با همکاری انجمن آبخیزداری ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

2 دانشیار بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

3 عضو هیئت علمی مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان فارس، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

چکیده

مقدمه
مطالعات صورت گرفته در زمینه تغییر اقلیم در جهان حاکی از این واقعیت است که تغییر هرچند کم در دما موجب تغییر در وقوع پدیده‌‌های حدی نظیر خشکسالی، بارش‌‌های سنگین و توفان می‌شود. تغییرات شدید رفتار سنجه‌‌های جوی به‌ویژه طی قرن 21ام بیانگر نشانه‌‌هایی از رخداد تغییر اقلیم است. بنابراین تغییرات اقلیمی و گرم شدن آب و هوا می‌تواند به‌طور مستقیم بر مقادیر فرین اقلیمی و تغییرات زمانی و مکانی این رخدادها تأثیر گذارد؛ بنابراین در این پژوهش به تحلیل وقوع رخدادهای فرین اقلیمی آینده نزدیک استان فارس پرداخته‌شده است.
 
مواد و روش‌‌ها
در این پژوهش به‌منظور تحلیل روند وقوع رخدادهای فرین اقلیمی آینده نزدیک استان فارس از برون‌داد مدل ACCESS-ESM1-5 مربوط به گزارش ششم IPCC و آخرین سری انتشار سناریوهای اقلیمی (SSP) پس از ریزمقیاس نمایی با استفاده از مدل آماری LARS–WG در سطح ایستگاه استفاده ‌شده است. از اطلاعات روزانه بارش، دمای بیشینه و کمینه سه ایستگاه هم‌‌دید آباده، شیراز و لار مربوط به استان فارس استفاده ‌شده است. پس از ریزمقیاس نمایی برون‌داد مدل ACCESS-ESM1-5 پیش‌بینی بارش، دمای کمینه و بیشینه برای دوره آینده نزدیک (2055-2026) انجام گرفت. سپس با استفاده از بسته RClimdex در نرم‌افزار R، 14 شاخص فرین اقلیمی (هفت شاخص دمایی و هفت شاخص بارشی) برای دوره پایه و آینده نزدیک استخراج شد. پس از محاسبه 14 شاخص فرین اقلیمی برای بازه 30 ساله دوره آینده نزدیک (2055-2026) و دوره پایه (2020-1991) به‌صورت سالانه، تعیین روند برای هر شاخص با استفاده از آزمون من-کندال و شیب‌خط سن انجام گرفت. سپس شاخص‌های فرین اقلیمی در دو گروه دوره آینده نزدیک و دوره پایه قرار گرفتند و نوع توزیع داده‌ها مشخص شد. به‌منظور آشکارسازی وجود اختلاف در میانگین‌های دو گروه (گروه اول: مقادیر شاخص‌های فرین دوره پایه، گروه دوم: مقادیر شاخص‌های فرین دوره آینده نزدیک) از آزمون T مستقل استفاده شد.
 
نتایج و بحث
نتایج مربوط به ریزمقیاس نمایی برون‌داد مدل ACCESS-ESM1-5 نشان از افزایش دمای کمینه و بیشینه دوره آینده نزدیک (2055-2026) نسبت به دوره پایه (2020-1991) در هر سه ایستگاه و هر سه سناریو می‌‌دهد. مقادیر متوسط بارش نیز در ایستگاه شیراز نزولی و در دو ایستگاه آباده و لار صعودی پیش‌بینی‌شده است. نتایج مربوط به تعیین روند در شاخص‌های اقلیمی نشان داد که وجود روند در شاخص‌های فرین دمایی به نسبت شاخص‌های فرین بارشی محسوس‌تر است. تعداد روزهای یخبندان (FD) دارای روند معنی‌دار نزولی و تعداد روزهای تابستانی (SU25)، بیشینه ماهانه دمای بیشینه روزانه (TXx) و بیشینه ماهانه دمای کمینه روزانه (TNx) در هر سه ایستگاه و سه سناریو نسبت به دوره پایه روندی صعودی و اختلاف معنی‌داری در سطح اطمینان 95 درصد داشته است. شاخص بیشینه بارش یک‌روزه (RX1day) نیز در هر سه ایستگاه و سه سناریو معنی‌دار و دارای روند صعودی است که به‌طور متوسط 16.59 میلی‌متر بیشینه بارش یک‌روزه استان نسبت به دوره پایه افزایش خواهد داشت. شاخص شدت روزانه بارش (SDII) نیز در هر سه ایستگاه و سه سناریو روندی معنی‌دار صعودی است که به‌طور متوسط برای استان 3.83 میلی‌متر بر روز، آینده نزدیک نسبت به دوره پایه افزایش خواهد داشت.
 
