journal of watershed management research
پژوهشنامه مديريت حوزه آبخيز
jwmr
Agriculture
http://jwmr.sanru.ac.ir
1
admin
2251-6174
2676-4636
10.61186/jwmr
fa
jalali
1402
5
1
gregorian
2023
8
1
14
27
online
1
fulltext
fa
ترکیب روشهای تصحیح اریبیِ برونداد دما و بارش مدلهای اقلیمی گزارش ششم در دشت همدان- بهار
Combining Bias Correction Methods for Simulated Temperature and Precipitation by CMIP6 Models in Hamedan-Bahar Plain
هواشناسی
هواشناسی
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><span style="font-family:IRANsharp;"><span style="line-height:2;"><span style="font-size:10pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><b><span lang="AR-SA">چکیده مبسوط</span></b><span dir="LTR" style="line-height:80%"></span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><b><span lang="AR-SA">مقدمه و هدف: </span></b><span lang="AR-SA">استفاده از برونداد خام مدلهای آب و هوایی منطقهای در ارزیابی اثر تغییرات اقلیمی، بهدلیل اریبی این دادهها چالش برانگیز است. براین اساس تصحیح اریبی این دادهها قبل از استفاده برای توسعه سناریوهای اقلیمی آینده ضروری است. هدف از این پژوهش ارزیابی عملکرد و معرفی ترکیب </span><span lang="AR-SA">مناسب از روشهای تصحیح اریبی فراسنجههای بارش و دمای کمینه و بیشینهی شبیهسازی شده توسط سه مدل اقلیمی </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">CMIP6</span><span lang="AR-SA"> میباشد.<b> </b></span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><b><span lang="AR-SA">مواد و روشها: </span></b><span lang="AR-SA">عملکرد پنج روش مقیاسبندی خطی، مقیاسبندی واریانس، مقیاسبندی شدت بارش محلی، </span><span lang="FA">تبدیل </span><span lang="AR-SA">توان و نگاشت توزیع برای تصحیح اریبی برونداد سه مدل اقلیمی با استفاده از آمارههای میانگین مربع خطای ریشه (</span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">RMSE</span><span lang="AR-SA">)، کارایی نش- ساتکلیف (</span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">NSE</span><span lang="AR-SA">)، ضریب همبستگی (</span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">r</span><span lang="AR-SA">) و آزمون </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">t</span><span lang="AR-SA"> استیودنت در دورهی تاریخی (2014-1990) مورد بررسی قرار گرفت. در ادامه از میانگین برونداد سه مدل اقلیمیُ تصحیح اریبی شده توسط بهترین ترکیب از روشهای مورد بررسی، برای پیشنگری فراسنجهها تحت سناریوهای </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP2-4.5</span><span lang="AR-SA"> و </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP5-8.5</span> در دورهی آتی (2075-2051) استفاده شد.<b> </b></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><b><span lang="AR-SA">یافتهها: </span></b><span lang="AR-SA">بررسیهای آماری نشان داد روشهای مقیاسبندی واریانس، مقیاسبندی شدت بارش محلی و </span><span lang="FA">تبدیل </span><span lang="AR-SA">توان برای تصحیح اریبی دادههای مورد بررسی در مقایسه با سایر روشها از خطای بیشتری برخوردارند و در مقایسه با دادههای خام تفاوت معنیداری در سطح اطمینان 95% ایجاد نکردند. دو روش مقیاسبندی خطی و نگاشت توزیع کمترین مقدار </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">RMSE</span> <span lang="AR-SA"> را در بازتولید فراسنجههای مورد بررسی به خود اختصاص دادند. ترکیب این دو روش برای پیشنگری دادهها نشان داد که میانگین بارش سالانه در منطقهی همدان-بهار در آینده (2075-2051) تحت دو سناریوی </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP2-4.5</span><span lang="AR-SA"> و </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP5-8.5</span> <span lang="AR-SA">بهترتیب به­ مقدار 28 و 37 درصد کاهش خواهد یافت. همچنین میانگین سالانه دمای بیشینه تحت دو سناریوی </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP2-4.5</span><span lang="AR-SA"> و </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP5-8.5</span> <span lang="AR-SA"> به­ ترتیب به مقدار 0/7 و 1/4 و دمای کمینه به ­مقدار 0/9 و 1/5 درجهی سلسیوس افزایش خواهد یافت. بیشترین کاهش فصلی بارش نسبت به دورهی مشاهداتی در فصل بهار تحت سناریوی </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP5-8.5</span> <span lang="AR-SA">و به مقدار 19/75 میلیمتر برآورد شد. بیشترین افزایش فصلی دمای بیشینه و کمینه در مقایسه با دوره پایه بهترتیب در</span> <span lang="AR-SA">فصل زمستان (</span><sup><span dir="LTR">o</span></sup><span dir="LTR">C</span><span lang="AR-SA">6/1) و بهار (</span><sup><span dir="LTR">o</span></sup><span dir="LTR">C</span><span lang="AR-SA">7/1) تحت سناریوی </span><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt">SSP5-8.5</span> پیشنگری شد.<b> </b><span dir="LTR" style="line-height:80%"></span></span></span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="text-justify:inter-ideograph"><span style="line-height:80%"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="font-family:IRANsharp;"><span style="line-height:2;"><b><span lang="AR-SA">نتیجهگیری: </span></b><span lang="AR-SA">دو روش مقیاسدهی خطی و نگاشت توزیع برای کاهش اریبی برونداد سه مدلهای اقلیمی در منطقه همدان-بهار مناسب میباشند و با توجه به افزایش دما و کاهش بارش پیشنگری شده در این منطقه، این مطالعه میتواند اطلاعات مفیدی را برای برنامهریزی در مورد </span><span lang="FA">ذخیرهی آب باران، تغذیهی سفرههای آب زیرزمینی، </span></span></span><span lang="AR-SA" style="line-height:80%"><span 2="" mitra="" style="font-family:"><span style="font-family:IRANsharp;"><span style="line-height:2;">انتخاب محصول، دورهی کاشت، تناوب زراعی و شیوههای مدیریت محصول برای سازگاری با تغییرات اقلیمی در اختیار برنامهریزان منابع آب و کشاورزی قرار دهد.</span></span> </span></span><span dir="LTR" style="line-height:80%"></span></span></span></span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="text-justify:inter-ideograph"><span style="line-height:80%"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span lang="AR-SA" style="font-size:5.0pt"><span style="line-height:80%"><span style="font-family:"2 Mitra""></span></span></span></b></span></span></span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="text-justify:inter-ideograph"><span style="line-height:80%"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><span dir="LTR" style="line-height:80%"></span></span></span></span></span></span></span><br>
