پیش‌بینی و بررسی داده‌های دمای کمینه، دمای بیشینه و بارش ایستگاه همدیدی قزوین (2021-2100) با به‌کارگیری مدل LARS-WG و پایگاه اطلاعاتی DKRZ

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran Postal Code: 34148-96818

2 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره) ، قزوین

3 دانشگاه بین المللی امام خمینی

10.30467/nivar.2022.347939.1220

چکیده

بهبود کشاورزی، مدیریت منابع آبی، مدیریت سیلاب و جلوگیری از آسیب‌های محیط‌زیستی در دوره‌های آتی، مستلزم پیش‌بینی داده‌های اقلیمی و سازگاری مدیریت و تصمیم‌گیری‌های کلان با این تغییرات است. امروزه با به‌کارگیری مدل‌ها و پایگاه‌های اطلاعاتی تحت وب امکان پیش‌بینی‌ این داده‌ها وجود دارد. به این منظور در پژوهش حاضر، داده‌های حاصل از پایگاه اطلاعاتی تحت وب DKRZ (Deutsches Klimarechenzentrum GmbH) و مدل LARS-WG، تحت سه متغیر (دمای کمینه، دمای بیشینه و بارش) دشت قزوین در پنج مدل گردش عمومی جو گزارش پنجم IPCC (EC-EARTH, GFDL-CM3, HadGEM2-ES, MIROC5, MPI-ESM-MR) تحت دو سناریو انتشار (5/4 و 5/8) در دوره‌های آتی (2021-2040، 2041-2060، 2061-2080، 2081-2100) محاسبه و مقایسه شدند. اختلاف متغیرها در هر دوره‌، نسبت به مقادیر میانگین خود در دوره پایه (1991-2020) بررسی شدند. بالاترین و پایین‌ترین میزان متغیرهای اقلیمی در طول دوره‌های آتی و مدل گردش عمومی جو و سناریوی آن، معرفی شد. در دوره 2021-2100 مدل‌های LARS-WG-RCP4.5، LARS-WG-RCP8.5 و DKRZ-RCP8.5 به‌ترتیب 0.65، 8/0 و 63/0 درجه سانتی‌گراد افزایش دما حداقل را نسبت به دوره پایه و DKRZ-RCP4.5، 61/0 درجه سانتی‌گراد کاهش دما حداقل را نسبت به دوره پایه گزارش می‌کنند. مدل‌های حاصل از LARS-WG تحت سناریوهای 5/4 و 5/8 به‌ترتیب 75/0 و 86/0 درجه سانتی‌گراد افزایش دما حداکثر را پیش‌بینی می‌کنند. مدل‌های پایگاه اطلاعاتی DKRZ تحت سناریوهای 5/4 و 5/8 به ترتیب 53/2 و 16/1 درجه سانتی‌گراد کاهش دما حداکثر را گزارش می‌کنند. طبق نتایج مدل‌ها، بارش LARS-WG-RCP4.5، LARS-WG-RCP8.5، DKRZ-RCP4.5 و DKRZ-RCP8.5، به‌ترتیب 35/16، 13/24، 146 و 97/145 میلی‌متر نسبت به مقدار آن در دوره پایه افزایش می‌یابد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Comparison of DKRZ database and LARS-WG model in three parameters of minimum temperature, maximum temperature and precipitation (Case study: Qazvin plain)

نویسندگان [English]

  • Fatemeh Borzoo 1
  • Hadi Ramezani Etedali 2
  • Abbas Kaviani 3
1 Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran Postal Code: 34148-96818
2 Department of Water Engineering, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
3 IKIU
چکیده [English]

Improving agriculture, water resources management, flood management, and preventing environmental damage in future periods requires predicting climate data and adapting management and macro decisions to these changes. Today, it is possible to predict this data by using models and web databases. For this purpose, in the present study, the data obtained from the web database DKRZ and LARS-WG model, under three variables (minimum temperature, maximum temperature and precipitation) of Qazvin plain in five public circulation models of the fifth IPCC report (EC-EARTH, GFDL-CM3, HadGEM2-ES, MIROC5, MPI-ESM-MR) under two release scenarios (4.5 and 8.5) in future periods (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080, 2081) -2100 and 2021-2100) were calculated and compared. The differences of the variables in each period compared to their mean in the base period (1991-2020) were examined. The highest and lowest rates of climatic variables during future periods and the general circulation model of the atmosphere and its scenario were introduced. In the period 2021-2100, LARS-WG-RCP4.5, LARS-WG-RCP8.5 and DKRZ-RCP8.5 models, 0.65, 0.8, 0.63° C increase the minimum temperature compared to the base period and DKRZ- RCP4.5 reports 0.61° C minimum temperature decrease compared to baseline. LARS-WG models predict maximum temperature rise under scenarios of 4.5 and 8.5, 0.75 and 0.86° C. DKRZ database models under maximum scenarios of 4.5 and 8.5 report maximum temperature drop of 2.53 and 1.16° C, respectively. According to the results of the models, the precipitation is LARS-WG-RCP4.5, LARS-WG-RCP8.5, DKRZ-RCP4.5 and DKRZ-RCP8.5, 16/35, 24/13, 146 and 145/97 mm, respectively. It increases in value in the base period.

