مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

شبیه سازی و پیش بینی امواج گرمایی آیندۀ ایران بر پایۀ مدل های گردش عمومی جو

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکدۀ ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه رازی،کرمانشاه، ایران.
2 دانشیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکدۀ ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.
چکیده
در قرن بیست­ویکم، تغییر اقلیم به­خصوص تغییر در مقادیر حدی عناصر اقلیمی به­عنوان یک تهدید بزرگ برای جوامع بشری و محیط طبیعی مطرح است. هدف اصلی پژوهش حاضر، شبیه­سازی و پیش­بینی امواج گرمایی ایران بر پایه مدل­های گردش عمومی است. برای شناسایی امواج گرمایی، از «شاخص روزانۀ بزرگی موج گرما» (HWMId) بر پایۀ دماهای حداکثر روزانۀ 44 ایستگاه سینوپتیک کشور در یک دورۀ 31 ساله (1985 تا 2015) استفاده شده است. همچنین برای پیش­بینی امواج گرمایی آیندۀ کشور با این شاخص بین سال­های 2015 تا 2045، داده­های مدل CanESM2 تحت سناریوی RCP4.5 توسط مدل SDSM ریزمقیاس­نمایی شده است. نتایج تحقیق نشان داد که در مجموع، انطباق مناسبی بین نقشه­های دیدبانی و شبیه­سازی­شده وجود دارد. میانگین فراوانی امواج پیش­بینی­شدۀ سالانه در مناطق مختلف کشور بین 2 تا 12 رخداد است که هستۀ بیشینۀ آنها بر روی ایستگاه­های شیراز، شهرکرد و امیدیه قرار می­گیرد. بیشترین و بزرگ­ترین امواج گرمایی در آینده ابتدا برای فصل تابستان و سپس با فاصله برای فصول زمستان و بهار پیش­بینی می­شود. الگوهای متفاوتی از توزیع مکانی امواج گرمایی پیش­بینی­شده در ایران مشاهده می­شود. در فصول بهار و تابستان، و همچنین در مقیاس سالانه، بیشینة «بزرگی» و «تعداد» امواج گرمایی شبیه­سازی­شده، بر روی جنوب­غرب و نیمۀ غربی ایران و ایستگاه گرگان متمرکز است. در فصل پاییز مرکز بیشینه بر روی مناطق داخلی ایران قرار می­گیرد و به­صورت یک بیضی از شمال­غرب تا جنوب­شرق کشور کشیده می­شود. از نظر ارتباط با عوامل جغرافیایی، در فصل تابستان با حرکت به عرض­های جغرافیایی بالاتر و در فصل بهار با حرکت به سمت شرق کشور، شاهد کاهش معنی­دار امواج گرمایی هستیم. تعداد و بزرگی امواج گرمایی کشور در مقیاس­های سالانه و فصلی تا سال 2045 افزایش می­یابد که بیشترین نرخ افزایشی متعلق به فصل تابستان است. بیشترین تعداد امواج گرمایی برای سال 2043 با 5/10 واقعه پیش­بینی شده است.
کلیدواژه‌ها

Abbasnia, M., & Toros, H. (2016). Future changes in maximum temperature using the statistical downscaling model (SDSM) at selected stations of Iran. Modeling Earth Systems and Environment, Vol. 2, No. 68, 1-7. 10.1007/s40808-016-0112-z.
Abkar, A. J., Habibnejad Roshan, M., Solaimani, K., & Naghavi, H. (2014). Investigation efficiency SDSM model to simulate temperture indexes in arid and semi-arid regions. Irrigation and Water Engineering, Vol. 4, No. 2, 1-17. (In Persian).
Allen, M., Dube, O., Solecki, W., Arag´on-Durand, F., Cramer, W., Humphreys, S., Kainuma, M., Kala, J., Mahowald, N., & Mulugetta, Y. (2018). Global warming of 1.5◦ C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5◦ C above preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty. In: Sustainable Development, and Efforts to Eradicate Poverty.
Asakereh, H., Shahbaee Kotenaee, A., & Foroumadi, M. (2019). Evaluating Changes and Forecasting Minimum Temperature in the West of Mazandaran Province Using Statistical Downscaling Model SDSM. Water and Soil Science (Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources), Vol. 23, No. 1, 101-119. (In Persian).
 
Ashraf, B., Mousavi Baygi, M., Kamali, G., & Davari, K. (2011). Prediction of Seasonal Variations of Climatological Parameters over Next 20 Years by Using Statistical Downscaling Method of HADCM3 Data (Case Study: Khorasan Razavi Province). Water and Soil, Vol. 25, No. 4, 940-952. 10.22067/jsw.v0i0.10267. (In Persian).
 
