نشریه آبیاری و زهکشی ایران

نشریه آبیاری و زهکشی ایران

ارزیابی پایگاه‌های اقلیمی شبکه‌‌بندی شده در شبیه‌سازی متغیرهای اگروهیدرولوژیک در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 عضو هیات علمی، گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 استاد، گروه علوم و مهندسی آب ، دانشگاه بین‌المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران
4 دانشیار، گروه علوم و مهندسی آب ، دانشگاه بین‌المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران
5 استاد، گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده
مدیریت منابع آب و افزایش بهره‌وری آن در ایران، به‌ویژه در بخش کشاورزی، به دلیل خشکسالی‌های مکرر و شرایط اقلیمی خاص، به چالشی حیاتی تبدیل شده است. این مطالعه به ارزیابی دقت پنج پایگاه اقلیمی جهانی شامل CPC Global، CRU TS، ERA-Interim،ERA5 و MERRA-2 در شبیه‌سازی متغیرهای آگرو-هیدرولوژیکی با استفاده از مدل AquaCrop پرداخته است. با توجه به اقلیم‌های متنوع ایران و داده‌های محدود، نیاز به مدل‌های دقیق و پایگاه‌های اقلیمی معتبر برای بهبود مدیریت منابع آبی ضروری است. برای این منظور، داده‌های اقلیمی از پایگاه‌های مختلف و ایستگاه‌های سینوپتیک برای دوره 1989 تا 2019 مقایسه شده‌اند. نتایج نشان می‌دهد که پایگاه ERA5، به دلیل وضوح مکانی (25°/0×25°/0) و زمانی بالاتر و داده‌های دقیق‌تر، بهترین عملکرد را در برآورد زیست‌توده، تبخیر و تعرق، نیاز آبی و عملکرد محصولات در اکثر اقلیم‌ها ارائه داده است. پایگاه CPC Global نیز در برخی شاخص‌ها، به‌ویژه در اقلیم‌های مدیترانه‌ای و خشک، دقت بالایی نشان داده، اما در برخی موارد نسبت به ERA5 کمتر موفق بوده است. پایگاه ERA-Interim عملکرد متوسطی داشت. از سوی دیگر، پایگاه‌های CRU TS و MERRA-2، به‌ویژه MERRA-2، در اقلیم‌های مرطوب و بسیار مرطوب دقت کمتری نسبت به سایر پایگاه‌ها داشتند و به طور کلی برای شبیه‌سازی‌های دقیق توصیه نمی‌شوند. نتایج این تحقیق بر اهمیت انتخاب صحیح پایگاه داده‌های اقلیمی برای بهبود شبیه‌سازی‌های مدل‌های گیاهی و مدیریت منابع آب تأکید دارد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Evaluation of Global Gridded Climate Datasets in Simulating Agro-Hydrological Variables in Iran

نویسندگان English

Yaghoub Radmanesh 1
Mahdi Sarai Tabrizi 2
Hadi Ramezani Etedali 3
Asghar Azizian 4
Hossein Babazadeh 5
1 Ph.D. student of Water Resources Engineering, Department of Water Engineering and Sciences, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Academic Faculty Member, Department of Water Engineering and Sciences, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
3 Professor, Department of Water Resources Engineering, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
4 Associate Professor, Department of Water Resources Engineering, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
5 Professor, Department of Water Engineering and Sciences, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

Water resource management and improving its efficiency in Iran, particularly in the agricultural sector, have become critical challenges due to recurring droughts and unique climatic conditions. This study evaluates the accuracy of five global climate datasets—CPC Global, CRU TS, ERA-Interim, ERA5, and MERRA-2—in simulating agro-hydrological variables using the AquaCrop model. Given Iran’s diverse climates and limited data availability, the need for accurate models and reliable climate datasets to enhance water resource management is essential. To this end, climate data from various datasets and synoptic stations were compared for the period from 1989 to 2019. The results indicate that the ERA5 dataset, due to its higher spatial (0.25°×0.25°) and temporal resolution and more precise data, performed best in estimating biomass, evapotranspiration, net irrigation requirement, and crop yield across most climate zones. The CPC Global dataset also showed high accuracy in certain indices, particularly in Mediterranean and arid climates, but was less successful than ERA5 in some cases. The ERA-Interim dataset demonstrated moderate performance. On the other hand, the CRU TS and MERRA-2 datasets, especially MERRA-2, exhibited lower accuracy in humid and very humid climates and are generally not recommended for precise simulations. This research underscores the importance of selecting the appropriate climate dataset to improve crop model simulations and water resource management.