کلیدواژه‌ها [English]

  • temperature
  • precipitation
  • general atmospheric circulation
  • diffusion scenario
  • exponential microscale model
آبابایی, بهنام, فرهاد میرزایی, و تیمور سهرابی. 2011. “ارزیابی عملکرد LARS-WG در 12 ایستگاه ساحلی ایران.” مجله تحقیقات آب ایران 5 (9): 217–22. اسد فلسفی زاده, ندا, و محمود صبوحی صابونی. 2012. “بررسی آثار پدیده تغییر اقلیم بر تولیدات کشاورزی (مطالعه موردی: شهرستان شیراز).” اقتصاد کشاورزی و توسعه 26 (4): 272–86. بسکابادی, الهه, محمدرضا کهنسال, و محمد قربانی. 2012. “تغییر اقلیم چه تاثیری بر تولید گندم در مشهد دارد؟.” در هشتمین همایش دو سالانه اقتصاد کشاورزی. جهانبخش, سعید, و سیما ترابی. 2004. “بررسی و پیش‌بینی دما و بارش در ایران.” تحقیقات جغرافیایی 74 (19): 104–25. حجارپور, امیر, امیر یوسفی, و بهنام کامکار. 1393. “آزمون دقت شبیه سازهای WeatherMan, LARS-WG و CLIMGEN در شبیه سازی پارامترهای اقلیمی سه اقلیم مختلف (گرگان، گنبد و مشهد).” جغرافیا و توسعه 35 (59): 201–16. دریجانی, علی, حسین سید صفدر, و محمد قربانی. 2018. “براورد ارزش خسارت ناشی از خشکسالی بر تولید گندم دیم در استان گلستان.” اقتصاد کشاورزی و توسعه 16 (64): 83–95. زرکانی, فاطمه, غلامعلی کمالی, و امیرحسین چیداری. 2014. “تأثیر تغییر اقلیم بر اقتصاد گندم دیم (مطالعه موردی خراسان شمالی).” اکولوژی کشاورزی 6 (2): 301–10. سلیمانی نژاد, سمانه, آرش دوراندیش, محمود صبوحی, و محمود بنایان اول. 2019. “اثرات تغییر اقلیم بر الگوی کشت محصولات زراعی (مورد مطالعه: دشت مشهد).” تحقیقات اقتصاد و توسعه کشاورزی ایران 50 (2): 249–63. https://doi.org/10.22059/ijaedr.2019.237998.668461. عسگری, احمد, فاطمه رحیم زاده, نوشین محمدیان, و ابراهیم فتاحی. 1386. “تحلیل روند نمایه های بارش های حدی در ایران.” تحقیقات منابع آب ایران 3 (3): 42–55. علیجانی, فاطمه, علیرضا کرباسی, و مهدیه مظفری مسنن. 2018. “بررسی تأثیر دما و بارندگی بر عملکرد گندم آبی در ایران.” اقتصاد کشاورزی و توسعه 19 (76): 143–67. کوچکی, علیرضا, و مهدی نصیری محلاتی. 2008. “تاثیر تغییر اقلیم همراه با افزیش غلظت CO2 بر عملکرد گندم در ایران و ارزیابی راهکارهای سازگاری.” پژوهش های زراعی ایران 6 (1): 139–54. کوچکی, علیرضا, بهمن یزدی صمدی, داریوش مظاهری, رضا ولیزاده, عبدالمجید رضایی, و پرویز وجدانی. 2007. “امنیت غذایی و تولید محصول در کشور.” نامه فرهنگستان علوم 3: 177–237. محمدی مزرعه, حسین, و فرحناز تقوی. 1384. “روند شاخص‌های حدی دما و بارش در شهر تهران.” تحقیقات جغرافیایی 37 (53): 151–72. مسعودیان, سیدابوالفضل. 1384. “شناسایی رژیم های بارشی در ایران به روش تحلیل خوشه ای.” تحقیقات جغرافیایی 37 (52): 47–59. مومنی, سکینه, و منصور زیبایی. 2013. “اثرات بالقوه تغییر اقلیم بر کشاورزی استان فارس.” اقتصاد و توسعه کشاورزی (علوم و صنایع کشاورزی) 27 (3): 169–79. میرموسوی, سیدحسین. 1387. “مطالعه نوسانات دما و بارش سالانه در منطقه شمال غرب ایران.” پژوهشهای جغرافیای طبیعی (پژوهش های جغرافیایی) 40 (66): 87–99. نوروزیان, محمد, محمود صبوحی, و ابوذر پرهیزکاری. 1393. “تحلیل اقتصادی تغییر اقلیم بر عملکرد پنبه آبی در استان‌های منتخب.” هواشناسی کشاورزی 1 (2): 73–79. Aksornsingchai, Pawanrat, و Chutimet Srinilta. 2011. “Statistical downscaling for rainfall and temperature prediction in Thailand.” در Proceedings of the international multiconference of engineers and computer scientists, 1:16–18. Alagidede, Paul, George Adu, و Prince Boakye Frimpong. 2016. “The effect of climate change on economic growth: evidence from Sub-Saharan Africa.” Environmental Economics and Policy Studies 18 (3): 417–36. Alam, Q. 2013. “Climate Change, Agricultural Productivity and Economic Growth in India: The Bounds Test Analysi International.” Journal of Applied Research and Studies 2: 2278–9480. Allen, M R, B B B Booth, D J Frame, J M Gregory, J A Kettleborough, L A Smith, D A Stainforth, و P A Stott. 2004. “Observational constraints on future climate: distinguishing robust from model-dependent statements of uncertainty in climate forecasting.” در IPCC Risk and Uncertainty Workshop, Maynooth, Ireland. ج 11. Attavanich, Witsanu, و Bruce A McCarl. 