</div>
<div style="text-align: justify;"><span style="line-height:2;"><span style="font-size:10pt"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt">Extended Abstract</span></b></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt">Introduction and Objective:</span></b><span style="font-size:11.0pt"> Applying the raw data of regional climate models in assessing the impact of climate change is not advisable due to possible biases. Therefore, correcting the bias of these data is necessary before using them for climate scenarios of the future. The aim of this study is to evaluate the performance and introduce the best combination of bias correction methods for precipitation and minimum and maximum temperature simulated by three CMIP6 climate models.</span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt">Material and Methods:</span></b><span style="font-size:11.0pt"> Five bias correction methods including linear scaling, variance scaling, local intensity scaling, power transformation and distribution mapping were investigated using root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (r) and Student's t test for the historical period (1990-2014). Afterward, the combination of the best bias correction methods was used to project precipitation and temperature under SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios in the future period (2051-2075).</span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt">Results:</span></b><span style="font-size:11.0pt"> Based on the results, three methods of variance scaling, local intensity scaling and power transformation for correcting the bias of the investigated data had weaker performances compared to the other methods. Two methods of linear scaling and distribution mapping had the lowest RMSE and highest r and NSE. Projecting the future climate using the combination of these two selected methods showed that the average annual precipitation in the Hamedan-Bahar region will decrease by 28 and 37 percent under scenarios of SSP2-4.5 and SSP5-8.5, respectively. Furthermore, the annual average of the maximum and minimum temperature will increase by 0.7, 0.9 under scenarios of SSP2-4.5 and 1.4 and 1.5 °C, under scenarios of SSP5-8.5, respectively. In addition, the highest seasonal decrease in precipitation (19.8 mm) compared to the baseline period will occur in the spring under the SSP5-8.5 scenario. Moreover, the highest seasonal increase of maximum and minimum temperature compared to the baseline period was projected in winter (1.6°C) and spring (1.7°C), respectively, under the SSP5-8.5 scenario.</span></span></span></span><br>
<span style="font-size:10pt"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt">Conclusion:</span></b><span style="font-size:11.0pt"> Two methods of linear scaling and distribution mapping are suitable for reducing the bias of the CMIP6 models in the Hamedan-Bahar plain. Also, considering the projected increase in temperature and decrease in precipitation in this region, this study can provide useful information for policy-makers of water resources and agriculture to decide about the rainwater harvesting, recharging of aquifers, crop selection, cultivating period, crop rotation and management methods to reduce the impact of future climate change. </span></span></span></span></span></div>
<span style="font-size:10pt"><span style="line-height:90%"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:11.0pt"><span style="line-height:90%"></span></span></b></span></span></span></span><br>
<br>
تغییر اقلیم, سناریوهای SSP, مقیاسبندی خطی, نگاشت توزیع, CMIP6
Bias correction, CMIP6, Climate change, Distribution mapping, Linear scaling, SSPs scenarios
75
85
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-30-14&slc_lang=fa&sid=1
Farnaz
Ershadfath
فرناز
ارشادفتح
farnaz.ershadfath@yahoo.com
100319475328460012814
100319475328460012814
No
Sari University of Agriculture and Natural Sciences
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی ساری
Ali
Shahnazari
علی
شاهنظری
aliponh@yahoo.com
100319475328460012815
100319475328460012815
Yes
Sari University of Agriculture and Natural Sciences
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی ساری
Mahmoud
Raeini Sarjaz
محمود
رائینی سرجاز
raeini@yahoo.com
100319475328460012816
100319475328460012816
No
Sari University of Agriculture and Natural Sciences
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی ساری
Jorgen
Eivind Olese
یورن
ایویند اولسون
jeo@agro.au.dk
100319475328460012817
100319475328460012817
No
Aarhus University
گروه آب و هواشناسی، دانشگاه آرهوس، ویبورگ، دانمارک