کلیدواژه‌ها English

AquaCrop model
climate data
water productivity
agricultural simulation
gridded climate datasets
 
توکلی، ع.، لیاقت، ع و علیزاده، ا. 1392. بررسی موازنه آب خاک، تاریخ کاشت و عملکرد گندم با استفاده از مدل AquaCrop در شرایط دیم و آبیاری محدود. مجله تحقیقات مهندسی کشاورزی، 14(4)، 56-41.
زند پارسا، ش.، قاسمی سعادت‌آبادی، ف.، مهبد، م و سپاسخواه، ع.ر. 1399. برآورد بهره‌وری و بازده مصرف آب گندم (رقم شیراز) در مقادیر مختلف کم آبیاری و کمبود نیتروژن. مجله علوم آب و خاک، ۲۴ (۲) :۱۸۱-۱۹۵.
مهرآذر، آ.، سلطانی، ج و رحمتی، ا. 1395. ارزیابی مدل AquaCrop در شبیه‌سازی عملکرد ذرت Zea mays L تحت شرایط تنش شوری. نشریه آب و خاک، 30(5)، 1439-1426.
میری، م.، عزیزی، ق.، محمدی، ح و پورهاشمی، م. 1396. معرفی و ارزیابی مدل جهانی همسان‌سازی داده‌های زمینی با داده‌های مشاهده‌ای در ایران. فصلنامه علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی « سپهر»، 26(104)، 5-17. doi: 10.22131/sepehr.2018.30514
Andraos, C. 2024. Breaking Uncertainty Barriers: Approximate Bayesian Computation Advances in Rainfall–Runoff Modeling. Water, 16(23), 3499. https://doi.org/10.3390/w16233499
Blankenau, P. A., Kilic, A. and Allen, R. 2020. An evaluation of gridded weather data sets for the purpose of estimating reference evapotranspiration in the United States. Agricultural Water Management, 242, 106376. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106376
Chen, M., Xie, P. and Co-authors. 2008. CPC unified gauge-based analysis of global daily precipitation. Paper presented at the Western Pacific Geophysics Meeting, Cairns, Australia, July 29 - August 1, 2008.
Chen, Q., Jia, L., Menenti, M., Hu, G., Wang, K., Yi, Z., Zhou, J., Peng, F., Ma, S. and More Authors. 2023. A data-driven high spatial resolution model of biomass accumulation and crop yield: Application to a fragmented desert-oasis agroecosystem. Ecological Modelling. 475: Article 110182. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2022.110182
Chen, Y., Sharma, S., Zhou, X., Yang, K., Li, X., Niu, X., Hu, X. and Khadka, N. 2021. Spatial performance of multiple reanalysis precipitation datasets on the southern slope of central Himalaya. Atmospheric Research. 250: 105365. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105365
Climate Change Knowledge Portal. 2024. Historical climate data for Iran. World Bank. Retrieved from https://climateknowledgeportal.worldbank.org/country/iran-islamic-rep/climate-data-historical
Dee, D.P., Uppala, S.M., Simmons, A.J., Berrisford, P., Poli, P., Kobayashi, S., Andrae, U., Balmaseda, M.A., Balsamo, G., Bauer, P., Bechtold, P., Beljaars, A.C.M., van de Berg, L., Bidlot, J., Bormann, N., Delsol, C., Dragani, R., Fuentes, M., Geer, A.J., Haimberger, L., Healy, S.B., Hersbach, H., Hólm, E.V., Isaksen, L., Kållberg, P., Köhler, M., Matricardi, M., McNally, A.P., Monge-Sanz, B.M., Morcrette, J.J., Park, B.K., Peubey, C., de Rosnay, P., Tavolato, C., Thépaut, J.N. and Vitart, F. 2011. ERA-Interim global atmospheric reanalysis. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS), DOI: 10.24381/cds.f2f5241d (Accessed on 09-09-2024)
Doorenbos, J. and Kassam, A. H. 1979. Yield response to water. Irrigation and Drainage Paper, No. 33. FAO, Rome.
Eini, M. R., Massari, C. and Piniewski, M. 2023. Satellite-based soil moisture enhances the reliability of agro-hydrological modeling in large transboundary river basins. The Science of the total environment. 873: 162396. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.162396
FAO. 2012. ETo Calculator, Land and Water Digital Media Series No. 36, FAO, Rome Italy. Available online: https://www.fao.org/land-water/databases-and-software/eto-calculator/en/
FAO. 2021. The AquaCrop model – Enhancing crop water productivity. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Retrieved from https://www.fao.org/3/cb7392en/cb7392en.pdf