2011. “The effect of climate change, CO2 fertilization, and crop production technology on crop yields and its economic implications on market outcomes and welfare distribution.” Blanco, Maria, Raffaele Cortignani, و Simone Severini. 2008. “Evaluating changes in cropping patterns due to the 2003 CAP reform. An ex-post analysis of different PMP approaches considering new activities.” Chijioke, Oyiga Benedict, Mekbib Haile, و Christine Waschkeit. 2011. “Implication of climate change on crop yield and food accessibility in Sub-Saharan Africa.” Centre for Development Research. Bonn: University of Bonn 15 (9). Dibike, Yonas B, و Paulin Coulibaly. 2005. “Hydrologic impact of climate change in the Saguenay watershed: comparison of downscaling methods and hydrologic models.” Journal of hydrology 307 (1–4): 145–63. Hashmi, Muhammad Zia, Asaad Y Shamseldin, و Bruce W Melville. 2011. “Comparison of SDSM and LARS-WG for simulation and downscaling of extreme precipitation events in a watershed.” Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 25 (4): 475–84. Johnson, Gregory L, Clayton L Hanson, Stuart P Hardegree, و Edward B Ballard. 1996. “Stochastic weather simulation: Overview and analysis of two commonly used models.” Journal of Applied Meteorology 35 (10): 1878–96. Khan, Mohammad Sajjad, Paulin Coulibaly, و Yonas Dibike. 2006. “Uncertainty analysis of statistical downscaling methods.” Journal of Hydrology 319 (1–4): 357–82. Kilsby, Chris G, P D Jones, A Burton, A C Ford, Hayley J Fowler, C Harpham, P James, A Smith, و R L Wilby. 2007. “A daily weather generator for use in climate change studies.” Environmental Modelling & Software 22 (12): 1705–19. McKitrick, Ross. 2001. “The search for warming in global temperatures: data, methods and unresolved questions.” Citeseer. Medellín-Azuara, Josué, Richard E Howitt, Duncan J MacEwan, و Jay R Lund. 2011. “Economic impacts of climate-related changes to California agriculture.” Climatic Change 109 (1): 387–405. Nicholls, Neville. 1997. “Increased Australian wheat yield due to recent climate trends.” Nature 387 (6632): 484–85. Racsko, P, L Szeidl, و M Semenov. 1991. “A serial approach to local stochastic weather models.” Ecological modelling 57 (1–2): 27–41. Richardson, Clarence W. 1981. “Stochastic simulation of daily precipitation, temperature, and solar radiation.” Water resources research 17 (1): 182–90. Sasidharan, Vinod. 2000. “Climatic change and wildland recreation: Examining the changing patterns of wilderness recreation in response to the effects of global climate change and the El Nino phenomenon.” در In: McCool, Stephen F.; Cole, David N.; Borrie, William T.; O’Loughlin, Jennifer, comps. 2000. Wilderness science in a time of change conference—Volume 2: Wilderness within the context of larger systems; 1999 May 23–27; Missoula, MT. Proceedings RMRS-P-15. ج 15. Semenov, Mikhail A. 2008. “Simulation of extreme weather events by a stochastic weather generator.” Climate Research 35 (3): 203–12. Sultana, Humaira, Nazim Ali, M Mohsin Iqbal, و Arshad M Khan. 2009. “Vulnerability and adaptability of wheat production in different climatic zones of Pakistan under climate change scenarios.” Climatic Change 94 (1): 123–42. Tyson, Peter, Eric Odada, Roland Schulze, و Coleen Vogel. 2002. “Regional-global change linkages: Southern Africa.” در Global-regional linkages in the Earth system, 3–73. Springer. Valizadeh, J, S M Ziaei, و S M Mazloumzadeh. 2014. “Assessing climate change impacts on wheat production (a case study).” Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences 13 (2): 107–15.