
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,621,200 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,211,051 |
ارزیابی مدل LARS-WG در پیشبینی پارامترهای هواشناسی مناطق اقلیمی زیر کشت پنبه در ایران | ||
مجله تولید گیاهان زراعی | ||
مقاله 3، دوره 13، شماره 4، اسفند 1399، صفحه 27-40 اصل مقاله (1.29 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejcp.2021.17645.2300 | ||
نویسندگان | ||
حسین کمری* 1؛ ابراهیم زینلی2؛ افشبن سلطانی3؛ فرشید قادری فر4 | ||
1دانشجوی دکتری زراعت، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
2دانشیار، گروه زراعت، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
3استاد گروه زراعت، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
4دانشیار گروه زراعت، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: امروزه پیشبینی بلندمدت متغیرهای اقلیمی برای اطلاع از میزان تغییرات و در نتیجه در نظر گرفتن تمهیدات لازم برای تعدیل اثرات سوء ناشی از تغییر اقلیم، مورد توجه اقلیمشناسان و محققان قرار گرفته است. بر این اساس مدلهای شبیهسازی گردش عمومی جو GCM توسعه یافتهاند که میتوانند پارامترهای اقلیمی را پیشبینی نمایند. LARS-WG مدلی است که خروجی مدلهای GCM را ریزمقیاس میکند. در این پژوهش برای پیشبینی مقادیر بارش روزانه، تشعشع خورشیدی و درجه حرارتهای حداکثر و حداقل روزانه در مناطق اقلیمی (ایستگاههای هواشناسی) تحت کشت پنبه در ایران مورد استفاده قرار گرفت. هدف از این مطالعه برآورد پارامترهای اقلیمی (بارش، تشعشع خورشیدی و دمای حداقل و حداکثر) طی شرایط آینده در مناطق اقلیمی اصلی تحت کشت پنبه در ایران میباشد، که میتواند جهت حفاظت و مدیریت بهینه منابع آب در این مناطق مورد استفاده قرار گیرد. همچنین در این پژوهش برخلاف مطالعات گذشته که اغلب از گزارش چهارم IPCC استفاده شده است از گزارش پنجم IPCC استفاده گردید. مواد و روشها: در این پژوهش مناطق مهم تحت کشت پنبه در ایران مورد بررسی قرار گرفته است، که از 23 ایستگاه هواشناسی در مناطق مهم تولید کننده پنبه در کشور استفاده گردید. دادههای هواشناسی مورد نیاز شامل مقادیر روزانه بارش، دمای حداقل، دمای حداکثر و ساعات آفتابی در ایستگاههای سینوپتیک مورد نظر بهدست آمد. در این مطالعه، ابتدا عملکرد 5 مدل مختلف گردش عمومی جو در شبیه-سازی دادههای بارش، تشعشع خورشیدی، دمای کمینه و دمای بیشینه 9 ایستگاه سینوپتیک (سبزوار، قوچان، قم، هاشمآباد، لار، بیلهسوار، ادارهگرگان، حسنآباد داراب و مشهد) در دوره (2016-2011) مورد ارزیابی قرار گرفت. در نهایت براساس آمارههای t-test، F-test و آزمون ناپارامتری کولموگروف- اسمیرنف دو مدل MIROC5 و GFDL-CM3 برای این پژوهش انتخاب گردید. سپس پیشبینی پارامترهای مذکور بر پایه مدلهای GCM منتخب برای دوره 20 ساله (2060 -2041) تحت سناریوهای انتشار RCP4.5) و (RCP8.5 انجام شد. یافتهها: با فرض بروز سناریوهای RCP4.5 و RCP8.5، پارامتر تشعشع خورشیدی پیشبینی شده در تمام مناطق اقلیمی مورد بررسی توسط هر دو مدل GCM طی دوره آینده نسبت به دوره پایه 2010-1981 تغییر محسوسی نداشته است. بهطوری که بیشترین تغییرات به میزان (249/0 مگاژول بر متر مربع در روز) در منطقه اقلیمی 6102 (ایستگاه هاشم آباد) و با مدل MIROC5 و سناریو RCP8.5 می-باشد. نتایج پیشبینیها نشان داد پارامتر دمای حداکثر و حداقل برای دوره آینده