پیش‌نگری دما و تابش در اقلیم‌های خشک و نیمه‌خشک تحت سناریوهای مسیرهای مشترک اقتصادی-اجتماعی

نوع مقاله : Special issue on "Climate Change and Effects on Water and Soil"

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران.

2 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران.

3 استادیار، بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان مازندران، تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ساری، ایران.

4 استادیار، گروه هوش مصنوعی، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران.

چکیده

پدیده تغییر اقلیم ناشی از عوامل انسانی یا طبیعی، پیش‌نگری اقلیم آینده و تأثیر آن در مدیریت صحیح بخش‌های کشاورزی، منابع آب و خاک، آبخیزداری، محیط زیست و بیابان‌زدایی را بسیار ضروری می سازد. به همین منظور در این پژوهش به بررسی دما و تابش آینده برای اقلیم‌های خشک (مشهد و اهواز) و نیمه‌خشک (کرمانشاه) پرداخته شد. ابتدا داده‌های اقلیمی روزانه برای دوره (2020-1991) از ایستگاه‌های سینوپتیک مطالعاتی اخذ شد. سپس دما و تابش برای دوره‌های 2040-2021، 2060-2041 و 2080-2061 با استفاده از LARS WG8 و طبق مدل اقلیمی HadGEM3 (تحت سناریوهای SSP) پیش‌نگری شد. صحت و دقت بالای مدل در مقیاس‌کاهی و همپوشانی بسیارخوب مدل در پیش‌بینی پارامترهای اقلیمی در تمام ایستگاه‌های مطالعاتی با مقادیر بالای R2 (99 درصد)، d (99 درصد) و مقادیر کم RMSE (کمتر از 30 درصد) تائید شد. نتایج نشان داد میانگین دمای حداکثر در دوره آماری 60 ساله آتی تحت سناریوهای SSP126 ، SSP245 و SSP585 به‌ترتیب 37/0، 48/1 و 73/2 درجه سلسیوس (برای مشهد)، 09/1، 47/1 و 3/2 درجه سلسیوس (برای اهواز) و 3/1، 75/1 و 65/2 درجه سلسیوس (برای کرمانشاه) بیشتر از دوره آماری 30 ساله گذشته می‌باشد. میانگین دمای حداقل نیز تحت شرایط نامبرده به‌ترتیب 01/1، 89/1 و 8/2 درجه سلسیوس (برای مشهد)، 57/1، 17/2 و 24/3 درجه سلسیوس (برای اهواز) و 8/1، 43/2 و 33/3 درجه سلسیوس (برای کرمانشاه) بیشتر از دوره آماری 30 ساله گذشته می‌باشد. اما تغییرات میانگین سالانه تابش منظم نمی‌باشد. روند تغییرات ماهانه دمای حداکثر، دمای حداقل و تابش نیز در مناطق مطالعاتی در بیشتر ماه‌ها در سطح اطمینان 95 درصد معنی‌دار بود. نتایج تحقیق حاضر نشان می‌دهد که افزایش دمای آینده می‌تواند سبب کاهش کمیت و کیفیت محصولات کشاورزی، کاهش منابع آب، فرسایش خاک و غیره شود. همچنین تغییرات تابش خورشیدی در آینده بر فتوسنتز، تبخیرتعرق، تولید انرژی و میزان استفاده از سوخت‌های فسیلی تأثیرگذار است. بنابراین در آینده مدیران و برنامه‌ریزان، برای کاهش پیامدهای منفی و سازگاری با شرایط آب‌وهوایی آینده در مناطق مطالعاتی، می‌بایست تصمیمات بهینه‌ای ازجمله کشت محصولات مقاوم به گرما و نور، بهینه‌سازی سیستم‌های آبیاری، طراحی سیستم‌های آبخیزداری جهت جلوگیری از هدررفت آب و توسعه اراضی پایدار را اتخاذ نمایند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