Gelaro, R., McCarty, W., Suárez, M. J., Todling, R., Molod, A., Takacs, L., Randles, C. A., Darmenov, A., Bosilovich, M. G., Reichle, R., Wargan, K., Coy, L., Cullather, R., Draper, C., Akella, S., Buchard, V., Conaty, A., da Silva, A. M., Gu, W., Kim, G., Koster, R., Lucchesi, R., Merkova, D., Nielsen, J. E., Partyka, G., Pawson, S., Putman, W., Rienecker, M., Schubert, S. D., Sienkiewicz, M. and Zhao, B. 2017. The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2). Journal of Climate, 30(14), 5419-5454. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0758.1
Harris, I., Osborn, T.J., Jones, P. et al. 2020. Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Science Data 7: 109. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0453-3
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D. and Thépaut, J-N. 2023. ERA5 monthly averaged data on single levels from 1940 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS), DOI: 10.24381/cds.f17050d7 (Accessed on 06-09-2024)
Hoffmann, L., Günther, G., Li, D., Stein, O., Wu, X., Griessbach, S., Heng, Y., Konopka, P., Müller, R., Vogel, B. and Wright, J. S. 2019. From ERA-Interim to ERA5: The considerable impact of ECMWF's next-generation reanalysis on Lagrangian transport simulations. Atmospheric Chemistry and Physics, 19, 3097–3124. https://doi.org/10.5194/acp-19-3097-2019
Kephe, P. N., Ayisi, K. K. and Petja, B. M. 2021. Challenges and opportunities in crop simulation modelling under seasonal and projected climate change scenarios for crop production in South Africa. Agriculture and Food Security. 10(10). https://doi.org/10.1186/s40066-020-00283-5
Khalili, A., Hajam, S. and Irannejad, P. 1992. Climatological studies of Iran.Vol.4: Climatic divisions of Iran, Integrated water plan of Iran report series, Jamab Consulting Engineering Co., The Ministry of Energy, Tehran, 295pp. (In Farsi)
Kumar, P., Ojha, S. P., Singh, R., Kishtawal, C. M., and Pal, P. K. 2016. Performance of weather research and forecasting model with variable horizontal resolution. Theoretical and Applied Climatology. 126: 705-713.‏ https://doi.org/10.1007/s00704-015-1607-7
Navidi Nassaj, B., Zohrabi, N., Nikbakht Shahbazi, A. and Fathian, H. 2022. Evaluating the performance of eight global gridded precipitation datasets across Iran. Dynamics of Atmospheres and Oceans. vol 98. https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2022.101297.
Ogunsola, O. Q., Bankole, A. O., Soboyejo, L. A., Adejuwon, J. O. and Makinde, A. A. 2024. Modeling deficit irrigation water demand of maize and potato in Eastern Germany using ERA5-Land reanalysis climate time series. Irrigation Science. https://doi.org/10.1007/s00271-024-00939-1
Parkes, B., Higginbottom, T. P., Hufken, K., Ceballos, F., Kramer, B. and Foster, T. 2019. Weather dataset choice introduces uncertainty to estimates of crop yield responses to climate variability and change. IFPRI Discussion Paper 1870. Washington, DC: International Food Policy Research Institute (IFPRI).
Pelosi, A., Belfiore, O. R., D’Urso, G. and Chirico, G. B. 2022. Assessing crop water requirement and yield by combining ERA5-Land reanalysis data with CM-SAF satellite-based radiation data and Sentinel-2 satellite imagery. Remote Sensing. 14(24): 6233. https://doi.org/10.3390/rs14246233
Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T.C. and Fereres, E. 2012. Aquacrop – Reference Manual. Available at: http://www.fao.org/nr/water/aquacrop.html
Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T.C. and Fereres, E. 2017. Reference Manual AquaCrop (Version 6.0), Chapter 1, FAO crop-water productivity model to simulate yield response to water. AquaCrop Website http://www.fao.org/nr/water/aquacrop.
Singh, R. 2004. Simulations on direct and cyclic use of saline waters for sustaining cotton–wheat in a semi-arid area of north-west India. Agricultural Water Management. 66(2): 153-162.
Wang, Q., Li, W., Xiao, C., and Ai, W. 2020. Evaluation of High-Resolution Crop Model Meteorological Forcing Datasets at Regional Scale: Air Temperature and Precipitation over Major Land Areas of China. Atmosphere. https://doi.org/10.3390/atmos11091011
Yeşilköy, S., and Demir, I. 2024. Crop yield prediction based on reanalysis and crop phenology data in the agroclimatic zones. Theoretical and Applied Climatology. 155(3): 7035–7048. https://doi.org/10.1007/s00704-024-05046-x