 
Chylek, P., Li. J., Dubey, M. K., Wang, M., & Lesins. G. (2011). Observed and model simulated 20th century Arctic temperature variability: Canadian Earth System Model CanESM2. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, Vol. 11, No. 8, 22893-22907. 10.5194/acpd-11-22893-2011.
Dibike, Y. B., Gachon, P., St-Hilaire, A., Ouarda, T. B. M. J., & Nguyen, Van T.-V. (2008). Uncertainty analysis of statistically downscaled temperature and precipitation regimes in Northern Canada. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 91, 149–170. 10.1007/s00704-007-0299-z.
Eingrüber, N., & Korres, W. (2022). Climate change simulation and trend analysis of extreme precipitation and floods in the mesoscale Rur catchment in western Germany until 2099 using Statistical Downscaling Model (SDSM) and the Soil & Water Assessment Tool (SWAT model). Science of the Total Environment, Vol. 838, Part 1. 10.1016/j.scitotenv.2022.155775.
Getachew, B., & Manjunatha, B. R. (2021). Climate change projections and trends simulated from the CMIP5 models for the Lake Tana sub-basin, the Upper Blue Nile (Abay) River Basin, Ethiopia. Environmental Challenges, Vol. 5, doi: 10.1016/j.envc.2021. 100385.
Hua W., Chen, H., Sun, S., & Zhou, L. (2015). Assessing climatic impacts of future land use and land cover change projected with the CanESM2 model. International Journal of Climatology, Vol. 35, No. 12, 3661–3675. 10.1002/joc.4240.
Hussain, M., Yusof, K. W., Mustafa, M. R., & Afshar, N. R. (2015). Application of statistical downscaling model (SDSM) for long term prediction of rainfall in Sarawak, Malaysia. WIT Transactions on Ecology and The Environment, Vol. 196, 269-278. 10.2495/WRM150231.
IPCC. (2021). Summary for policymakers. In: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., P´ean, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., & Zhou, B. (Eds.), Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, In Press.
Keggenhoff, I., Elizbarashvili, M., & King, L. (2015). Heat wave events over Georgia since 1961: Climatology, Changes and Severity. Climate, Vol. 3, No. 2, 308-328. 10.3390/cli3020308.
Kristvik, E., Kleiven, G. H., Lohne, J., & Muthanna, T. M. (2018). Assessing the robustness of raingardens under climate change using SDSM and temporal downscaling. Water Science & Technology, Vol. 77, No. 6, 1640-1650. 10.2166/ wst.2018.043.
Koohi, M., & Sanainejad, S. H. (2014). Investigating Climate Change Scenarios Based on the Results of Two Micro-Scale Statistical Calibration Methods for Reference Evapotranspiration Variables in Urmia Region. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, Vol. 7, No. 4, 559-574. (In Persian).
Mahmood, R., & Babel, M.  S. (2014). Future changes in extreme temperature events using the statistical downscaling model (SDSM) in the trans-boundary region of the Jhelum River basin. Weather and Climate Extremes, Vol. 5-6, No. 1, 56–66. 10.1016/j.wace. 2014.09.001.
Morice, C. P., Kennedy, J. J., Rayner, N. A., Winn, J., Hogan, E., Killick, R., Dunn, R., Osborn, T., Jones, P., & Simpson, I. (2020). An updated assessment of near-surface temperature change from 1850: the HadCRUT5 dataset. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol. 126, No. 3, 1-28. 10.1029/ 2019JD032361.
Rezaei, M., Nohtani, M., Abkar, A., Rezaei, M., & Mirkazehi Rigi, M. (2015). Performance Evaluation of Statistical Downscaling Model (SDSM) in Forecasting Temperature Indexes in Two Arid and Hyper Arid Regions (Case Study: Kerman and Bam). Journal of Watershed Management Research, Vol. 5, No. 10, 117-131. (In Persian).
Russo, S., Sillmann, J., & Fischer, E. M. (2015). Top ten European heatwaves since 1950 and their occurrence in the coming decades. Environmental Research Letters, Vol. 10, 1-15. 10.1088/1748-9326/10/12/124003.
Samadi, S., Ehteramian, K., & Sari Sarraf, B. (2011). SDSM ability in simulate predictors for climate detecting over Khorasan province. Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 19, 741–749. 10.1016/j.sbspro. 2011.05.193.
Samadi Neghab, S., Habibi Nokhandan, M., & Zabol Abbasi, F. (2011). Using SDSM Model to Downscaling Precipitation and Temperature GCM Data for Study Station Climate Predictions over Iran. Journal of Climate Research, Vol. 2, No. 5-6, 57-68. (In Persian).
Siabi, E. K., Kabobah, A. T., Akpoti, K., Anornu, G. K., Amo-Boateng, M., & Nyantakyi, E. K. (2021). Statistical downscaling of global circulation models to assess future climate changes in the Black Volta basin of Ghana. Environmental Challenges, Vol. 5, 1-18. 10.1016/j.envc.2021.100299.
Sobhani, B., Eslahi, M., & Babaeian, I. (2015). Efficiency of Statistical Downscaling Models of SDSM and LARS-WG in the Simulation of Meteorological Parameters in Lake Urmia Basin. Physical Geography Research Quarterly, Vol. 47, No. 4, 499-516. 10.22059/jphgr.2015.56046. (In Persian).
Wilby, R. L., Dawson, C. W., & Barrow, E. M. (2002). SDSM - A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software, Vol. 17, No. 2, 145–157. 10.1016/S1364-8152(01) 00060-3.
Wilby. R. L., & Dawson, C. W. (2007). SDSM 4.2- A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Version 4.2 User Manual, Lancaster University, Lancaster/ Environment Agency of England and Wales, Lancaster, 1-94.
Zehtabian, Gh. R., Salajegheh, A., Malekian, A., Boroomand, N., & Azareh, A. (2016). Evaluation and comparison of performance of SDSM and CLIMGEN models in simulation of climatic variables in Qazvin plain. Desert, Vol 21, No. 2, 147-156. 10.22059/jdesert.2016. 60348.