چکیده:
شناسائی و استخراج طول دورههای خشک در نواحی خشک و نیمه خشک از اهمیت خاصی برخوردار است، بنابراین استفاده از مدلهای پیشیابی تغییرات اقلیمی برای بررسی رفتار پارامترهای اقلیمی در آینده امری اجتناب ناپذیر است. زیرا با شناخت رفتار زمانی- مکانی عناصر اقلیمی مانند بارش، قادر خواهیم بود شدت اثرات عوامل مخرب محیطی را کاهش دهیم. در این پژوهش عملکردمدل گردش عمومی جو - اقیانوس(AOGCMs- AR4)در شبیه سازی طول دورههای خشک در گسترهایران مورد ارزیابی قرار گرفت. بدین منظور مقادیر ماهانه بارش 15 مدل AOGCMکه در نسخة 5مدلLARS-WG تعبیه شده تحت سناریوهای مختلف برای دهههای 2050 و 2080 بر روی 45 ایستگاه همدید واقع در گستره ایران زمین ریزمقیاس شدند. بعد از اعتبارسنجی و وزندهی به مدلها با شاخصهای آماری، مشخص شد که مدل Hadcm3 و GFDL-CM2.1 بهترین کارایی و عملکرد را در شبیهسازی طول دورههای خشک دارد. در مقابل خروجی مدلهای NCPCM وINM-CM3.0 کمترین همبستگی را با دادههای مشاهداتی دارا میباشند. مدلسازی دورههای خشک با محاسبة سناریوهای تغییر اقلیم و لحاظ نمودن منابع عدم قطعیتها در خروجی مدلهای (AOGCM)، نشان داد که بر اساس بدترین سناریو(A2)، و حدیترین وضعیت(2080)، میانگین دمای کشور 2/7 درجة سلسیوس افزایش و میانگین بارش با وجود افزایش نقطهای آن در برخی از ایستگاهها، با کاهش 33 درصدی در کل کشور روبرو است. در خوشبینانهترین سناریو(B1)، نیز میانگین دمای کشور 1/4 درجه سلسیوس نسبت به دورة مشاهداتی افزایش و میانگین بارش نیز با کاهش 14 درصدی همراه است. نتایج حاصل از بررسی عدم قطعیت در بررسی دورههای خشک در ایران نشان داد که در هر دو دهة 2050 و 2080 و بر اساس هر سه سناریو(B1,A1B,A2)، طول دورههای خشک در تمامی پهنههای ایران افزایش مییابد. بیشترین درصد تغییرات طول دورههای خشک مربوط به پهنة شمالغرب (ارومیه، خوی، کرمانشاه، همدان و لرستان) است.
Introduction
Precipitation is one of the vital climatic parameters that plays a major role in human life. Therefore, the impact of Precipitation in occurrence or non-occurrence of droughts and dry spells have been very effective. Identification and extraction length of dry spells in arid and semi-arid regions are very important. According to the most recent climate classification that has been done, about 90 percent of the areas of Iran are located in arid and semi-arid climate, and more than 40 percent are facing a severe water crisis. Therefore, understanding the behavioral mechanisms of dry spells have a great significance in arid and semi-arid areas like Iran, especially with the pose of the phenomenon of climate change that caused the worsening dryness and desertification in some of the regions. Many researches simulated dry spells with climate change approach and use of the output of AOGCM models. Researches in this category are in less numbers, but the most recent research has been done by the authors (hashmy titles et al., 2015), investigating and modeling the length of dry spells in the Southwestern area of Iran. The aim of this research is to examine the Validation of AOGCMs Capabilities for Simulation Length of Dry Spells under the Climate Change and Uncertainty in Iran
Materials & Methods
According to the aim of this research, we used two databases in this study. The first database involves collecting and analyzing all data base information (minimum temperature, maximum temperature, rainfall and sunshine) on a daily scale in 234 synoptic stations (with different statistical period). But the format for the data station and point during the period of statistical modeling was needed for more than 30 years, which has a large statistical defects were excluded, and finally 45 synoptic stations that have favorable conditions (the maximum area coverage and continuous and reliabledata) were selected for the final processing of the first data base. The period of 1981-2010 was used as the base period.The second database contains data provided by version 5 models (LARS-WG) and on emission scenarios (B1, A1B, A2) from AOGCM models for the 2050s to be downscaled. In fact, this data is the first data base (minimum temperature, maximum, precipitation and sunshine) prepared based on the format models for analysis and predicting climate change, after downscaling it.
Because this research was based on study and extraction length of dry spells in the range of long-term with the approach to climate change, so the methodology is based on several stages. At first, verification (validation) of LARS-WG, to ensure efficiency in the process model simulation will be discussed. Then the performance and capabilities of 15 AOGCM models in the new version of Lars-wg will be assessed. At the end, the precipitation threshold is defined and extraction of the longest length of dry spells and comparing it with the maximum length of the dry spells will be simulated.