نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

آشکارسازی تغییر اقلیم با تحلیل روند وقوع رخدادهای فرین اقلیمی در حوضه آبریز تجن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران.
2 گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
10.22125/iwe.2026.553384.1901
چکیده
تغییرات اقلیمی، یکی از چالش برانگیزترین مسائل قرن بیست و یکم، پایداری منابع آب را تهدید می‌کند. این پژوهش با هدف بررسی اثر تغییر اقلیم بر الگوهای دما، بارندگی و رخدادهای حدی هیدرواقلیمی در حوضه آبریز رودخانه تجن انجام شد. برای این منظور از مدل ریزمقیاس‌گر SDSM به دلیل سابقه استفاده گسترده از این مدل و عملکرد قابل قبول در تولید داده‌های روزانه دما و بارندگی، تحت گزارش ششم تغییر اقلیم و سناریوهای مختلف SSP1-2.6، SSP2-4.5،SSP3-7.0 و SSP5-8.5 در دو بازه زمانی 2055–2025 و 2095–2065 برای دما و بارندگی ایستگاه‌های سلیمان‌تنگه و کیاسر استفاده شد و بارندگی طراحی نیز با روش آماری و مدل EasyFit محاسبه شد. نتایج نشان می‌دهد که دمای حداقل و حداکثر ماهانه در تمام سناریوها افزایش می‌یابد و این روند در سناریوهای با انتشار بالای گازهای گلخانه‌ای شدیدتر است. همچنین الگوی بارندگی در آینده تغییر یافته، به‌گونه‌ای که بارندگی زمستانه و پاییزه افزایش و بارندگی بهاره کاهش می‌یابد. در دوره 2055–2025، شدت بارندگی‌های شدید افزایش یافته که احتمال وقوع سیلاب‌های مخرب را بیشتر می‌کند؛ اما در دوره 2095–2065، کاهش محسوسی در بارندگی‌های طراحی در تمام دوره‌های بازگشت دیده می‌شود که می‌تواند به کاهش پتانسیل بارندگی‌های شدید اما در عوض افزایش احتمال خشکسالی‌های گسترده منجر شود. کاهش بارندگی‌های طراحی در دوره دوم بیانگر تغییر الگوی اقلیم به سمت کاهش رخداد بارندگی‌های شدید و افزایش شرایط خشک‌تر در آینده است. این نتایج حاکی از افزایش نوسانات اقلیمی، تمرکز بارندگی‌ها در رخدادهای شدید و افزایش رواناب سطحی است که در مجموع، فشار مضاعفی بر مدیریت منابع آب وارد می‌سازد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Detection of Climate Change using Trend Analysis of Hydro-Climatic Extremes in the Tajan River Basin

نویسندگان English

Elnaz Aghaee Kahlik Bolaghi 1
Ramin Fazloula 1
Mohsen Masoudian 1
Mehdi Yasi 2
Mehdi Nadi 1
1 Water Engineering Department, Agricultural Engineering College, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran.
2 Department of Irrigation and Reclamation Engineering, University College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran.
چکیده English

Climate change, as one of the most challenging issues of the twenty-first century, poses a serious threat to the sustainability of water resources. The present study was conducted to investigate the effects of climate change on temperature regimes, precipitation patterns and the occurrence of hydro-climatic extreme events within the Tajan River basin, northern Iran. For this purpose the SDSM downscaling model was employed under the Sixth Assessment Report (AR6) and the SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5 scenarios for two future periods (2025–2055 and 2065–2095) at the Soleyman-Tangeh and Kiassar stations. Design precipitation values were also estimated using statistical analysis and the EasyFit distribution-fitting model. The results indicate that monthly minimum and maximum temperatures increase in all scenarios, with stronger warming under high-emission scenarios. Moreover, the precipitation regime shifts in the future, with increases in winter and autumn precipitation and a noticeable decrease in spring precipitation. During the 2025–2055 period, the intensity of extreme precipitation events rises, increasing the likelihood of destructive floods; however, in the 2065–2095 period, a substantial decline in design precipitation is observed across all return periods, which may reduce the potential for intense rainfall events but increase the risk of widespread droughts. The decline in design precipitation during the late-century period reflects a shift in climate conditions toward fewer extreme rainfall events and generally drier conditions. These findings highlight intensified climatic variability, greater concentration of precipitation in short-duration extreme events, and increased surface runoff, all of which impose additional pressure on water-resources management.