References:
Al-Kakey, O., Al-Mukhtar, M., Berhanu, S., & Dunger, V. (2023). Assessing CFSR climate data for rainfall-runoff modeling over an ungauged basin between Iraq and Iran. Kuwait Journal of Science, 50(3), 405–414. doi: 10.1016/j.kjs.2022.12.004
Araya, A., Prasad, P. V. V., Gowda, P. H., Djanaguiramana, M., & Gebretsadkan, Y. (2021). Modeling the effects of crop management on food barley production under a midcentury changing climate in northern Ethiopia. Climate Risk Management, 32, 100308. doi: 10.1016/j.crm.2021.100308
Bayatvarkeshi, M., & Fasihi, R. (2018). The analysis of downscaling results of weather parameters for Iran's future. Geography and Environmental Sustainability, 8(26), 87–73. https://ges.razi.ac.ir/article_898.html?lang=e [In Persian].
Chen, H., Sun, J., Lin, W., & Xu, H. (2020). Comparison of CMIP6 and CMIP5 models in simulating climate extremes. Science Bulletin, 65(17), 1415–1418. doi: 10.1016/j.scib.2020.05.015
Clarke, B., Otto, F., Stuart-Smith, R., & Harrington, L. (2022). Extreme weather impacts of climate change: An attribution perspective. Environmental Research: Climate, 1, 012001. doi: 10.1088/2752-5295/ac6e7d
Dai, A. (2011). Drought under global warming: A review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 2(1), 45–65. doi: 10.1002/wcc.81
Dai, A. (2013). Increasing drought under global warming in observations and models. Nature Climate Change, 3, 52–58. doi: 10.1038/nclimate1633
Dantas, L. G., dos Santos, C. A. C., Santos, C. A. G., Martins, E. S. P. R., & Alves, L. M. (2022). Future changes in temperature and precipitation over Northeastern Brazil by the CMIP6 model. Water, 14, 4118. doi: 10.3390/w14244118
Haider, S., Masood, M. U., Rashid, M., Alshehri, F., Pande, C. B., Katipoğlu, O. M., & Costache, R. (2023). Simulation of the potential effects of projected climate and land use change on runoff under CMIP6 scenarios. Water, 15(19), 3421. doi: 10.3390/w15193421
Hajivand Paydari, S., Yazdanpanah, H., & Andarzian, S. B. (2022). Investigation of regional effects of climate change phenomenon in the north of Khuzestan province using the HadCM3 model under LARS-WG exponential comparison in the statistical period of 2030–2010 and 2050–2030. Journal of Geography and Human Relations, 5(1), 299–314. doi: 10.22034/gahr.2022.330821.1669
IPCC. (2012). Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation. (C. B. Field et al., Eds.). Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/report/managing-the-risks-of-extreme-events-and-disasters-to-advance-climate-change-adaptation/
IPCC. (2013). Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (T. F. Stocker et al., Eds.). Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/
Iranshahi, M., Ebrahimi, B., Yousefi, H., & Moridi, A. (2022). Investigating the effects of climate change on temperature and precipitation using neural network and CMIP6 (Case Study: Aleshtar and Khorramabad stations). Journal of Water and Irrigation Management, 12(4), 821–845. doi: 10.22059/jwim.2022.346796.1009
Lionello, P., & Scarascia, L. (2018). The relation between climate change in the Mediterranean region and global warming. Regional Environmental Change, 18(5), 1481–1493. doi: 10.1007/s10113-018-1290-1
Mahmoudi, P., & Rigi Chahi, A. (2019). Climate change's impact on the spatial and temporal distribution of precipitation in Iran. In 6th International Regional Conference on Climate Change (pp. 1–12), Tehran, Iran. https://www.researchgate.net/publication/337427637
