آینده نگری تغییرات در مناطق مورفوکلیماتیک استان البرز برپایه سناریو های تغییر اقلیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش اموخته دکتری رشته ژئومورفولوژی، دانشگاه خوارزمی

2 دانشیار دانشکده جغرافیا، دانشگاه خوارزمی.

3 دانشیار گروه جغرافیا، دانشگاه تربیت مدرس.

10.22034/gmpj.2021.241205.1193

چکیده

آینده نگری مناطق مورفوکلیماتیک برپایه سناریو های تغییر اقلیم و اثرات آن می تواند نقشی کلیدی در برنامه ریزی برای سازگاری با شرایط پیش رو، داشته باشد. درک تاثیر تغییرات اقلیمی بر شرایط محیطی سطح زمین یکی از موضوعات ضروری است که نتایج آن می تواند در سایر حیطه های پژوهشی مفید باشد. هدف این تحقیق بررسی اثرات تغییر اقلیم در سال های 2030 -2050 و 2080-2100 بر تغییر مرز نواحی مورفوکلیماتیک و شرایط مورفولوژیک در استان البرز است. برای این منظور از داده های هواشناسی 8 ایستگاه سینوپتیک در اطراف استان البرز و نقشه ها و تصاویر ماهواره ای استفاده شده است. روش انجام این تحقیق استدلال استقرایی می باشد و برای این منظور ابتدا بر اساس روش پلتیر منطقه بندی مورفوکلیماتیک کنونی استان البرز انجام شده است و سپس از ریز مقیاس نمایی گردش عمومی جو CanESM2 تحت سه سناریوی RCP 2.6 ، RCP 4.5، و RCP 8.5 بوسیله مدل SDSM برای بازسازی ارزش های دما و بارندگی آینده، استفاده گردید و در نهایت بر مبنای روش پلتیر، مناطق مورفوکلیماتیک 2050 و 2100 بر اساس سه سناریو خوش بینانه، میانه و بد بینانه، بدست آمد. نتایج این تحلیل نشان می دهد که تا سال 2050 و 2100 مناطق مورفوکلیماتیک مجاور یخچالی و معتدل به نفع گسترش مناطق نیمه خشک و خشک، کاهش خواهند یافت که میزان این تغییرات براساس سناریو های مختلف، متفاوت است. با توجه به نتایج بدست آمده، پیشنهاد می شود در برنامه ریزی فعالیت های انسانی، سازگاری ها و برنامه ریزی های لازم صورت گیرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Prediction of changes in morpho-climatic areas based on climate change scenarios, Alborz Province, Iran

نویسندگان [English]

  • Marzieh Agha alikhani 1
  • Amir Karam 2
  • Siavosh Shayan 3
  • Mehry Akbary 2
1 PhD student of Kharazmi University, tehran
2 , Associate Professor, Faculty of Geography Kharazmi University, Tehran,
3 Associate Professor, Tarbiat Modares University, Tehran
چکیده [English]

