بررسی‌ تغییرات ‌دمایی‌ سواحل جنوبی دریای خزر با استفاده از سه مدل larswg،sdsm و مدل شبکه عصبی مصنوعی

تغییرات اقلیمی که عمدتا منشا انسانی دارد، پدیده‌ای است که طی 150سال اخیر بشر را تهدید می‌کند. سواحل دنیا یکی از آسیب پذیرترین نقاطی هستند که از این پدیده به شدت دگرگون شده ‌‌‌‌‌اند. تحقیق حاضر میزان تغییرات دمای حداقل و حداکثر برای پنج ایستگاه سواحل جنوبی دریای خزر شامل انزلی، رشت، بابلسر، رامسر و گرگان را با استفاده از دو مدل lars_wg, sdsm و یک مدل شبکه عصبی مصنوعی، طی دوره اقلیمی پایه 1990-1961 و آینده 2039- 2010  با استفاده از سه سناریوی a2,b2 وb1 مورد بررسی قرار داده است. نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد دما طی دوره آماری 1990-1961 افزایش داشته است و هر پنج ایستگاه مورد بررسی دستخوش این تحول و دگرگونی شده ‌اند. بر اساس نتایج مدل lars_wg ، طی دوره آماری آینده، افزایش دما تا یک درجه سانتیگراد برای همه ‌ی ماه ها و هر پنج ایستگاه تشخیص داده شد  اما مدل sdsm علاوه بر افزایش دما طی دوره‌ ی آینده (حدود یک درجه سانتیگراد و گاهی بیشتر)، حاکی از کاهش دما برای ایستگاه ها در ماه های‌ آوریل، می و نوامبر بود. مدل شبکه عصبی مصنوعی همانند مدل sdsm نشان داد دما برای ایستگاهها و همه‌ی ماهها به جز ماههای آوریل، می و نوامبر افزایش خواهد داشت. مقایسه ‌ی نتایج مدل ‌ها نشان داد که خطای مدل sdsm  ‌( 0.01تا 0.06درجه سانتیگراد) کمتر از مدل های دیگر است، مدل  lars_wg بعد از مدل sdsm کمترین خطا را داشته است و سپس مدل شبکه عصبی مصنوعی قرار می گیرد. همچنین دو آزمون ویلککسون و کلموگروف اسمیرنوف که به ترتیب برای میانگین و واریانس دو سری بکار گرفته شد مشخص کرد مدل sdsm مقادیر p بالای سطح معنی دار 0.05 دارد. در نتیجه صحت محاسبات مدل sdsm بیشتر است و با اطمینان  بیشتری  می‌توان به نتایج آن اعتماد کرد.