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
1395
4
1
gregorian
2016
7
1
7
13
online
1
fulltext
fa
بررسی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب حوزه آبخیز قره چای در استان مرکزی
The Impacts of Climate Change on Runoff of Ghareh-Chay Basin in Markazi Province, Iran
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<p dir="RTL"><strong>بررسی اثرات تغییر اقلیم بر منابع آب در مناطق خشک حایز اهمیت است.</strong><strong> در بخش اول این تحقیق از مدل </strong><strong><span dir="LTR">LARS-WG</span></strong><strong> به منظور ریز مقیاس­نمایی</strong><strong> متغیرهای اقلیمی شامل بارش، تشعشع خورشیدی، دمای حداقل و دمای حداکثر در یک دوره آماری 31 ساله (1392-1362) در حوزه آبخیز قره­چای واقع در استان مرکزی استفاده شد. نتایج نشان می­دهند که مدل </strong><strong><span dir="LTR">LARS-WG</span></strong><strong> با موفقیت می­تواند برای ریز­مقیاس­نمایی متغیرهای اقلیمی به کار گرفته شود. با به کارگیری سناریوهای مختلف انتشار شامل </strong><strong><span dir="LTR">A1B</span></strong><strong>، </strong><strong><span dir="LTR">A2</span></strong><strong> و </strong><strong><span dir="LTR">B1</span></strong><strong> روند کاهشی برای متغیر بارش و روند افزایشی برای متغیر دما در افق­های زمانی آتی مشاهد شد. در بخش دوم تحقیق به شبیه­سازی رواناب در سطح حوزه در افق­های آتی شامل 1400، 1435 و 1470 با استفاده از سامانه استنتاج فازی-عصبی تطبیقی پرداخته شد. سامانه استنتاج فازی عصبی تطبیقی در قالب دو روش افراز شبکه و دسته­بندی تفریقی به کار گرفته شد. روش دسته­بندی تفریقی عملکرد نسبی بهتری در مقایسه با افراز شبکه در پیش­بینی رواناب داشت. هم­چنین نتایج به دست آمده نشان می­دهد که مقدار حداکثر دبی جریان در افق­های 1400، 1435 و 1470 به ترتیب به میزان 14، 27 و 43 درصد در مقایسه داده­های تاریخی کاهش خواهد یافت. به نظر می­رسد با توجه به وقوع تغییر اقلیم در حوزه و تشدید آن در سال­های آتی لازم است راه­کارهایی به منظور سازگاری و مقابله با تغییر اقلیم به منظور حفاظت از منابع آب در نظر گرفته شود.</strong></p>
<p>Climate change has a critical impact on water resources, especially in arid regions. In the first part of the study, the LARS-WG was used for downscaling of climatic variables including rainfall, solar radiation, minimum and maximum temperature over the Ghareh-Chay basin in Markazi province for a 31 year historical period (1983-2013). Results showed that LARS-WG can be applied successfully to downscale the climatic variables. By using the three emission scenarios, A1B, A2 and B1 in different future horizon, decreasing and increasing trends were seen for rainfall and temperature, respectively. In the second part of study, adaptive inference neuro fuzzy system (ANFIS) was applied for run-off simulation over the basin for three different horizons, 1400, 1435 and 1470. Two different identification methods namely, grid partitioning and subtractive clustering were used for ANFIS model. Performance of the subtractive clustering was slightly better than the grid partitioning in run-off modeling process. The results indicated that in comparison to the baseline period, the maximum discharge will be reduced by14, 27 and 43 percent in 2020, 2055and 2090 horizons, respectively. Based on the occurrence of climate change over the basin and intensification during the next years, it seems necessary to consider some ways for adaptation and coping with climate change for protecting the water resources.</p>
تغییر اقلیم, ریز مقیاس نمایی, LARS-WG, رواناب, فازی- عصبی
ANFIS, Climate change, Downscaling, LARS-WG, Run-off
22
12
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-120&slc_lang=fa&sid=1
هادی
ثانی خانی
10031947532846003846
10031947532846003846
Yes
محمدرضا
گوهردوست
10031947532846003847
10031947532846003847
No
مرتضی
صادقی
10031947532846003848
10031947532846003848
No