Introduction
Climate geomorphology examines the effects of climate on earth surface processes and forms. Current landforms are shaped by different natural processes. External processes under the influence of climatic conditions of each region cause changes in the primary forms and create certain shapes. Morpho-climatic regions are the areas of the planet in which certain shapes and special patterns are formed under the influence of climate condition. Climate change is one of the main factors in shifting the boundaries of morpho-climatic areas. In recent decades, as a result of the increase in greenhouse gas emissions, it has affected different parts of the natural environment and made drastic changes in climatic conditions. These trends can lead to changes in morpho-climatic zones, including glacial areas, adjacent glaciers, temperate, arid, and semi-arid regions.
In this study, the effect of climate change for the year 2100 in Alborz province has been investigated. This province is very important in terms of nature as well as social and economic conditions. Naturally, it has a high morphological diversity. four morpho-climatic regions including the semi-glacier, temperate, semi-arid, and arid areas are developed in the province. These morpho-climatic regions depend on climatic conditions, and climate change can alter these territories. Therefore, it is assumed that the morphological conditions and geomorphic processes prevailing in the study area until 2100 due to climate change will change the boundary of morpho-climatic areas. As the result of the changes, arid and semi-arid morpho-climatic areas would be replaced by semi-glacial and temperate morpho-climatic areas.
methodology
In this study, meteorological data of 8 synoptic stations around Alborz province have been selected as study area. They have been used in different scenarios to reconstruct these parameters. Other information and maps have been extracted and prepared from topographic maps, satellite images, and Digital Elevation Model (DEM) of the study area.
Morpho-climatic zoning is based on the Peltier method using average annual temperature and precipitation. In order to reconstruct the temperature and rainfall values of these areas and estimate them for the year 2100, we have used CanESM2 model. The information has been reconstructed as a raster layer based on correlation relations with DEM. One of the most widely used micro-scale models based on multiple regressions is the SDSM model for creating conditional data. In this model, regression predictor variables are initially selected as independent variables. Then, after calibrating the model, the model is evaluated to predict future scenarios. The morpho-climatic zones are determined according to the Peltier model using the average temperature and annual precipitation layers with the help of Python scripting based on a spatial application in ArcGIS10.7.1 software. Finally, precipitation and temperature data have been prepared for the period 2070 to 2100, and based on these data, a morpho-climatic zoning map have been prepared for 2100 in the study area.
Results and discussion
Using total annual rainfall maps and average annual temperature, we initially developed the current state of the morpho-climatic areas, based on this map in Alborz province. Then, in the next step, the distribution maps of the total annual rainfall and the average annual temperature were prepared based on the climatic data reconstructed in the SDSM model for the year 2100 and based on three scenarios. Finally, we have made a zoning according to Peltier diagram based on spatial conditions in the region. The method helped determine the boundary of arid, semi-arid, temperate, semi-glacial and glacial morpho-climatic regions. In the three scenarios, in 2100, the area semi-arid and arid regions will be increased. The areas semi-glacier and temperate regions will be reduced respectively, in favor of expansion of the arid and semiarid areas. In three optimistic, moderate and pessimistic scenarios, 36, 47 and 49% of the area of the semi-glacier mopho-climatic zone and 2, 25 and 30% of the area of the moderate mopho-climatic zone have been reduced, respectively. In contrast, according to the optimistic, moderate and pessimistic scenarios, 1, 5 and 5% of the area of semi-arid mopho-climatic zone and 2, 5 and 7% of the area of arid mopho-climatic zone increased, respectively.
In the current situation, the area of the morpho-climatic zone of the glacier is less than one percent of the total area in the moderate and pessimistic scenarios have significantly decreased. The largest change in the province is related to the temperate morpho-climatic zone, which is mainly accompanied by an increase in arid and semi-arid regions. According to the presented results, it is possible to predict the reduction of the morpho-climatic areas of the glacier and adjacent glaciers in favor of temperate areas for the desired time. In particular, it should be noted that the occurrence of scenario 8.5 is more likely. Therefore, the continuation of the existing conditions can cause remarkable natural damages.
Conclusion
In this study, using a microscale model, it has been determined that the annual temperature and precipitation trends will be more developed towards drought and decrease in rainfall and change in the zones. Based on two moderate and pessimistic scenarios, three morphoclimatic zones of semi-glacier, glacier, and temperate regions are mainly located in the Alborz highlands. The areas will be reduced by 2010 in favor of arid and semi-arid zones. Found. Therefore, in general, it can be stated that in Alborz province, arid and semi-arid areas are increasing and glacial areas and adjacent glaciers and temperate areas are decreasing. This trend could change the shape of the effective morpho-climatic zones in this province until 2100, according to the current trend. The findings of this study show that the climatic conditions of the natural environment of Alborz province in the next hundred years will be accompanied by further expansion of arid and semi-arid regions. These changes will lead to changes in the surface conditions of the earth, including the intensity and weakness of vegetation and erosion. This will be a factor in the need for change in human activities in agriculture and industry.

کلیدواژه‌ها [English]