Moghadas, P., Mahjoobi, E., & Gharechelou, S. (2024). Prioritization of the CMIP6 general circulation models using multi-criteria decision-making methods in the Nekarood watershed. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 18(1), 15–25. https://idj.iaid.ir/article_183799.html?lang=fa [In Persian].
Mosayyebi, M. (1996). Climate change and its effects on the ecosystems of arid and semi-arid areas. Quarterly Scientific-Research Journal of Geographic Information, 5(16), 42–46. https://www.sepehr.org/article_29309.html
Muhaisen, N. K. H., Khayyun, T. S., Al Mukhtar, M., & Hassan, W. H. (2024). Forecasting changes in precipitation and temperatures of a regional watershed in Northern Iraq using LARS-WG model. Open Engineering, 14, 20220567. doi: 10.1515/eng-2022-0567
Munawar, S., Rahman, G., Moazzam, M. F. U., Miandad, M., Ullah, K., Al-Ansari, N., & Linh, N. T. T. (2022). Future climate projections using SDSM and LARS-WG downscaling methods for CMIP5 GCMs over the Transboundary Jhelum River Basin of the Himalayas Region. Atmosphere, 13, 898. doi: 10.3390/atmos13060898
Navarro-Racines, C. (2020). High-resolution and bias-corrected CMIP5 projections for climate change impact assessments. Scientific Data, 7, 7. doi: 10.1038/s41597-019-0343-8
Osman, Y., Al-Ansari, N., Abdellatif, M., Aljawad, S. B., & Knutsson, S. (2014). Expected future precipitation in central Iraq using LARS-WG stochastic weather generator. Engineering, 6(13), 948–959. doi: 10.4236/eng.2014.613086
Qin, P., Xu, H., Liu, M., Liu, L., Xiao, C., Mallakpour, I., & Sorooshian, S. (2022). Projected effects of climate change on major dams in the Upper Yangtze River Basin. Climatic Change, 170(1–2), 8. doi: 10.1007/s10584-021-03303-w
Sarabi, M., Dastorani, M. T., & Zarrin, A. (2020). Investigating impact of future climate changes on temperature and precipitation condition (Case Study: Torogh Dam Watershed, Mashhad). Journal of Meteorology and Atmospheric Sciences, 3(1), 63–83. doi: 10.22034/jmas.2021.278862.1129 [In Persian].
Semenov, M. A., & Barrow, E. M. (2002). LARS-WG: A stochastic weather generator for use in climate impact studies (Version 3.2) [User’s manual]. https://www.researchgate.net/publication/268304865
Semenov, M. A., & Stratonovitch, P. (2009). The use of multi-model ensembles from global climate models for impact assessments of climate change. Climate Research, 41, 1–14.
Shoja, F., & Hamidianpour, M. (2024). Projection influences of climate change on tourism development on the southern coast (Kish Island). Journal of Tourism and Development, 12(37), 237–255. doi: 10.22034/jtd.2023.380876.2725 [In Persian].
Tang, J., Niu, X., Wang, S., Gao, H., Wang, X., & Wu, J. (2016). Statistical downscaling and dynamical downscaling of regional climate in China: Present climate evaluations and future climate projections. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(5), 2110–2129. doi: 10.1002/2015JD023977
Trenberth, K. E., Dai, A., van der Schrier, G., Jones, P. D., Barichivich, J., Briffa, K. R., & Sheffield, J. (2014). Global warming and changes in drought. Nature Climate Change, 4, 17–22. doi: 10.1038/nclimate2067
Zamani, Y., Hashemi Monfared, S. A., Azhdari Moghaddam, M., & Hamidianpour, M. (2020). A comparison of CMIP6 and CMIP5 projections for precipitation to observational data: The case of northeastern Iran. Theoretical and Applied Climatology, 142, 1613–1623. doi: 10.1007/s00704-020-03406-x
Zohrevandi, H., Khorshiddost, A. M., & Sari Saraf, B. (2020). Prediction of climate change in Western Iran using downscaling of HadCM3 model under different scenarios. Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards, 7(1), 49–64. http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-2741-fa.html [In Persian].