تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

اثر تغییر اقلیم بر میزان آب قابل بارش در سواحل شمال خلیج فارس

نویسندگان
1 دانشگاه خوارزمی
2 دانشیار اقلیم شناسی دانشگاه خوارزمی
3 استاد اقلیم شناسی دانشگاه خوارزمی
چکیده
جهت آشکارسازی تغییر اقلیم از شاخص های اقلیمی متنوعی می توان استفاده کرد که غالبا دما و بارش مدنظر قرار گرفته است. به منظور بررسی اثر تغییر اقلیم بر میزان آب قابل بارش در سواحل شمال خلیج فارس اقدام به شبیه سازی آب قابل بارش برای دوره 2017 تا 2050 بر اساس سناریوی RCP4.5 مدل Hadcm3 گردید. جهت تحلیل سری زمانی گذشته و حال آب قابل بارش و آشکار سازی روند این سری زمانی از داده های پایگاه NCEP/NCAR با رزولوشن 0/125 درجه قوسی استفاده گردید. تحلیل سری زمانی آب قابل بارش با استفاده از دو آزمون تخمین­ گر شیب SENS و آزمون من-کندال انجام شد. نتایج بیانگر آن بود که سری زمانی سالانه آب قابل بارش منطقه روند افزایشی داشته است، هر ساله، 0/05 میلی متر، آب قابل بارش افزایش داشته و به سمت همگونتر شدن میل کرده است، این میزان افزایش در سطح اطمینان 0/95 معنی دار بوده است. میزان افزایش آب قابل بارش در نواحی شرقی منطقه بالاتر از سایر نواحی بوده است. قبل از سال 1989 نوسانات متعددی در سری زمانی آب آن در منطقه مشاهده شده اما هیچ کدام در سطح اطمینان 0/95 معنی دار نبوده است اما از سال 1989 به بعد روند افزایش معنی داری در سطح اطمینان 0/95 داشته است. این رفتار زمانی مکانی آب قابل بارش در واقع می تواند در پاسخ به افزایش دمای عمومی منطقه رخ داده باشد و می توان آن را به عنوان نمایه تغییر اقلیم در منطقه مدنظر قرار داد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The effect of climate change on the precipitable water content in the north coast of the Persian Gulf

نویسندگان English

Tayebeh Dehghani 1
mohammad saligheh 2
Bohloul Alijani 3
1 Ph.D. Student, Climatology, Kharazmi University, Tehran, Iran.
2 Associate Professor of Climatology, Kharazmi University, Tehran, Iran
3 full Professor of Climatology, Kharazmi University, Tehran, Iran.
چکیده English

In order to detect climate change, a variety of climate indicators can be used which is often considered temperature and precipitation. In order to investigate the effect of climate change on the amount of precipitation in the north coast of the Persian Gulf, it simulated the precipitable water for 2017-2050 based on the RCP4.5 model of the Hadcm3 model. The NCEP / NCAR base-station data with an arc-value of 0.125 was used to analyze the past and present precipitable water patterns and to reveal the process of this time series. Time series analysis of precipitable water was performed using two SENS tilt estimators and Man-Kendall test. The results indicated that the annual time series of rain water was increasing in the region, every year, 0.05 mm, the precipitated water increased and it tended to become more homogeneous, this increase in the significance level of 0.95. The precipitation rate in the eastern part of the region was higher than other areas. Before 1989, several fluctuations were observed in the rainy season of precipitable water, but none was statistically significant at the confidence level of 95%, but since 1989, the trend has increased significantly at a confidence level of 0.95. This spatial behavior of precipitable water can actually have occurred in response to the increase in the overall temperature of the area and can be considered as a profile of climate change in the region.

کلیدواژه‌ها English

Climate Change
precipitable water
Hadcm3 model
North coast of the persian Gulf
Crowley T. J. and K. Y. 1999. Modeling the Temperature Response to Forced climate change over the last six centuries, Geophys, Res,Lett. 26: 1901-1904.

Gao C. B. and Kaufman G. 2003. The Modis near IR water vapor algorithm www. Gsfc. Nasa, Gov/MODIS-Atmosphere/-docs/atbd-modo3-pdf.

Holdway M. A. 2004. effects of Global warming on precipitable water vapour above sub-millimeter wavelength astronomical sites, national radio astronomy observatory January 28.
IPCC. 2007. Summary for policymakers, Climate change , the physical science basis.

Kristin K. Brin G. 2008. Global positioning system GPS perceptible water in forecasting lightning at spaceport Canaveral, Weather Forecasting, 23: 219-232.

Lane M. E. Kirshen P. H. and Vogel R. M. 1999. Indicators of impact of global climate change on U.S. Water resources, ASCE, Journal of Water Resource Planning and Management, 125(4), 194-204

Marengo J. A. Chou S. C. Torres R. R. Giarolla A. Alves L. M. &Lyra A. 2014. Climate change in central and South America: Recent trends, future projections, and impacts on regional agriculture. Working Paper, No 73.

Mitchell T. D. 2003. Pattern scaling: an examination of accuracy of technique fordescribing future climates, climatic change, 60, 217-242

Pao-shin ch. And Igor I. 2002. recent climate change in precipitable water in the Global tropics as revealed in NCEP/NCAR reanalysis. JGR-Atmo spheres.

Peiming W. 2003. diurnal variation of precipitable water over a mountainous area of Sumatra island, Journal of applied meteorology, 3: 1107-1114.

Racsko P. L. Szeid1 and M. 1991. A serial approach to local stochastic weather models. Ecological modeling 57, no. pp 1 27-41

Raisanen J. Hansson U. Ullerstig A. Doscher R. Graham L. P. Jones C. and Willen U. 2004. European climate in the late twenty-firs century: regional simulations with two driving global models and two forcing scenarios, Climate dynamic, 22(1). 13-31

Semenov M. A. and E. M. 2002. LARS-WG: a stochastic weather generator for use in climate impact studies user manual. Rothamsted Research Harpenden version3.0.

Stanley K. Andrews J. 2006. A Blended satellite Total perceptible water product for operational forecasting, Journal of Atmospheric and oceanic Technology, (24): 74-81.

Van Vuuren D. P. Edmonds J. Kainuma M. Riahi K. Thomson A. Hibbard K. & Rose S. K. 2011. The representative concentration pathways. An overview, Climatic Change, 109, 5-31.

Wagner T. 2006. Global trends of total column precipitable water observed by Global ozone monitoring, Journal of Geophysical research, vol. III, D12102.