  • climate change
  • climate scenario
  • SDSM model
  • morpho-climatic zones
  • Alborz province
اداره کل هواشناسی استان البرز، نگرشی بر ویژگیهای اقلیمی استان البرز. http://www.alborz-met.ir/Dorsapax/Data/Sub_0/File/pahnehbandy.p%20df.pdf
آذرانفر، آ.، 1385. کوچک مقیاس‌کردن خروجی مدل‌های اقلیمی با کاربرد روش‌های آماری. پایان نامه کارشناس ارشد مهندسی آب، استاد راهنما: احمد ابریشم چی، دانشگاه صنعتی شریف.
بابائیان، ا.؛ کوهی، م.، 1391. ارزیابی شاخص های اقلیم کشاورزی تحت سناریو های تغییر اقلیم در ایستگاه های منتخب خراسان رضوی. نشریه آب و خاک(علوم و صنایع کشاورزی)، شماره ، صص: 953- 967.
بیگی، ا.، 1388. بررسی تاثیر پدیده تغییر اقلیم و گرم شدن زمین بر تغییرات زمانی و مکانی تغذیه آب زیرزمینی (مطالعه موردی: حوضه آبریز رودخانه کرخه). پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی آب، استاد راهنما: احمد ابریشم چی، دانشگاه صنعتی شریف.
حسینی، ف.، 1387. بررسی اثرات پدیده تغییرات اقلیم در حوضه آبریز کرخه (مطالعه موردی: حوضه آبریز کرخه). کارشناس ارشد مهندسی آب، استاد راهنما: احمد ابریشم چی، دانشگاه صنعتی شریف.
خوش اخلاق، ف.؛ شمسی پور، ع. ا.؛ مقصودی، م.، مرادی مقدم، م. ا.؛ رستمی گهراز، ه.، 1393. پهنه بندی و واکاوی فرایند های هوازدگی در غرب دشت مرکزی- زاگرس. جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 11، صص 21-39.
رامشت، م. ح.، 1382. نظریه کیاس در ژئومورفولوژی.  مجله جغرافیا و توسعه، 1: 13- 36.
سادات آشفته، پ.؛ مساح بوانی، ع.، 1386. تأثیر تغییر اقلیم بر شدت و فراوانی سیلاب در دوره های آتی مطالعه موردی، حوضه آیدوغموش، آذربایجان شرقی. گار گاه فنی اثرات تغییر اقلیم در مدیریت منابع آب، 24 بهمن ماه.
سازمان زمین شناسی و اکتشافات معدنی کشور، 1365. نقشه زمین شناسی
سازمان نقشه برداری کشور، 1385. نقشه توپوگرافی
سازمان هواشناسی، داده های سینوپتیکی ایستگاه های چیتگر، ژئوفیزیک، کرج، مهر آباد، قزوین، ساوه، شمیران و سیاه بیشه
سبحانی، ب.؛ اصلاحی، م.؛ بابائیان، ا.، 1396. مقایسۀ روش‌های ریزمقیاس‌نمایی آماری مدل‌های تغییر اقلیم در شبیه‌سازی عناصر اقلیمی در منطقۀ شمال غرب ایران. پژوهشهای جغرافیای طبیعی، شماره 49(2): 301- 325.
سید قاسمی، س.، 1385. پیش‌بینی تغییرات جریان رودخانه تحت اثر تغییرات اقلیم (مطالعه موردی: حوضه زاینده‌رود). پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی آب، استاد راهنما: احمد ابریشم چی، دانشگاه صنعتی شریف.
شایان، س.؛ قلیچی، ع.؛ یمانی، م.، 1396. ارزیابی مخاطرات محیطی و مورفوژنز فعال در جاده کرج – چالوس(تا تونل کندوان(. جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 22، صص 1- 16.
عزیزآبادی فراهانی، م.؛ بختیاری، ب.؛ قادری، ک.،؛ رضاپور، م.، 1395. بررسی تأثیر تغییر اقلیم بر منحنی های سختی-مدت-فراوانی خشکسالی حوزه آبریز قره سو با استفاده از توابع مفصل. تحقیقات آب و خاک ایران(علوم کشاورزی ایران)‎، شماره، صص 743-754.
عساکره، ح.، 1386. تغییر اقلیم. انتشارات دانشگاه زنجان.
عمادالدین، س.؛ محمدی، ش.؛ ولوی، ر.، 1393. پهنه بندی قلمرو هوازدگی سنگها در استان تهران و البرز. دو فصلنامه ی ژئومورفولوژی کاربردی ایران، شماره 4، صص 59-77.
مدرسی، ف.؛ عراقی نژاد، ش.؛ ابراهیمی، ک.؛ خلقی، م.، 1390. بررسی اثر تغییر اقلیم بر میزان آبدهی سالانه رودخانه ها(مطالعه موردی: رودخانه گرگانرود). نشریه آب و خاک(علوم و صنایع کشاورزی)، شماره 25، صص 1365- 1377.
مقصودی، م.؛ خوش اخلاق، ف.؛ حنفی، ع.؛ روستا، ا.، 1389. پهنه بندی فرایند های هوازدگی سنگ ها براساس مدل های پلتیر در شمال غرب ایران. پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 74: 35- 46.
Akhtar, M.. Ahmad, N.. Booij, M. J., 2008. The impact of climate change on the water resources of Hindukush- Karakorum- Himalaya region under different glacier coverage scenarios.Journal of Hydrology, 355: 148- 163
Anjum, M. N.. Yongjian, D.. Donghui, S., 2019. Simulation of the projected climate change impacts on the river flow regimes under CMIP5 RCP scenarios in the westerlies dominated belt. northern Pakistan, Atmospheric Research Volume 2271, 233-248
Bolin, Bert. 2007. A history of the science and politics of climate change. Cambridge University Press
Braungardt S.. Jeroen van den B.. Tessa D.. 2019. Fossil fuel divestment and climate change: Reviewing contested arguments. Energy Research & Social Science 50, 191-200
