چکیده:
هدف از این تحقیق ، تعیین سهم اثرات محرکهای مختلف تغییر اقلیم بر تغییرات بارش های حدی جنوب غرب ایران می باشد. محدوده مورد مطالعه شامل حوضه های آبریز مهمی چون حوضه های کارون بزرگ ، زهره و جراحی و کرخه می باشد. شاخص های حداکثر بارش سالانه و حداکثر مجموع بارش پنج روزه در سال ،طی دوره آماری 2005-1951 با استفاده از پایگاه داده های بارش روزانه افرودیت(APHRODITE) به عنوان مشاهدات و شبیه سازی های مدل NorESM1-M ، تهیه و بررسی شدند . با استفاده از رویکرد بزرگ مقیاس نمایی و با استفاده از روش نزدیکترین همسایگی ، میانگین سلول منطقه ی مورد مطالعه بین طول جغرافیایی 48 تا 52 درجه ی شرقی و عرض جغرافیایی 30 تا 33 شمالی محاسبه گردید . سهم محرک های خارجی پدیده تغییر اقلیم شامل اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی (ALL) ، اثرات جداگانه طبیعی (NAT) و اثرات جداگانه گازهای گلخانه ای (GHG) بر تغییرات بارش های حدی منطقه با استفاده از روش انگشت نگاشت بهینه آشکارسازی و نسبت دهی برای اولین بار در ایران در این پژوهش مورد بررسی قرار گرفت . نتایج به دست آمده نشان می دهند که سهم سیگنال (ALL) در تغییرات بارش های حدی جنوب غرب ایران طی دوره آماری 2005-1951 قابل آشکارسازی و نسبت دهی هستند . اما هیچ گونه آشکارسازی برای اثرات جداگانه طبیعی (NAT) و اثرا جداگانه گازهای گلخانه ای (GHG) تایید نگردید. درصد تغییرات روند قابل نسبت دهی به اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی برای Rx1day و Rx5day به ترتیب 64/1 درصد ( 18/0 تا 1/3) و 5/2 درصد(1 تا 4 درصد) برآورد گردید.
Understanding the changes in extreme precipitation over a region is very important for adaptation strategies to climate change. One of the most important topics in this field is detection and attribution of climate change. Over the past two decades, there has been an increasing interest for scientists, engineers and policy makers to study about the effects of external forcing to the climatic variables and associated natural resources and human systems and whether such effects have surpassed the influence of the climates natural internal variability. The definitions used in the 5th assessment report were taken from the IPCC guidance paper on detection and attribution, and were stated as follows: Detection of change is defined as the process of demonstrating that climate or a system affected by climate has changed in some defined statistical sense without providing a reason for that change. An identified change is detected in observations if its likelihood of occurrence by chance due to internal variability alone is determined to be small. Attribution is defined as the process of evaluating the relative contributions of multiple causal factors to a change or event with an assignment of statistical confidence. Detection and attribution of human-induced climate change provide a formal tool to decipher the complex causes of climate change. In this study the optimal fingerprinting detection and attribution have been attempted to investigate the changes in the annual maximum of daily precipitation and the annual maximum of 5-day consecutive precipitation amount over the southwest of Iran.
This is achieved through the use of the Asian PrecipitationHighly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources Project(APHRODITE) dataset as observation, a climate model runs and the standard optimal fingerprint method. To evaluate the response of climate to external forcing and to estimate the internal variability of the climate system from pre-industrial runs, the Norwegian Climate Centers Earth System Model- NorESM1-M was used. We used up scaling to remap both grid data of observations and simulations to a large pixel. This remapped pixel coverages the area of the southwest of Iran. The optimal finger printing method needs standardized values like probability index(PI) or anomalies as input data, since the magnitude of precipitation varied highly from one region to another. The General Extreme Value distribution (GEV) is used to convert time series of the Rx1day and Rx5day into corresponding time series of PI. Then we calculated non-overlapping 5-year mean PI time series over the area study. In this research, we applied optimal fingerprinting method by using empirical orthogonal functions. The implementation of optimal fingerprinting often involves projecting onto k leading EOFs in order to decrease the dimension of the data and improve the estimate of internal climate variability. A residual consistency test used to check if the estimated residuals in regression algorithm are consistent with the assumed internal climate variability. Indeed, as the covariance matrix of internal variability is assumed to be known in these statistical models, it is important to check whether the inferred residuals are consistent with it; such that they are a typical realization of such variability. If this test is passed, the overall statistical model can be considered suitable.
Results obtained for response to anthropogenic and natural forcing combined forcing (ALL) for Rx1day and Rx5day show that scaling factors are significantly greater than zero and consistent with unit. These results indicate that the simulated ALL response is consistent with Rx1day observed changes. Also, it is found that the changes in observed extreme precipitation during 1951-2005 lie outside the range that is expected from natural internal variability of climate alone and greenhouse gasses alone, based on NorESM1-M climate model. Such changes are consistent with those expected from anthropogenic forcing alone. The detection results are sensitive to EOFs. We estimate the anthropogenic and natural forcing combined attributable change in PI over 19512005 to be 1.64% [0.18%, 3.1%, >90% confidence interval] for RX1day and 2.5% [1%,4%] for RX5day.
خلاصه ماشینی:
سهم محرک های خارجی پدیده تغییر اقلیم شامل اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی (ALL) ، اثرات جداگانه طبیعی (NAT) و اثرات جداگانه گازهای گلخانه ای (GHG) بر تغییرات بارش های حدی منطقه با استفاده از روش انگشت نگاشت بهینه آشکارسازی و نسبت دهی برای اولین بار در ایران در این پژوهش مورد بررسی قرار گرفت .
نتایج مطالعه آنها ١ Atmospheric saturation vapor pressure 0 Clausius-Clapeyron relationship 8 Annual maximum of daily precipitation 5 Optimal Fingerprinting 9 Scaling Factor ٦ Coupled Model Intercomparison Project Phase III نشان داد که آشکارسازی پاسخ ها به اثرات نیروهای خارجی ترکیبی انسانی و طبیعی ١ (ALL) نسبت به اثرات انسانی به طور جداگانه ٢ (ANT) از قوت کمتری برخوردار است .
در روش های انگشت نگاشت بهینه آشکارسازی و نسبت دهی ، با توجه به اینکه حجم زیادی از داده های شبیه سازی مدل برای برآورد تغییر پذیری اقلیم درونی ، مورد نیاز است لذا این روشها به منظور محاسبه بهترین نتایج ، اغلب نیاز به کاهش حجم داده های اجرای کنترل دارند.
نتیجه گیری در تحقیق حاضر به بررسی سهم اثرات عوامل انسانی و طبیعی سیستم اقلیم کره زمین بر تغییرات سری زمانی بارش های حداکثر روزانه و حداکثر مجموع بارش پنج روزه در سال در دوره آماری٢٠٠٥ -١٩٥١ در منطقه جنوب غرب ایران ، با استفاده از روش استاندارد انگشت نگاشت بهینه پرداخته شد.
نتایج بیانگر این است که پاسخ های شبیه سازی مدل M-NorESM١ به اثرات ترکیبی انسانی و طبیعی (ALL) با تغییرات بارش های Rxday١ و Rxday٥ در جنوب غرب ایران هماهنگی دارند و سیگنال ALL به طور معنا داری ،قابل آشکارسازی و نسبت دهی تشخیص داده شد.