,Tabriz,Iran
چکیده [English]

The increasing concentration of greenhouse gases in the atmosphere due to human activities such as land use changes and fossil fuels usage leads to global warming and global energy imbalance. This increase in greenhouse gases cause a phenomenon called climate change. In the present study the performance of four GCMs namely HADCM3, CGCM3T63, 5.CSIROMK3, NCARCCSM3 (from the collection of AR4 models) under the A2 scenario is investigated for the simulation of climate parameters such as average temperature and precipitation over Gharh‌soo basin using artificial neural network (ANN) as a downscaling technique. neural networks are adjusted, or trained, so that a particular input leads to a specific target output Laminated prspetron model (MLP) is one of the most artificial neural network model of the application of artificial intelligence component in the field of atmospheric and climatic elements forecast that can be regardless of complex non-linear equations Commonly. In Gharh‌soo basin during 1996-2000 between the four models listed for AR4, NCARCCSM3 has the best performance in simulating temperature parameters and CGCM3T63 has the best performance in simulating precipitation for Gharhsoo basin Also, the results showed that CSIROMK 3.5 and CGCMT63 models have the most differences with observed climate parameters precipitation and average temperatures respectively According neural network regression coefficient for the two climatic parameters as temperature and precipitation, on average0/97and 0/73 respectively to total area. The mean temperature data simulated for the A2 scenario Better correlation with the observed data In comparison with precipitation data.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Climate change
  • GCM
  • Artificial Neural Network
  • MLP

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 27 فروردین 1402
  • تاریخ دریافت: 02 اسفند 1401
  • تاریخ بازنگری: 14 فروردین 1402
  • تاریخ پذیرش: 27 فروردین 1402