|
|
|
|
پیشنگری بارش ایران در دوره 2075-2026 با استفاده مقیاسکاهی دینامیکی توسط مدل منطقهای regcm4.7 طبق سناریوهای ssp
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
بابائیان ایمان ,گیولینی گرازیانو ,مدیریان راهله ,کریمیان مریم
|
|
منبع
|
هواشناسي كشاورزي - 1403 - دوره : 12 - شماره : 1 - صفحه:20 -34
|
|
چکیده
|
بارش مهمترین منبع تامین آب بخش کشاورزی کشور است که طبق میانگین بلندمدت به طور نایکنواختی در سطح کشور توزیع شده است. در این پژوهش دادههای شرایط مرزی مدل سامانه زمین mpi-esm1.2-hr برای پیشنگری میانگین بارش کشور برای دوره 2026-2075 توسط مدل اقلیمی منطقهای regcm4.7 مقیاسکاهی شد. مقیاسکاهی دینامیکی طبق دو سناریوی اقتصادی-اجتماعی میانه (ssp2-4.5) و بدبینانه (ssp5-8.5) از تفکیک افقی اولیه 100×100 به 30×30 کیلومتر انجام شد. بارش پیشنگری شده توسط مدل اقلیمی منطقهای با استفاده از روش تبدیلمقیاس خطی (ls) مورد تصحیح قرار گرفت. در تصحیح اریبی از دادههای مشاهداتی شبکهای cru و مقادیر مقیاسکاهی شده دینامیکی بارش در دوره تاریخی (2000-2014) استفاده شد. نتایج نشان دادند که در مقیاس سالانه بارش در یکسوم جنوبی کشور در همه دوره-سناریوها بین 7 تا 15 درصد بیشتر از دوره مشاهداتی خواهد بود. اما در یکسوم شمالی و مرکزی کشور هر دو نوع تغییرات افزایشی و کاهشی (بین 2-% تا 7+%) رخ خواهد داد. در فصول بهار و تابستان بارشها عمدتاً جهت افزایشی دارند که بیشترین افزایش فصل بهار در نواحی جنوبی و در تابستان در جنوب و شرق کشور متمرکز است. در مقابل در نواحی غربی کشور جهت تغییرات بارش کاهشی است. در فصل پاییز، بر اساس سناریوهای میانه و بدبینانه بارش کشور به ترتیب دارای جهت کاهشی و افزایشی است. در فصل زمستان جهت بارش در تمامی مدل-سناریوها در جنوبغرب کشور افزایشی، غرب کشور کاهشی و در سایر نواحی در بازه نوسانات نرمال یا بیتغییر است.
|
|
کلیدواژه
|
بارش، مقیاسکاهی، cmip6، regcm4.7، mpi-esm1.2-hr
|
|
آدرس
|
سازمان هواشناسی کشور, پژوهشکده اقلیم شناسی, ایران. , مرکز بین المللی فیزیک نظری عبدالسلام, گروه فیزیک سامانه زمینگروه فیزیک سامانه زمین، مرکز بینالمللی فیزیک نظری عبدالسلام،ایتالی, ایتالیا. , پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو, پژوهشکده اقلیم شناسی, ایران. , پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو, پژوهشکده اقلیم شناسی, ایران.
|
|
پست الکترونیکی
|
mkarimian59@yahoo.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
projection of iran's precipitation during 2026-2075 by dynamical downscaling by regcm4.7 under ssp scenarios
|
|
|
|
|
Authors
|
babaeian iman ,giuliani graziano ,modirian reheleh ,karimian maryam
|
|
Abstract
|
precipitation is the most important source of water supply for the agricultural sector, which is unevenly distributed across the country based on the long-term average. in this research, the mpi-esm1.2-hr earth system model boundary condition data has been used for dynamically downscaling by regcm4.7 regional climate model to project the country's average precipitation in the future period of 2026-2075 based on the ssp scenarios. dynamical downscaling was performed according to ssp2-4.5 and ssp5-8.5 shared socio-economic pathway scenarios from the primary horizontal resolution of 100×100 to 30×30 km. precipitation projected by the regional climate model was bias corrected using the linear scaling (ls) method. in bias correctoion process, cru gridded observation data and dynamically downscaled precipitation values in the historical period of 2000-2014 were used. the results showed that the annual precipitation in the southern third of the country will be increased by 7 to 15% in all future periods and ssp scenarios, when comparing to the mean observation period. however, in the northern and central third of the country, both increasing and decreasing changes in precipitation (between -2% and +7%) were projected. in the spring and summer seasons, the precipitation is mainly increasing, with the largest increase in the spring in the southern regions and in the summer in the south and east of the country. on the other hand, in the western regions of the country, the precipitation is projected to decrease. in the autumn season, the country's precipitation is decreasing (increasing) based on ssp2-4.5 (ssp5-8.5). in the winter season, in all model-scenarios, the direction of precipitation change is increasing in the southwest of the country, decreasing in the west, and in other areas within the range of normal fluctuations.
|
|
Keywords
|
air temperature ,ann ,fuzzy neural inference system ,gene expression programming
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|