The Isfahan values of Temperature and Precipitation Forecast Based on Two Fine scale models Lars_WG and SDSM and Artificial Neural Network Method

Document Type : Original Article

Authors

1 MSc of Ecohhydrology, Faculty of New Science and Technologies, University of Tehran, Iran

2 Assistant Professor, Department of New Energy and environment, Faculty of New Science and Technologies, University of Tehran, Iran

Abstract

It is necessary the (GCMs) act on the local behavior of the station data, to understand the status of a local station using these models. In this study using SDSM, LARS_WG models and artificial neural network method Based on observational data obtained from 6 synoptic stations in Isfahan province, temperature and precipitation forecasts of these stations from 2005 to 2050 have been investigated. Pearson's correlation coefficient (r) and coefficient of determination (R2) between observational data and scenario data at all stations are above 0.6.The results show that the SDSM model is more efficient for predicting temperature than the other two models. Based on the results, the temperature of Isfahan province increased from 2005 to 2050 and In 2005 it had the lowest value and in 2050 it had the highest value and the temperature difference of these years is about 2/3°C, Precipitation changes are almost similar to current changes and we will have the highest amount of precipitation in 2024 and 2028 which, in daran statian which, it has more rainfall than other stations, it will be about 2/5 mm, therefore, Isfahan province needs appropriate management strategies to reduce water consumption to prevent the possibility of dehydration and drought in the years ahead.

Keywords


آشفته، پ. و حداد، ا. ب. (1392). ارائه ی رویکرد احتمالاتی ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر منابع آب. مهندسی منابع آّب. 6 (19): 51–66.
احمدی باصری، ن.، شیروانی، ا. و ناظم­السادات، م. (1392). کاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی در خرد مقیاس نمودن برون داد‌ه‌های مدل GCM برای پیش‌بینی بارش در پهنه‌ی جنوبی ایران. آب و خاک. 28(5): 1037–1047.
بابائیان، ا. و کوهی، م. (1391). ارزیابی شاخص‌های اقلیم کشاورزی تحت سناریوهای تغییر اقلیم در ایستگاه های منتخب خراسان رضوی. آب و خاک، 26(4): 953–967.
زابل عباسی، ف.، ملبوسی، ش.، بابائیان، ا.، اثمری، م. و برهانی، ر. (1389). پیش بینی تغییرات اقلیمی خراسان جنوبی دردوره 2039ـ2010 میلادی با استفاده از ریزمقیاس نمایی آماری خروجی شبیه‌ساز .ECHO_G نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 24(2): 218–233.
مدرسی، ف.، عراقی نژاد، ش.، ابراهیمی، ک. و خلقی، م. (1390). بررسی اثر تغییر اقلیم بر میزان آبدهی سالانه رودخانه ها (مطالعه موردی: رودخانه گرگانرود). آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 25(6): 1365–1377.
مساح بوانی، ع. و مرید، س. (1384). اثرات تغییر اقلیم برجریان رودخانه زاینده رود اصفهان. مجله علوم و فنون کشاورزی و منـابع طبیعـی، 9(4): 17–27.
Aksoy, H. and Dahamsheh, A. 2009. Artificial neural network models for forecasting monthly precipitation in Jordan. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 23(7): 917–