نتیجه‌‌گیری
تغییرات شدید آب و هوایی و گرمایش جهانی در سال‌های اخیر به تغییر الگوهای جوی و پدید آمدن ناهنجاری‌های اقلیمی در اغلب نقاط جهان منجر شده است. پژوهش حاظر نشان از افزایش معنی‌داری در رخدادهایی فرین اقلیمی استان فارس دارد. وجود روند در شاخص‌های فرین دمایی به نسبت شاخص‌های فرین بارشی محسوس‌تر است. روند افزایشی شاخص‌های حدی گرم و روند کاهشی شاخص‌های حدی سرد در دوره آینده نزدیک (2055-2026) در استان فارس اتفاق خواهد افتاد؛ بنابراین ضروری است که در سطوح مختلف مدیریتی به‌منظور مقابله با پیامدهای احتمالی افزایش دما و رخدادهای حدی گرم تصمیمات و برنامه‌های پیشگیرانه اتخاذ و عملیاتی شود. بر اساس نتایج به‌دست‌آمده از بررسی فراوانی رخدادهای فرین بارش نیز نشان از افزایش شاخص شدت روزانه بارش، افزایش حداکثر بارش یک‌روزه در سه ایستگاه آباده، شیراز و لار و افزایش تعداد روزهای با بارش سنگین و خیلی سنگین در دو ایستگاه آباده و لار می‌دهد. این شرایط می‌تواند بیانگر افزایش بارش‌های شدید و کوتاه مدت و در مقابل کوتاه‌تر شدن فصل بارش منطقه باشد. درنتیجه با توجه به پیامدهای خسارت‌بار ناشی از رخدادهایی فرین بارشی همچون خشکسالی و سیل می‌بایست به‌منظور کاهش حداکثری خسارات ناشی از این بلایای جوی رصد و پایش آنها بیش از گذشته موردتوجه قرار گیرد تا بتوان با اعمال مدیریت فعال و هوشمند با سرعت بیشتری به‌طرف مدیریت ریسک و کاهش خطر حرکت کرد
 

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Analysis of near future climate extreme events in Fars Province

نویسندگان [English]

  • Parsa Haghighi 1
  • Seyed Masoud Soleimanpour 2
  • Sohrab Sadeghi 3

1 Master, Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran

2 Associate Professor, Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran

3 Scientific Member (Training Instructor) of Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran

چکیده [English]

Introduction
Studies conducted in the field of climate change in the world indicate that even a small change in temperature causes a change in the occurrence of extreme phenomena such as drought, heavy rainfall, and storms. Severe changes in the behavior of atmospheric indicators, especially during the 21st century, indicate signs of climate change occurrence. Therefore, climate change and climate warming can directly affect the extreme values ​​of climate and the temporal and spatial changes of these events; thus, this study analyzes the trend of occurrence of extreme climate events shortly in Fars Province.
 
Materials and methods
In this study, in order to analyze the trend of extreme climate events shortly in Fars Province, the ACCESS-ESM1-5 model related to the IPCC Sixth Assessment Report and the latest series of climate scenario releases (SSP) was used after exponential downscaling using the LARS-WG statistical model at the station level. Daily precipitation, maximum and minimum temperature data from three synoptic stations of Abadeh, Shiraz, and Lar in Fars Province were used. After exponential downscaling of the ACCESS-ESM1-5 model, precipitation, and minimum and maximum temperatures were predicted for the near future period (2026-2055). Then, using the RClimdex package in R software, fourteen extreme climate indices (7 temperature indices and 7 precipitation indices) were extracted for the base period and the near future. After calculating 14 climate extreme indices for the 30 years] of the near future period (2026-2055) and the base period (1991-2020) on an annual basis, the trend for each index was determined using the Mann-Kendall test and the slope of the age line. Then, the climate extreme indices were placed in two groups of the near future period and the base period, and the type of data distribution was determined. In order to reveal the existence of a difference in the means of the two groups (the first group: values ​​of the extreme indices of the base period, the second group: values ​​of the extreme indices of the near future period), an independent t-test was used.
 
Results and discussion
The results of the exponential downscaling of the ACCESS-ESM1-5 model indicate an increase in the minimum and maximum temperatures of the near future period (2026-2055) compared to the base period (1991-2020) in all three stations and all three scenarios. The average precipitation values ​​are also predicted to decrease at the Shiraz station and to increase at the Abadeh and Lar stations. The results of determining the trend in climate indices showed that the trend in temperature extreme indices is more noticeable than precipitation extreme indices. The number of frost days (FD) has a significant downward trend and the number of summer days (SU25), the monthly maximum daily maximum temperature (TXx) and the monthly maximum daily minimum temperature (TNx) have an upward trend in all three stations and three scenarios compared to the base period and a significant difference at the 95% confidence level. The maximum one-day precipitation index (RX1day) is also significant and has an upward trend in all three stations and three scenarios, with an average increase of 16.59 mm in the maximum one-day precipitation in the province compared to the base period. The daily precipitation intensity index (SDII) is also a significant upward trend in all three stations and three scenarios, with an average increase of 3.83 mm/day for the province in the near future compared to the base period.
 
