ارزیابی عملکرد مدل‌های LARS-WG و SDSM در مقیاس‌کاهی برونداد مدل‌های CMIP6 در حوزه آبخیز دریاچه ارومیه

نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت‌حوزه‌های آبخیز، پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

2 گروه خشکسالی و تغییراقلیم، پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

3 گروه حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرمانشاه، ایران

چکیده
مقدمه: خروجی مدل‌های گردش کلی جو (GCMs) به علت تفکیک فضایی شبکه‌ای پایین فاقد دقت مکانی و زمانی مناسب برای مطالعات منطقه‌ای و محلی است. این نیاز منجر به توسعۀ مدل‌های منطقه‌ای و مقیاس کاهی آماری و دینامیکی گردید. از میان روش‌های آماری نیز مدل‌های LARS-WG و SDSM از رایح‌ترین و معتبرترین ابزارهای مقیاس‌کاهی به حساب می‌آیند. 
مواد و روش‌ها: در این تحقیق عملکرد این دو مدل در مقیاس‌کاهی برونداد مدل‌های CMIP6 و شبیه‌سازی متغیرهای دما و بارش در حوزه آبخیز دریاچه ارومیه ارزیابی شد. ایستگاه‌های هواشناسی مورد بررسی شامل 7 ایستگاه همدیدی با دوره آماری 30 سال متناسب با دوره پایه مدل‌ها (2014-1985) می‌باشد. جهت ارزیابی عملکرد مدل‌ها نیز از سنجه‌های خطاسنجی MSE، RMSE، MAE و هم‌چنین R2 بهره گرفته شد.
نتایج: هر دو مدل LARS-WG و SDSM در شبیه‌سازی متغیرهای دما و بارش در حوضه مورد مطالعه از توانایی بالایی برخوردارند. هرچند در ایستگاه‌های مختلف و همچنین متغیرهای اقلیمی مختلف میزان دقت آن‌ها یکسان نبود. بر اساس نتایج هر دو مدل در شبیه‌سازی بارش از دقت کمتری نسبت به دما برخوردارند که این امر می‌تواند ناشی از پیچیده بودن فرآیند بارش و ماهیت آن باشد. مدل SDSM کمترین خطا را در شبیه‌سازی داده‌های دما و بارش در حوضه مورد مطالعه دارد. با وجود اینکه مدل LARS-WG نیز توانایی مناسبی در شبیه‌سازی داده‌های دما و بارش جهت مقیاس کاهی دارد و در برخی ایستگاه‌های نیز بهتر عمل کرده است اما قابلیت آن به اندازه مدل SDSM نیست. در مدل SDSM عمل مقیاس کاهی از طریق ایجاد یک رابطه رگرسیونی بین پیش‌بینی کننده‌ها و پیش‌بینی شونده‌ها در یک ایستگاه صورت می‌گیرد ولی در مدل LARS-WG متغیرهای مستقل و بزرگ مقیاس جوی نقش مستقیمی در شبیه‌سازی داده‌ها ندارند بلکه مدل در ابتدا به منظور تعیین پارامترها و خصوصیات آماری داده‌های مشاهداتی آنها را تحلیل می‌کند سپس هم راستا با نوع تغییرات آینده متغیرهای اقلیمی بزرگ مقیاس، پارامترهای آماری داده‌های مشاهداتی را تغییر داده و اقدام به باز تولید داده‌ها در دوره‌های آینده می‌کند. با توجه به سنجه‌های خطاسنجی و مقایسه دو مدل مورد بررسی با یکدیگر به طور قطعی نمی‌توان یکی را بر دیگری ترجیح داد. 
بحث: به دلیل نوع فرآیند شبیه‌سازی و همچنین ساختار ترکیبی مدل SDSM در مقیاس‌کاهی داده‌ها و استفاده مستقیم از مدل‌های گردش کلی جو و داده‌های بزرگ مقیاس NCEP و ERA5 در گزارش ششم، این مدل دقت بیشتری در شبیه‌سازی داده‌ها در حوضه مورد بررسی دارد. از طرف دیگر مدل LARS-WG نیز به سبب سادگی ساختار مدل، داده‌های ورودی به مدل و نیاز به مهارت کمتر و همچنین سرعت عملکرد دارای برتری است و به کاربر قدرت انعطاف بیشتری را می‌دهد. اما مدل SDSM دارای فرآیند پیچیده‌تری است و نیاز به دقت و زمان بیشتر و همچنین تخصص نسبتاً بالای کاربر دارد. این مدل علاوه بر متغیرهای اقلیمی برای متغیرهای هیدرولوژی و زیست محیطی نیز قابل استفاده است در صورتی که مدل LARS-WG فقط برای متغیرهای دما، بارش، تابش و تبخیر کاربرد دارد. اما از طرف دیگر برای مدل LARS-WG با توجه به ویژگی‌های اقلیمی منطقه مورد مطالعه می‌توان سناریوهای جدید تغییر اقلیم تعریف نمود که در کاربرد این مدل‌ها در یحث‌های تغییر اقلیم می‌تواند مفید باشد. در مجموع می‌توان نتیجه گرفت این مدل‌ها علی‌رغم تفاوت‌هایی که دارند می‌توانند رفتار آماری داده‌های اقلیمی یک ایستگاه هواشناسی را از نظر میانگین، انحراف معیار و غیره تولید کنند که با رفتار آماری داده‌های مشاهداتی یکسان هستند و هیچکدام از مدل‌ها بر دیگری برتری مطلق ندارد. با توجه به این‌که در هر منطقه‌ای قبل از اجرای مدل‌های تغییر اقلیم، مقیاس‌کاهی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها امری ضروری است از نتایج حاصل از این پژوهش می‌توان در صحت‌سنجی برونداد مدل‌ها CMIP6 در پیش‌نگری متغیرهای اقلیمی در دوره‌های آینده در اقلیم‌های مختلف استفاده کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