Cameron, D.. 2006. An application of the UKCIP02 climate change scenarios to flood estimation by continuous simulation for a gauged catchment in the northeast of Scotland, UK (whit uncertainly). Journal of Hydrology, 328: 212- 226
Chen, J.. Xia, J.. Zhao, C.. Zhang, S.. Fu, G.. Ning, L.. 2014. The mechanism and scenarios of how mean annualrunoff varies whit climate change in Asian monsoon areas. Journal of Hydrology, 517: 595- 606.
Francois A. E.. Marean, C. W..  Cowling, R. M..  Engelbrecht, C. J.. Difford, M.. 2019. Down scaling Last Glacial Maximum climate over southern Africa. Quaternary Science Reviews 22615
Hooke J. M., 2019. Changing landscapes: Five decades of applied geomorphology. Geomorphology 564
Jing-Chun F.. Qi-Yong L.. 2019. Potential impacts of climate change on dengue fever distribution using RCP scenarios in China. Advances in Climate Change Research 10, 1-8
Klove, B.. Ala- Aho, P.. Bertrand, G.. Gurdak, J. J.. Kupfersberger, H.. Kvaerner, J.. Mykra, H.. Preda, E.. Rossi, P.. BertacchiUvo, C.. Velasco, E.. Pulido- Velazquez, M.. 2013. Climate change impacts on groundwater and dependent ecosystems. Journal of Hydrology, xxx: 1- 17
Green, T.R., Taniguchi, M., Kooi, H., Gurdak, J.J., Allen, D.M., Hiscock, K.M., Treidel, H. and Aureli, A., 2011. Beneath the surface of global change: Impacts of climate change on groundwater. Journal of Hydrology, 405(3-4), pp.532-560.
Matthew E. K.. Daxuan Z.. .2018. the impact of climate change skepticism on adaptation in a market economy. Research in Economics 72, 251-262
Moradkhani, H.. Baird, R.. G. Wherry, S. A. 2010. Assessment of climate change impact on floodplain and hydrologic ecotones. Journal of Hydrology, 395: 264- 278
Oguchi T.. 2019. Geomorphological debates in Japan related to surface processes, tectonics, climate, research principles, and international geomorphology. Geomorphology 27,
Orme A. R., 2014. Tectonism, Climate, and Geomorphology Spatial and Temporal Perspectives. Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences 
Peltier, L.C., 1950. The geographic cycle in periglacial regions as it is related to climatic geomorphology. Ann. Assoc. Am. Geogr. 40, 214-236. In Gutiérrez, M., 2005. Climatic Geomorphology, Developments in Earth Surface Processes, 8. Elsevier.
Quan Li, W.. Jianshe Liang, W.. Hongquan Kang, L. C.. 2020. Deep-water channels in the lower Congo basin: Evolution of the geomorphology and depositional environment during the Miocene. Marine and Petroleum Geology 115   
Sefton, C. E. M. &Boorman, D. B. 1997. A regional investigation of climate change impacts on UK streamflows. Journal of Hydrology, 195: 26- 44
Shibao L.. Xiao B.. Xiaoling Z.. Wei L.. Yao T.. 2019. The impact of climate change on the sustainable development of regional economy. Journal of Cleaner Production 2331, 1387-1395 
Veijalainen, N.. Lotsari, E.. Alho, P.. Vehvilanen, B.. Kayhko, J.. 2010. National scale assessment of climate change impacts on flooding in Finland. Journal of Hydrology, 391: 333- 350
Wilby, R.L.. Dawson, C.W.. Murphy, C.. Connor, P.O.. Hawkins, E.. 2014. The statistical DownScaling model-decision centric (SDSM-DC): conceptual basis and applications. Climate Research, 61(3), pp.259-276.
Wood N.. Roelich, K.. 2019. Tensions, capabilities, and justice in climate change mitigation of fossil fuels. Energy Research & Social Science 52, 114-122
Zeng, X.. Kundzewicz, Z. W., Zhou, J.. Su, B.. 2012. Discharge projection in the Yangtze River basin under different emission scenarios based on the artificial neural networks. Quaternary International, 282: 113- 121.
Zhang L.. Yingming Z.. Hein-Griggs, D.. Tamara J. Ciborowski, J. J. H..  2020. Climate change projections of temperature and precipitation for the great lakes basin using the PRECIS regional climate model. Journal of Great Lakes Research .