Conclusions
Severe climate changes and global warming in recent years have led to changes in weather patterns and the emergence of climate anomalies in most parts of the world. The present study shows a significant increase in extreme climate events in Fars Province. The trend in extreme temperature indices is more noticeable than extreme precipitation indices. An increasing trend in extreme hot indices and a decreasing trend in extreme cold indices will occur in the near future (2026-2055) in Fars Province; therefore, it is necessary to adopt and implement preventive decisions and plans at different management levels to deal with the possible consequences of increasing temperatures and extreme hot events. Based on the results obtained from examining the frequency of extreme precipitation events, it also shows an increase in the daily precipitation intensity index, an increase in the maximum one-day precipitation in three stations of Abadeh, Shiraz, and Lar, and an increase in the number of days with heavy and very heavy precipitation in two stations of Abadeh and Lar. These conditions could indicate an increase in intense and short-term rainfall, as well as a shortening of the region's rainy season. Consequently, given the damaging consequences of extreme rainfall events such as drought and flood, more attention should be paid to monitoring and observing these weather disasters in order to minimize the damage caused by them, so that active and intelligent management can be applied to move more quickly towards risk management and risk reduction.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Climate change
  • SSP scenarios
  • Climate extreme index
  • ACCESS-ESM1-5 model
Alijani, B., Roshani, A., Parak, F., Heydari, R., 2012. Trends in extreme daily temperature using climate change indices in Iran. J. Geograph. Environ. Hazards 1(2), 17-28 (in Persian). doi: 10.22067/geo.v1i2.18617
Asadi Oskouei, E., Mortezapoor, S., 2020. Study of climate change and extreme climate indicators of temperature parameters in Guilan Province. Nivar 44(110-111), 98-114 (in Persian). doi: 10.30467/nivar.2020.214952.1146
Brown, B.G.,  Katz, R.W., 1995. Regional analysis of temperature extreme: spatial analoge for climate change, national center for atmospheric reaserch, Boulder, Colorado. J. Climate 8, 108 pages.
Chamberlain, M.A., Ziehn, T., Law, R.M., 2024. The southern ocean as the climate's freight train–driving ongoing global warming under zero-emission scenarios with ACCESS-ESM1. 5. Biogeosci. 21(12), 3053-3073.
Chen, H., Zhao, Y., Feng, H., Li, H., Sun, B., 2015. Assessment of climate change impacts on soil organic carbon and crop yield based on long-term fertilization applications in Loess Plateau, China. Plant Soil 390, 401-417. doi:10.1007/s11104-014-2332-1
Darand, M., 2014. Analysis of variations in extreme temperature and precipitation in Oromieh indices as the signs of climate change. J. Water Soil Conserv. 21(2), 12-19 (in Persian).
Esmaiili, H., Roshani, A., Shakiba, A., Parak, F., 2019. Trend analysis of climate compound extreme indices in Iran. J. Geograph. Environ. Hazards 7(4), 89-110 (in Persian). doi: 10.22067/geo.v0i0.67984
Eyni Nargeseh, H., Deihimfard, R., Soufizadeh, S., Haghighat, M., Nouri, O., 2016. Predicting The impacts of climate change on irrigated wheat yield in fars province using apsim model. Electronic J. Crop Produc. 8(4), 203-224.
Eyring, V., Bony, S., Meehl, G.A., Senior, C.A., Stevens, B., Stouffer, R.J., Taylor, K.E., 2016. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geosci. Model Develop. 9(5), 1937-1958. doi: 10.5194/gmd-9-1937-2016, 2016.
Fan, L., Chen, D., 2016. Trends in extreme precipitation indices across China detected using quantile regression. Atmos. Sci. Let. 17, 400-406.
 Fathian, F., Ghadami, M., Haghighi, P., Amini, M., Naderi, S., Ghaedi, Z., 2020. Assessment of changes in climate extremes of temperature and precipitation over Iran. Theoreti. Applied Climatol. 141, 1119-1133.