1.    Aghashahi, M., Ardestani, M., Niksokhan, M.H. and Tahmasbi, B., 2012. introducing and comparisons of Lars-wg and SDSM modelsfor downscaling environmental parameters and climate change studies, 6th national conference and exhibitions of environmental engineering.
2.    Babaousmail, H., Hou, R., Ayugi, B., Ojara, M., Ngoma, H., Karim, R., Rajasekar, A. and Ongoma, V., 2021. Evaluation of the Performance of CMIP6 Models in Reproducing Rainfall Patterns over North Africa. Atmosphere, 12, 475.
3.    Carter, T.R., Parry, M.L., Harasawa, H. and Nishioka, S., 1994. IPCC technical guidelines for assessing climate change impacts and adaptions, IPCC Special Report to Working Group II of IPCC, London.
4.    Dibike, Y.B. and Coulibaly, P., 2005. Hydrologic impact of climate change in the Saguenay Watershed: Comparison of Ownscaling Methods and Hydrologic Models. Journal of Hydrologic, 307: 145–163.
5.    Goodarzi, M., Hosseini, A. and Mesgari, E., 2016. Climate Models, Azarkelk press, Zanjan.
6.   Goodarzi, M., Salahi, B. and Hosseini, S.A., 2016. Performance Analysis of LARS-WG and SDSM Downscaling Models in Simulation of Climate Changes in Urmia Lake Basin. jwmseir; 9 (31):11-22. UR:http://jwmsei.ir/article-1-457-en.html
7.    Hafezi Moghaddas, N., Lashkaripour, G. and Parsaei, R., 2024. Performance analysis of CMIP6 models in projection of temperature and precipitation changes in the Chahnimeh area of Sistan and Baluchistan province. Journal of Climate Research, 1402(56), 165-178.
8.    Hashmi. M.Z., Shamseldin. A.Y. and Melville, B.W., 2010. Comparison of SDSM and LARS-WG for simulation and downscaling of extreme precipitation events in a watershed, Stoch Environ Res Risk Assess.
9.    Hosseini, A., 2015, a study on climate change impacts on the changes of surface runoffin Urmia Lake basin, a PhD dissertation, Physical geography, Mohaqegh Ardabili University, 196pp.
10. Hu, T.S., Lam, K.C. and Ng, S.T., 2001. River flow time series prediction with a range dependent neural network. Hydrological Science Journal, 46: 729-745.
11.Karamouz, M., Ramezani, F. and Razavi, S., 2006. application of Artificial Neural network, in predicting long-term precipitation using Meteorologic signals, 7th international congress on civil engineering, Tehran. 11 pp.
12.Khan, M.S., Coulibaly, P. and Dibike. Y., 2006. Uncertainty analysis of statistical downscaling method. Journal of Hydrology, 319: 357-382.
13.Kilsby, C.G., Jones, P.D., Burton, A., Ford, A.C., Fowler, H.J., Harpham, C., James, P., Smith, A. and Wilby, R.L., 2007. A daily weather generator for use in climate change studies. Environmental Modelling and Software, 22: 1705–1719.
14.Lin, J.Y., Cheng,C.T. and Chau, K.W., 2006. Using support vector machines for long-term discharge prediction. Hydrological Science Journal, 51: 599-612.
15.Majdi, F.,  Hosseini, S.A., Karbalaee, A., Kaseri, M. and Marjanian, S., 2022. Future projection of precipitation and temperature changes in the Middle East and North Africa (MENA) region based on CMIP6. Theor Appl Climatol 147, 1249–1262.
16.Mesgari, M., Hosseini, S.A., Hemmesy, M.S., Houshyar, M. and Golzari Partoo, L., 2022. Assessment of CMIP6 models’ performances and projection of precipitation based on SSP scenarios over the MENAP region. Journal of Water and Climate Change, 13 (10): 3607–3619.
17. Oji, R., 2018. Comparison of Multi-site and Single-site Daily Precipitation and Temperature Extremes Downscaling (Case Study: Southern Coast of the Caspian Sea). Journal of the Earth and Space Physics, 44(2), 397-410. doi:10.22059/jesphys.2017.234927.1006908
