تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

آشکارسازی تطبیقی تغییرات اقلیمی در دو ناحیه اقلیمی خیلی مرطوب - معتدل و کوهستانی سرد (مطالعه موردی: بندر انزلی و شهرکرد)

نویسندگان
دانشگاه تبریز
چکیده
ازجمله چالش‌های مهم پیش روی منابع آب کشور، می‌توان به پدیده تغییر اقلیم و تأثیرات آن اشاره کرد. مدل‌های گردش عمومی (GCM) بهترین اطلاعات درباره پاسخ جو به افزایش تمرکز گازهای گلخانه‌ای را می‌تواند فراهم کنند. ازآنجاکه خروجی‌های این مدل دارای دقت زمانی و مکانی کافی برای مطالعات تأثیر تغییر اقلیم نیست، لازم است داده‌های خروجی مدل‌های گردش عمومی کوچک‌مقیاس گردند؛ که در این پژوهش از روش ریزمقیاس نمایی آماری SDSM و برای ارزیابی تغییرات اقلیمی از مدل CanEMS2 که در گزارش پنجم IPCC آمده تحت سه سناریوی RCP2.6، RCP4.5 و RCP8.5 استفاده‌شده است. از داده‌های روزانه دمای کمینه، بیشینه و بارش ایستگاه سینوپتیک شهرکرد (ناحیه اقلیمی کوهستانی سرد) و بندر انزلی (ناحیه اقلیمی خیلی مرطوب و معتدل) بهره گرفته و پارامترهای مذکور برای سه دوره زمانی 2040-2011، 2070-2041 و 2099-2071 پیش‌بینی‌شده است. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که مدل SDSM دقت و کارایی بالایی در ناحیه اقلیمی خیلی مرطوب و معتدل (بندر انزلی) نسبت به ناحیه اقلیمی کوهستانی سرد (شهرکرد) دارد. بااین‌حال مدل توانایی قابل قبولی در شبیه‌سازی پارامترهای مذکور در هر دو ناحیه را دارد. طبق هر سه سناریو RCP دمای کمینه، بیشینه و بارش در هر دو ناحیه اقلیمی در هر سه دوره زمانی افزایش را تجربه خواهند کرد، ولی ناحیه اقلیمی کوهستانی سرد بیشتر تحت تأثیر پدیده تغییر اقلیم قرار خواهد گرفت.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Comparative detection of climate change in two climate zones, very humid - temperate and cold mountainous (Case study: Bandar Anzali and Shahrekord)

نویسندگان English

yousef zarei
ali mohammad khorshiddoust
majid Rezaeei banafsheh
Hashem rostamzadeh
Tabriz University
چکیده English

Among the important challenges facing water resources of the country, one can mention the phenomenon of climate change and its impacts. The General Circulation Models (GCMs) can provide the best information about the response to increasing the concentration of greenhouse gases. Since the outputs of this model do not have sufficient time and space accuracy for studies on the effects of climate change, the output data of small general circulation models need to be quantitative. In this study, the SDSM statistical magnitudes and the CanemS2 model for climate change assessment, which are presented in the fifth report of the IPCC Comes under three scenarios RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5. The daily minimum temperature, maximum and precipitation rates of the synoptic station of Shahrekord (Cold mountain region) and Bandar Anzali (very humid and temperate climatic zone) are utilized and the parameters are for the period of 2040-2011, 2070-2070, and 2071-2099. Is. The results of the study show that the SDSM model has high accuracy and high efficiency in the climatic zone of very humid and temperate (Bandar Anzali) relative to the cold cliff (Shahrekord). However, the model has an acceptable ability to simulate the parameters in both areas. Under all three scenarios, RCP will experience the minimum and maximum temperature and precipitation in both climatic zones in all three times, but the cold climatic zone will be more affected by the climate change phenomenon.

کلیدواژه‌ها English

Climate region
RCP scenarios
CanEMS2 model
shahrekord
Bandar Anzali
Wigley, T.M.L; Jones, P.D; Briffa, K.R; Smith,G. 1990. Obtaining sub-gridscale information from coarse- resolation general circulation model output. Journal of Geophysical Research, vol.95: pp.1943-1953.
Abbasina, M; Tavousi, T and Khosravi, M. 2016. Assessment of Future changes in the Maximum Temperature at Selected Station in Iran Based on HADCM3 and CGCM3 Models, Asia- Pac. J. Atmos. Sci. 54: 371-377.
Sharma, D., Gupta, A. D., and Babel, M. S. 2007. Spatial Disaggregation of Bias-Ccorrected GCM Precipitation for Improved Hydrologic Simulation: Ping River Basin, Thailand. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 11(4), 1373-1390.
Wilby, R.L., Dawson, C.W., and Barrow, E.M. 2002. A Decision Support Tool for the Assessment of Regional Climate Change Impacts. Environmental Modelling & Software. 17: 147–159.
Shamsipoor, A. 2013. Climate Modeling Theory and Methods, Tehran University Press:p.294.
Wilby, R. L., Dawson, W., C. 2007. SDSM 4.2- A Decision Support Tool for the Assessment of Regional Climate Change Impacts, SDSM Manual Version 4.2. Environment Agency of England and Wales. 94 pp.
Goodarzi, M; Jahanbakhsh, S; Rezaee, M; Ghafoiri, A and Madian, Mohammad H. 2011. Assesment of Climate Change Statistical Downscaling Metheods in a Single Site in Kermanshah,Iran. American- Eurasian J. Agric & Environ. Sci, 564-572.
Jianping, t; xiaorui, n; shuyu, w; hongxia, g; xueyuan, w; jian, w. 2016. statistical downscaling and dynamical downscaling of regional climate chin: present climate evaluations and future climate projections. Journal of geophysical research: atmospheres, volume 121:page 2110-2129.
Khan M.S., Coulibaly, P; and Dibike Y.B. 2006. Uncertainty Analysis of Statistical Downscaling Methods, Journal of Hydrology.
Liu, L., Liu, Z., Ren, X., Fischer, T., Xu, Y. 2011. Hydrological impacts of climate change in the Yellow River Basin for the 21st century using hydrological model and statistical downscaling model. Quaternary International, 244(2):211-220.
Rajabi, A and Shabanlou,s. 2015 the analysis of climate change uncertainty by means of SDSM model (case study: Kermanshah province, Iran). Agricultural communication, 3(3): 33-40.
Vidya, R. Saraf; Dattatray, G. REGulwar. 2016. assessment of climate cjange for precipitation and temperature using statistical downscaling methods in upper Godavari river basin, India; Journal of water resource and protection, page 31- 45
Zehtabian, GH. R; Salajegheh, A; Malekian, A; Boroomand, A and Azareh, A. 2016. Evaluation and Comparision of Performance of SDSM and CLIMGEN Models in simulation of Climatic Variables in Gazvin Plain; Desertn 21-2; 155-164