Haghighi, P., Soleimanpour, S.M., Moradi, A., 2025. The effects of climate change on precipitation and temperature using SSP scenarios (case study: Fars Province). Water Soil Manage. Modell. 5(2), 199-218. doi:10.22098/mmws.2024.14691.1425 (in Persian).
Hassan, Z., Shamsudin, S., Harun, S., 2014 Application of SDSM and LARS-WG for simulating and downscaling of rainfall and temperature. Theoreti. Applied Climatol. 116, 243-257.
 IPCC. 2013. Climate change 2007. The Physical Science Basis, A Contribution of Working Groups. I, to the forth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Solomon and the Core Writing Team (eds)".Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, USA.
Iranshahi, M., Ebrahimi, B., Yousefi, H., Moridi, A., 2023. Investigating the effects of climate change on temperature and precipitation using Neural Network and CMIP6 (case study: Aleshtar and Khorramabad Stations). Water Irriga. Manage. 12(4), 821-845 (in Persian). doi: 10.22059/jwim.2022.346796.1009.
 Jones, P.D., Moberg, A., 2003. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: An extensive revision and an update to 2001. J. Clim. 16, 206-223.
Moghadas, P., Mahjoobi, E., Gharechelou, S., 2024. Prioritization of the CMIP6 general circulation models using multi-criteria decision-making methods in the Nekarood watershed. Iran. J. Irriga. Drainage 18(1), 15-25 (in Persian).
Norooz-Valashedi, R., Bararkhanpour Ahmadi, S., Bahrami Pichaghchi, H., Mazloom Babanari, S., 2024. Forecasting the changes of temperature extreme indices in the area of Mazandaran Province under CMIP6 scenarios. Water. Engin. Manage. 16(2), 279-301 (in Persian). doi: 10.22092/ijwmse.2024.363859.2036
O’Neill, B.C., Kriegler, E., Ebi, K.L., Kemp-Benedict, E., Riahi, K., Rothman, D.S., van Ruijven, B.J., van Vuuren, D.P., Birkmann, J., Kok, Levy, K.M., Solecki, W., 2015. The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environ. Change 42, 169-180. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
 Rahimzadeh, F., 2008. Investigation of changes in extreme precipitation indices of Iran. Nivar 30(59),  7-20 (in Persian).
Revadekar, J.V., Kulkarni, A., 2009. The El Nino-Southern Oscillation and winter precipitation extremes over India. Int. J. Climatol. 92, 1111-1119.
RezaeiChermahini, M., Yousefi, H., Mansouri, Z., Haghighi, P., 2020. Investigation of climate change occurrence and its impact on wheat growth (case study: Fars Province). Iran. J. Ecohydrol. 7(1), 1-15 (in Persian).
Semenov, M.A., Barrow, E.M., 2002. LARS-WG a stochastic weather generator for use in climate impact studies. User Manual, Version 3.0.
Sheykh Rabiee, M.R., Peyrowan, H.R., Daneshkar Arasteh, P., Akbary, M., Motamedvaziri, B., 2024. Investigating the effects of climate change using the results of the sixth report of the inter-state delegation on the amount of runoff and sediment yield. Water. Engin. Manage. 16(4), 550-570 (in Persian). doi: 10.22092/ijwmse.2024.365664.2062
Shouquan Cheng, C.H., Cambel, M., Li, Q., Li, G.H., Day, N., Pengelly, D., Gingrich, S., Kalaassen, J., Maclver, D., Comer, N., Mao, Y., Thompson, W., Lin, H., 2008. Differential and combined impacts of extreme temperatures and air pollution on human mortality in south–central Canada. Part II: future estimates. Air Qual. Atmos. Health 1, 223-235.
Stouffer, R.J., Eyring, V., Meehl, G.A., Bony, S., Senior, C., Stevens, B., Taylor, K.E., 2017. CMIP5 scientific gaps and recommendations for CMIP6. Bullet. Americ. Meteorol. Soci. 98(1), 95-105. Doi: 10.1175/BAMS-D-15-00013.1
Varshavian, V., Khalili, A., Ghahreman, N., Hajjam, S., 2011. Trend analysis of minimum, maximum, and mean daily temperature extremes in several climatic regions of Iran. J. Earth Space Physic. 37(1), 169-179 (in Persian).
Vatanparast Ghaleh Juq, F., Salahi, B., 2024. Evaluating the effects of climate change on droughts in the coming decades in aras basin under the CMIP6 Model. Water. Engin. Manage. 17(1), 44-63 (in Persian). doi: 10.22092/ijwmse.2024.364619.2040
Zhang, X., Aguilar, E., Sensoy, S., Melkonyan, H., Tagiyeva, U., Ahmed, N., 2005. Trends in the middle east climate extreme indices from 1950 to 2003. J. Geophys. Res. 110, D22104.