در تمامی مناطق اقلیمی به صورت افزایشی خواهد بود به-طوری که بیشترین تغییرات میانگین بلندمدت سالانه دماهای حداقل و حداکثر نسبت به دوره پایه در منطقه اقلیمی 6002 شامل ایستگاه-های (حسن آباد داراب، خواف، حاجی آباد و گنبد) به میزان 67/2 و 75/2 درجه سانتیگراد در دوره (2060- 2041) تحت سناریوی انتشار 5/8 رخ خواهد داد. بیشترین میزان افزایش دما در ناحیه اقلیمی منتهی به مناطق جنوبی کوهستان البرز و مناطق شرقی زاگرس و همچنین فلات خشک مرکزی ایران و کمترین میزان افزایش نیز در مناطق اقلیمی منتهی به حاشیه دریای خزر، خلیج فارس و نواحی جنوبی کشور در هر دو سناریو RCP4.5 و RCP8.5 خواهد بود. در مورد مجموع بارش سالانه در دوره آینده (2060- 2041) بیش-ترین میزان افزایش بارش به مقدار 5/98 میلیمتر توسط مدل MIROC5 و سناریو RCP4.5 در اقلیم 6202 (ایستگاه اداره گرگان) پیش-بینی شد. همچنین بیشترین میزان کاهش بارش به مقدار 8/29- میلیمتر توسط مدل MIROC5 و سناریو RCP8.5 در منطقه اقلیمی 6102 پیشبینی گردید. نتیجهگیری: با توجه به نتایج پیشبینی با افزایش میانگین سالانه دمای حداقل و حداکثر طی دوره آینده (2060-2041) و همچنین کاهش بارش برای مناطق اقلیمی منتهی به فلات خشک مرکزی و جنوب ایران میتوان گفت تغییرات پارامترهای هواشناسی برای مناطق اقلیمی تحت کشت پنبه در ایران تحت تاثیر پدیده تغییر اقلیم در دهههای آتی محسوس خواهد بود. | ||
کلیدواژهها | ||
تغییر اقلیم؛ سناریوهای RCP؛ شبیهسازی؛ مدلهای GCM | ||
مراجع | ||
1.Abasi, F., Malbosi, Sh., Babaian, E., Asmari, M., and Borhani, R. 2010. Climate change prediction of south Khorasan province during 2010-2039 by using statistical downscaling of ECHO-G Data. J. Water Soil. 24: 2. 218-233. (In Persian)
2.Babaian, A., Najafi Nik, Z., Zabol Abbasi, F., Nowkhandan, M., and Malbosi, Sh. 2009. Assessment of climate changing in 2010-2039 using downscaling data GCM (ECHO-G). Geograph. and Dev. J. 16: 34-41. (In Persian)
3.Bannayan, M., Lotfabadi, S., Sanjani, S., Mohammadian, A., and Agaalikhani, M. 2011. Effects of precipitation and temperature on cereal yield variability in northeast of Iran. Int. J. Biometeorol. 55: 387-401.
4.Chadwick, R., Boutle, I., and Martin, G. 2013. Spatial patterns of precipitation change in CMIP5: Why the rich do not get richer in the tropics. J. Clim. 26: 11. 3803-3822.
5.Cowden, J.R., Watkins, Jr.D.W., and Mihelcic, J.R. 2008. Stochastic rainfall modeling in west aafrica: Parsimonious approaches for domestic rainwater harvesting assessment. J. Hydrol. 361: 1-2. 64-77.
6.Deihimfard, R., Eyni Nargeseh, H., and Farshadi, Sh. 2017. Modeling the effects of climate change on irrigation requirement and water use efficiency of wheat fields of Khuzestan province. J. Water Soil. 31: 4. 1015-1030. (In Persian)
7.IPCC, 2007. International panel on climate change (IPCC). Exit EPA disclaimer contribution of working group II to the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change. AR4.
8.IPCC, 2014. International panel on climate change (IPCC). Contribution of working groups I, II and III to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. AR5.