کلیدواژه‌ها English

Climate Change
Tajan River Basin
Return Period
Downscaling
رحیم‌زاده، ف. و عسگری، ا. 1383، نگرشی بر تفاوت نرخ افزایش دمای حداقل و حداکثر و کاهش دامنه شبانه روزی دما در کشور. تحقیقات جغرافیایی، 73(19)، 155-171.
مطالعات شناسایی توجیهی طرح آبخیزداری تجن (حوضه آبریز سد شهید رجائی)، 1332، شرکت خدمات مهندسی جهاد، مهندسین مشاور خزر، جلد10.
موجرلو، ف.، فضل‌اولی، ر. و عمادی، ع. 1398، کاربرد مدل IHACRES برای ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر دبی حوضه آبریز تجن. نشریه آبیاری و زهکشی ایران، 13(1)، 129-141.
Akbari, M., Malekinezhad, H., & Hajibigloo, M. (2025). Analysis of Climate Change and Future Trends of Precipitation and Temperature in the Karde Dam Basin. Desert Management, 12(4), 87-106.
Ba, W., Du, P., Liu, T., Bao, A., Luo, M., Hassan, M., & Qin, C. (2018). Simulating hydrological responses to climate change using dynamic and statistical downscaling methods: a case study in the Kaidu River Basin, Xinjiang, China. Journal of Arid Land, 10, 905-920.
Benestad, R. E., Chen, D. & Hanssen-Bauer I. (2008). Empirical-statistical downscaling. World Climate Research Programme, WCRP Report No. 2008-1.
Bolin, B. R. (1986). The greenhouse effect, climate change and ecosystems. SCOPE Report No. 29.
Busuioc A., Giorgi F. & Bi X. (2006). Comparison of regional climate model and statistical downscaling simulations of different winter precipitation change scenarios over Romania. Theoretical and Applied Climatology, 86(1–4): 101–123.
 Challa, V., & Renganathan, M. (2025). Assessment of climate change impact on meteorological variables of Indravati River Basin using SDSM and CMIP6 models. Environmental Monitoring and Assessment, 197(1), 1-22.
Chen, J., Brissette, F. P., Poulin, A., & Leconte, R. (2011). Overall uncertainty study of the hydrological impacts of climate change for a Canadian watershed. Water Resources Research, 47(12). https://doi.org/10.1029/2011WR010602
Christensen J H & Christensen O B. (2007). A summary of the PRUDENCE model projections of changes in European climate by the end of this century. Climatic Change, 81: 7–30.
Fowler, H. J., Blenkinsop, S., & Tebaldi, C. (2007). Linking climate change modelling to impacts studies: Recent advances in downscaling techniques for hydrological modelling. International Journal of Climatology, 27(12), 1547-1578. https://doi.org/10.1002/joc.1556
Giorgi, F., & Mearns, L. O. (1999). Introduction to special section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 104(D6), 6335–6352. https://doi.org/10.1029/98JD02072
Hashmi, M. Z., Shamseldin, A. Y., & Melville, B. W. (2011). Statistical downscaling of rainfall using SDSM for a climate change impact assessment in the upper Indus Basin. International Journal of Climatology, 31(11), 1579-1593. https://doi.org/10.1002/joc.2179
Hewitson, B. C., & Crane, R. G. (2006). Consensus between GCM climate change projections with empirical downscaling: Precipitation downscaling over South Africa. International Journal of Climatology, 26(10), 1315-1337. https://doi.org/10.1002/joc.1314
IPCC (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
Lana, M. A., Eulenstein, F., Schlindwein, S., Guevara, E., Meira, S., Wurbs, A., ... & Bonatti, M. (2016). Regionalization of climate scenarios impacts on maize production and the role of cultivar and planting date as an adaptation strategy. Regional Environmental Change, 16(5), 1319-1331.
Liu, Y., Zhang, L., & Wang, Z. (2022). Comparison of statistical and machine learning models for temperature downscaling in the Tibetan Plateau. Journal of Climate, 35(5), 1234-1247.
Maslin, M. (2014). Climate change: a very short introduction. OUP Oxford.
Mearns L O, Bogardi I & Giorgi F. (1999). Comparison of climate change scenarios generated from regional climate model experiments and statistical downscaling. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 104(D6): 6603–6621.
Meinshausen, M., Nicholls, Z. R. J., Lewis, J., Gidden, M. J., Vogel, E., Freund, M., ... & Rogelj, J. (2020). The SSP greenhouse gas concentrations and radiative forcing geoscientific model. Geoscientific Model Development, 13(8), 3571–3605. https://doi.org/10.5194/gmd-13-3571-2020
Mupenzi J D L P & Li L. (2011). Impacts of global warming perturbation on water resources in arid zone: Case study of Kaidu River Basin in Northwest China. Journal of Mountain Science, 8: 704–710.
Nakamura, R., & Shimatani, Y. (2021). Extreme-flood control operation of dams in Japan. Journal of Hydrology: Regional Studies, 35, 100821.
O’Neill, B. C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K. L., Hallegatte, S., Carter, T. R., & van Vuuren, D. P. (2016). The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environmental Change, 42, 169-180. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O'Neill, B. C., Fujimori, S., & Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153-168.
Sachindra D. A., Huang F. & Barton A. F. (2014). Multi-model ensemble approach for statistically downscaling general circulation model outputs to precipitation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 140: 1161–1178.
Schittkowski, K. (2002). EASY-FIT: a software system for data fitting in dynamical systems. Structural and Multidisciplinary Optimization, 23, 153-169.
Xu C. C., Zhao J. & Deng H. J. (2016). Scenario-based runoff prediction for the Kaidu River basin of the
Tianshan Mountains, Northwest China. Environmental Earth Sciences, 75: 1126.