ارزیابی عملکرد مدل‌های CMIP6 و پیش‌نگری تغییرات دما و بارش تحت سناریوهای خط سیر اجتماعی-اقتصادی مشترک (SSP) در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه اقلیم شناسی دانشگاه افسری امام علی علیه‌السلام، تهران، ایران

2 استادیار دانشگاه افسری امام علی علیه‌السلام، تهران، ایران

3 دانش آموخته دکتری تخصصی آب و هواشناسی، دانشگاه تربیت مدرس. تهران، ایران

چکیده

 پیش­نگری تغییرات اقلیمی در برنامه­ریزی­ها و مخاطرات محیطی از اهمیت زیادی برخوردار است. لذا در این پژوهش به پیش­نگری آینده تغییرات دما و بارش در ایران پرداخته شد. بدین منظور از داده­های دما و بارش 60 ایستگاه همدیدی با پراکنش مناسب در سطح کشور و همچنین داده­های 8 مدل CMIP6 تحت سه سناریوی خط سیر اجتماعی- اقتصادی مشترک (SSP1-2.6، SSP3-7.0 و SSP5-8.5) با کاربست روش اصلاح اریبی مقیاس­بندی خطی (LSBC) بهره گرفته شد و پس از ارزیابی مدل­ها با استفاده از سنجه‌های RMSE، MAE و R2 و انتخاب مدل بهینه به پیش­نگری تغییرات دما و بارش در دوره آینده (2050-2031) نسبت به دوره پایه (2022-1992) پرداخته شد. نتایج نشان داد که روش LSBC توانایی لازم جهت شبیه­سازی تغییرات دما و بارش در منطقه مورد مطالعه را دارد. بر اساس نتایج از بین مدل­های مختلف CMIP6 مورد بررسی مدل­های MPI-ESM1-2-LR و MRI-ESM2-0 به ترتیب بهترین عملکرد را در زمینه شبیه­سازی بارش و دما در کشور دارند. نتایج حاصل از پیش­نگری تغییرات دما و بارش نیز نشان داد که در منطقه مورد مطالعه دما بین 1/1 تا 1/2 درجه سلسیوس افزایش پیدا خواهد کرد که بیشترین تغییرات آن مربوط به مناطق شرقی و سپس جنوبی و مرکزی کشور است. کمترین تغییرات نیز مربوط به نواحی سردسیر در غرب و شمال غرب کشور است. اما بر اساس نتایج میزان بارش در منطقه مورد مطالعه بین 12 تا 28 درصد کاهش پیدا خواهد کرد که بیشترین تغییرات آن مربوط به نواحی شرقی و مرکزی کشور و کمترین تغییرات نیز مربوط به نواحی غربی و شمال غربی کشور است. در مجموع بر اساس نتایج میزان بارش در دوره آینده نسبت به دوره پایه به طور متوسط در کشور به میزان 5/18 درصد کاهش و دما به میزان 4/1 درجه سلسیوس افزایش پیدا خواهد کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluating the performance of CMIP6 models and predicting temperature and precipitation changes under common socio-economic trajectory (SSP) scenarios in Iran.

نویسندگان [English]

  • Hasan Rezaei 1
  • Hojat Pashapour 2
  • Farshid Sadeghi 3
1 Assistant Professor of Climatology Group, Department of Geography, Imam Ali Military University, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Department of Geography, Imam Ali Military University, Tehran, Iran
3 Graduated with a Ph.D. in Hydrology and Meteorology, Tarbiat Modares University.
چکیده [English]

this purpose, the temperature and precipitation data of 60 synoptic stations with appropriate distribution in the country as well as the data of 8 CMIP6 models under three common socio-economic trajectory scenarios (SSP1-2.6, SSP3-7.0 and SSP5-8.5) with application Linear Scaling Skew Correction (LSBC) method was used and after evaluating the models using RMSE, MAE and R2 metrics and choosing the optimal model to predict temperature and precipitation changes in the future period (2031-2050) The basic period (1992-2022) was addressed. The results showed that the LSBC method has the ability to simulate temperature and precipitation changes in the study area. Based on the results, among the different CMIP6 models examined, the MPI-ESM1-2-LR and MRI-ESM2-0 models respectively have the best performance in the field of rainfall and temperature simulation in the country. The results of forecasting changes in temperature and precipitation also showed that the temperature will increase between 1.1 and 1.2 degrees Celsius in the studied area, and the biggest changes are related to the eastern, then southern and central regions of the country. The least changes are related to colder areas in the west and northwest of the country. However, according to the results, the amount of precipitation in the study area will decrease between 12 and 28 percent, and the largest changes are related to the eastern and central regions of the country, and the smallest changes are related to the western and northwestern regions of the country.

کلیدواژه‌ها [English]

  • climate change"
  • tilt correction"
  • Iran"
  • CMIP6"
  • "
  • SSP