18.Peng, S., Wang, C., Li, Z., Mihara, K., Kuramochi, K., Toma, Y. and Hatano, R., 2023.Climate change multi-model projections in CMIP6 scenarios in Central Hokkaido, Japan. Sci Rep, 13(1):230.
19.Racsko, P., Szeidl, L. and Semenov, M., 1991. A serial approach to local stochastic weather models. Ecological Modeling, 57, 27-41.
20.Samadi, Z. and Massah Bavani, A., 2008. Introducing artifitial neural network and SDSM methods for downscaling temperature and precipitation data, 3rd conference on Iranian water resources, university of Tabriz, 9p.
21.Sedaghat Kerdar, A. and Fatahi, E., 2008. Drought Early Warning Methods over Iran. Geography and Development, 6(11), 59-76. doi: 10.22111/gdij.2008.1616Salahi, B., Goudarzi, M. and Hosseini, S. A. (2016). Predicting the temperature and precipitation changes during he 2050s in Urmia Lake Basin. Watershed Engineering and Management, 8(4), 425-438. doi: 10.22092/ijwmse.2016.107179.
22.Semenov, M., Brooks, R., Barrow, E. and Richardson, C., 1998. Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climates. Clim. Res., 10:95-107.
23.Semonov, M.A. and Stratonovitch, P., 2010. Use of multi-model ensembles from global climate models for assessment of climate change impacts, Climate Research, 41: 1-14.
24.Shamsipour, A.A., 2013. climate modeling, concepts and methods, Tehran university press, 294 pp.
25.Sharma D., Gupta A.D., Babel M.S.  2007. Spatial disaggregation of bias-corrected GCM precipitation for improved hydrologic simulation: Ping River Basin, Thailand, Hydrol. Earth Syst. Sci. 11: 1373–1390.
26. Sobhani, B., Eslahi, M. and Babaeian, I., 2017. Comparison of statistical downscaling in climate change models to simulate climate elements in Northwest Iran. Physical Geography Research, 49(2), 301-325. doi: 10.22059/jphgr.2017.62847
27. Sunyer, M.A., Hundecha, Y., Lawrence, D., Madsen, H., Willems, P., Martinkova, M., Vormoor, K., Bürger, G., Hanel, M., Kriaučiūnienė, J., Loukas, A., Osuch, M. and Yücel, I., 2015. Inter-comparison of statistical downscaling methods for projection of extreme precipitation in Europe, Hydrol. Earth Syst. Sci., 19:1827-1847.
28. Wigley, T.W.L., Jones, P.D., Briffa, K.R. and Smith, G., 1990. Obtaining sub-grid scale information from coarse resolution general circulation model output, J. Geophys. Res. 951: 1943–1953.
29. Wilby, R.L., Dawson, C.W. and Barrow, E.M., 2002. SDSM- a decision support tool for the assessment of regional climate change impacts, Environmental Modeling & Software, 17: 147-159.
30. Wilby, R.L. and Harris. I., 2006. A frame work for assessing uncertainties in climate change impacts: low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resour. Res. 42:10 p.
31. Wilby, R.L., Tomlinson, O.J. and Dawson, C.W., 2007. Multi-site simulation of precipitation by condition resampling. Journal of climate Research, 23: 183-194.
32. Wilks, D.S., 1992. Adapting stochastic weather generation algorithms for climate change studies. Climate Change.. 22: 67-84.
33. Wilks, D.S. and Wilby, R.L., 1999. The weather generation game: a review of stochastic weather models. Progress in Physical Geography. 23: 329-357.
34. Zareian, M.J., Dehban, H. and Gohari, A., 2023. Evaluation of the Accuracy of CMIP6 Models in Estimating the Temperature and Precipitation of Iran Based on a Network Analysis. Water and Irrigation Management, 12(4), 783-797. doi:  10.22059/jwim.2022.345975.1006
دوره 10، شماره 88
ویژه‌نامه تغییر اقلیم
تابستان 1404
صفحه 98-111