9.Jiang, Z.H., Chen, W.L., Song, J., and Wang, J. 2009. Projection and evaluation of the precipitation extremes indices over China based on seven IPCC AR4 coupled climate models. Chine. J. Atm. Sci. 33: 1. 109-120.
10.Kharin, V.V., Zwiers, F.W., Zhang, X., and Wehner, M. 2013. Changes in temperature and precipitation extremes in the CMIP5 ensemble. J. Clim. Change. 119: 345-357.
11.Kumar bal, P., Ramachandran, A., Geetha, R., Bhaskaran, B., Thirumurugan, P., Indumathi, J., and Jayanthi, N. 2015. Climate change projections for Tamil Nadu, India: deriving high-resolution climate data by a downscaling approach using PRECIS. J. Theor Appl. Climatol. 123: 3-4. 523-535.
12.Luo Qanyan, M.A., Williams, J., Belloti, W., and Bryan, B. 2003. Quantative and visual assessments of climate change impacts on south Australian wheat production. Agric. Syst. 77: 3. 173-186.
13.Ma, C., Pan, S., Wang, G., Liao, Y., and Xu, Y.P. 2016. Changes in precipitation and temperature in Xiangjiang River Basin. China. J. Theor. Appl. Climatol. 123: 3-4. 859-871.
14.Massah Bavani, A.R., and Morid, S. 2006. Impact of climate change on the water resources of zayandeh rud basin. J. Sci. and Technol. Agric. and Natur. Resour. 9: 4. 28-34. (In Persian)
15.Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., Van Vuuren, D.P., Carter, T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., Mitchell, J.F., Nalicenovic, N., Riahi, K., Smith, S.J., Stouffer, R.J., Thomson, A.M., Weyant, J.P., and Wilbanks, T.J. 2010. The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature. 463: 7282. 747-756.
16.Pirmoradian, N., Hadinia, H., and Ashrafzadeh, A. 2016. Prediction of minimum and maximum temperature, radiation and precipitation in Rasht synoptic station under different climate change scenarios. J. Geogr. Plann. 20: 55. 29-44. (In Persian)
17.Reidsma, P., Ewert, F., Lansink, AO., and Leemans, R. 2010. Adaptation to climate change and climate variability in European agriculture: the importance of farm level responses. Eur. J. Agron. 32: 91–102.
18.Richter, G.M., and Semenov, M.A. 2004. Modeling impacts of climate change on wheat yields in England and wales: assessing drought risks. Agric. Syst. 84: 1. 77-97.
19.Sajjad Khan, M., Coulibaly, P., and Dibike, Y. 2006. Uncertainty analysis of stochastically downscaling methods. J. Hydrol. 319: 1-4. 357-382.
20.Saunders, M.A. 1999. Earth’s future climate. Philos. T. Roy. Soc. 357: 3459-3480.
21.Semenov, M.A. 2008. Simulation of extreme weather events by a stochastic weather generator. Clim. Res. 35: 203-212.
22.Terink, W., Immerzeel, W.W., and Droogers, P. 2013. Climate change projections of precipitation and reference evapotranspiration for the Middle East and Northern Africa until 2050. Int. J. Climatol. 33: 14. 3055-3072.
23.van Bussel, L.G.J., Grassini, P., Van Wart, J., Wolf, J., Claessens, L., Yang, H., Boogaard, H., de Groot, H., Saito, K., Cassman, K.G., and van Ittersum, M.K. 2015. From field to atlas: Upscaling of location-specific yield gap estimates. Field Crops Res. 177: 98-108.
24.Williams, A.G. 1991. Modeling future climates: From GCMs to statistical downscaling approaches, University of Toronto at Scarborough, 56p.
25.Zarghami, M., Abdi, A., Babaeian, I., Hassanzadeh, Y., and Kanani, R. 2011. Impacts of climate change on runoffs in East Azerbaijan, Iran. J. Global Planet Change. 78: 3-4. 137-146.
26.Zhao, Z.C., Luo, Y., Jiang, Y., and Xu, Y. 2008. Projections of surface air temperature change in China for the next two decades. J. Meteorol. Environ. 24: 5. 1-5. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 627 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 440 |