پیش‌نمایی بارندگی مناطق مختلف آب و هوایی ایران با استفاده از مدل اقلیمی LARS WG7

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران

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

3 بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی گرگان، گرگان، ایران

4 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران

10.22091/wrcc.2025.11744.1008

چکیده

هدف از این مطالعه، ارزیابی مدل ریزمقیاس‌نمایی (LARS-WG7) در پیش‌‌نمایی بارندگی در شهرهای گرگان، مشهد، شیراز، اهواز، کرمانشاه و ارومیه می‌باشد. به‌همین منظور اطلاعات بارندگی در دوره آماری (2020-1991) به‌عنوان دوره پایه در نظر گرفته شد. سپس برای پیش‌بینی تغییرات بارندگی در دوره‌های آتی (2040-2021، 2060-2041، 2080-2061) تحت سه سناریوی HadGem3 (SSP585، SSP126، SSP245)، مدل به اجرا درآمد. نتایج نشان می‌دهند که میزان بارندگی تحت سناریوهای اقلیمی در تمامی دوره‌های آتی در بعضی از ماه‌های سال کم‌تر از دوره پایه است. روند تغییرات میانگین بارندگی سالانه در دوره‌های آتی نسبت به دوره پایه افزایشی می‌باشد. اما فقط در شهر ارومیه، دوره آتی 2040-2021 (تحت سناریوی SSP126) و دوره آتی 2080-2061 (تحت سناریوی SSP585) نسبت به دوره پایه، روند کاهشی بارندگی را نشان داد. در شهر مشهد نیز دوره آتی 2080-2061 (تحت سناریوی SSP585) نسبت به دوره پایه، روند کاهشی بارندگی را نشان داد. هم‌چنین نتایج حاکی از آن بود که بیش‌ترین درصد اختلاف مقدار بارندگی (66/42 درصد) بین دوره پایه و آتی (تحت سناریوی SSP585) متعلق به شهر اهواز می‌باشد. کم‌ترین درصد اختلاف مقدار بارندگی (16/4 درصد) بین دوره پایه و آتی (تحت سناریوی SSP585) متعلق به شهر ارومیه می‌باشد. روند تغییرات بارندگی (ماهانه و سالانه) در دوره‌های آتی تحت سناریوهای مختلف SSP متغیر بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Forecasting Rainfall in Different Climatic Regions of Iran Using the LARS WG7 Climate Model

نویسندگان [English]

  • Marzieh Bagheri Khaneghahi 1
  • Aboutaleb Hezarjaribi 2
  • Mohammad Ismaeil Kamali 3
  • Fatemeh Zamani 4
1 Department of Water Engineering, Faculty of Water and Soil, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
2 Department of Water Engineering, Faculty of Water and Soil, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
3 , Department of Soil and Water Research, Agricultural and Natural Resources Research and Education Center of Golestan Province, Gorgan Agricultural Research, Education and Promotion Organization, Gorgan, Iran
4 Faculty of Electrical and Computer Engineering, Noshirvani University of Technology, Babol, Babol, Iran.
چکیده [English]

Background and Objective

Water resources, agriculture and environment are among the important factors affected by cli-mate change. Therefore, it is more important to examine the process of changes in parameters such as temperature and precipitation to know the future climate in order to plan and make management decisions. The purpose of this study is to evaluate the microscale model (LARS-WG7) in forecasting rainfall in the cities of Gorgan, Mashhad, Shiraz, Ahvaz, Kermanshah and Urmia.

Methodology

In this research, first, the daily rainfall information for the statistical period from 1991 to 2020 related to the synoptic stations of the studied cities was obtained from the National Meteorological Organization. Then, LARS WG7 climate model was used in order to predict the precipitation of fu-ture periods. After sorting the daily rainfall data of the study stations in the Notpad file and select-ing the HadGem3 model and the SSP scenarios and future periods considered in LARS WG7, the software was implemented for the study stations. In the first step, the modeled data were compared with the observed data. In the next step, with the help of the base period data, the data of the future periods (2040-2021, 2060-2041 and 2061-2080) were produced under different scenarios (SSP126, SSP245 and SSP585) and finally the changes of precipitation in the future periods compared to the base period was investigated.

Findings

The results showed that the amount of rainfall under the climate scenarios in all future periods in some months of the year is less than the base period. The trend of changes in the average annual rainfall in future periods is increasing compared to the base period. But only in Urmia city, the future period of 2021-2040 (under the SSP126 scenario) and the future period of 2061-2080 (under the SSP585 scenario) compared to the base period showed a decreasing trend of rainfall. In the city of Mashhad, the future period of 2061-2080 (under the SSP585 scenario) showed a decrease in rainfall compared to the base period. Also, the results indicated that the highest percentage of difference in rainfall amount (42.66%) between the base and future period (under SSP585 scenario) belongs to Ahvaz city. The lowest percentage difference in rainfall amount (4.16%) between the base and future period (under SSP585 scenario) belongs to Urmia city. The trends of rainfall changes (monthly and yearly) in the future periods were variable under different SSP scenarios.

Conclusion

According to the obtained results, it was found that the climatic conditions in the coming periods will be significantly different from the current conditions and in the coming years, the studied cities will face more rainfall. Changing the precipitation pattern in the future in cities can be caused by atmospheric instability and global warming. With the increase in temperature, the polar ice melts and leads to the rise of the water level of the seas and rivers and finally leads to climate changes and increased rainfall. The increasing trend of precipitation changes in the coming periods can lead to surface runoff and soil erosion in the future. Therefore, managing the crisis of urban floods in the coming years will be an important and necessary measure. Also, managing the optimal use of water in the agricultural sector for rainfed crops, choosing the type of crop and paying attention to the crop calendar according to the amount of precipitation in different months of the year is more important than before.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Climate Change
  • SSP Scenarios
  • Downscaling
  • HadGem3 Model
دوره 1، شماره 1
فروردین 1404
صفحه 28-39
  • تاریخ دریافت: 07 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری: 08 دی 1403
  • تاریخ پذیرش: 16 دی 1403
  • تاریخ اولین انتشار: 16 دی 1403
  • تاریخ انتشار: 01 فروردین 1404