هیدروفیزیک

هیدروفیزیک

ارزیابی دقت مدل‌های CMIP6 بر اساس شاخص آماری KGE برای شبیه‌سازی بارش در حوضه آبریز دریاچه ارومیه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکترای آب و هواشناسی، ، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
2 استاد آب و هواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
چکیده
این مطالعه با هدف ارزیابی دقت مدل‌های منتخب در 5 ایستگاه هواشناسی همدیدی بر اساس شاخص آماری KGE برای شبیه‌سازی بارش در حوضه آبریز دریاچه ارومیه (ایران) در سه دهه گذشته انجام گرفته است. از داده‌های 4 مدل AOGCM (MPI-ESM1-2-HR، INM-CM5-0 ،BCC-CSM2-MR  و EC-EARTH3-CC) از مجموعه مدل‌های سری CMIP6 استفاده شد. دوره تاریخی 1985-2014 در نظر گرفته شد. برونداد خام مدل‌ها توسط نرم‌افزار CMHyd مقیاس­کاهی شد. برای انتخاب روش مناسب ریزمقیاس از میان 2 روش Linear Scaling و Distribution mapping نمودار تیلور ترسیم شد. کارایی مدل‌ها در هر ایستگاه با KGE ارزیابی شدند. محاسبات نشان داد که برترین مدل برای شبیه‌سازی بارش در همه ایستگاه‌های منتخب در حوضه آبریز دریاچه ارومیه مدل MPI و ضعیف‌ترین مدل، مدل BCC است. بیش‌ترین و کم‌ترین تصحیح توسط شاخص آماری کلینگ گوپتا، به ترتیب در ایستگاه‌های مراغه مهاباد بود. بیشینه و کمینه مقدار شاخص KGE به ترتیب در ایستگاه‌های تبریز و مراغه به دست آمد. نتایج نشان داد که برونداد خام مدل‌ها دارای خطای زیادی بوده و ‌نمی‌توان به‌طور مستقیم از آن‌ها استفاده کرد. نتایج نشان داد که روش مقیاس­کاهی Linear Scaling  قابلیت مناسبی در بهینه کردن برونداد مدل‌های GCM در منطقه مورد مطالعه دارد. با توجه به مقدار سنجه KGE برای مدل MPI که در هر 5 ایستگاه بعد از مقیاس‌کاهی بیشتر از 03/0 است، توانایی این مدل برای ارزیابی بارش در حوضه آبریز دریاچه ارومیه آشکار شد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Evaluation of the Accuracy of CMIP6 Models based on the KGE Statistical Index for Simulating Precipitation in the Urmia Lake Basin

نویسندگان English

Ali Shahi 1
Bromand Salahi 2
1 Ph. D Student of Climatology, Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
2 Professor of Climatology, Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
چکیده English

The objective of this study is to evaluate the accuracy of CMIP6 models in simulating precipitation in the Lake Urmia Basin (Iran) over the past three decades, based on the Kling-Gupta Efficiency (KGE) statistical index. Data from five synoptic meteorological stations were analyzed using four AOGCM models: AIM-ESM1-2-HR, AIM-CM5-0, AIM-CSM2-MR, and EC-EARTH3-CC. The historical period considered spans from 1985 to 2014. Raw model outputs were downscaled using CMHyd software. Taylor diagrams were generated using both linear scaling and distribution mapping methods to identify the most suitable bias correction technique. Model performance was assessed using the KGE index at each station. According to the results, the highest and lowest KGE correction values were observed at Maragheh and Mahabad stations, respectively, while the maximum and minimum KGE values after calibration occurred at Tabriz and Maragheh stations. The calculations indicate that the MPI model provides the most accurate precipitation simulation across all selected stations in the Lake Urmia Basin, whereas the BCC model performs the weakest. The findings also reveal that raw model outputs contain significant errors and cannot be used directly. The linear scaling method was found to improve GCM outputs effectively. Considering the KGE index values of the MPI model (greater than 0.03 at all five stations after scaling), the model demonstrates reliable capability for assessing precipitation in the Urmia Basin.

کلیدواژه‌ها English

CMIP6
CMHYD
KGE
Lake Urmia Basin
Precipitation
Simulation
Taylor diagram
1] Versini P A, Pouget L, McEnnis S, Custodio E, Escaler I. Climate change impact on water resources availability: a case study of the Llobregat River basin (Spain). Hydrological Sciences Journal. 2016; 61(14): 2496-2508. https://doi.org/10.1080/02626667.2016.1154556
 
[2] Fallah-Ghalhari G, Shakeri F, and Dadashi-Roudbari A. Impacts of climate changes on the maximum and minimum temperature in Iran. Theoretical and Applied Climatology. 2019; 138: 1539-1562.‏ https://link.springer.com/article/10.1007/s00704-019-02906-9
 
[3] Kim J H, Sung J H, Chung E S, Kim S U, Son M, and Shiru M S. Comparison of Projection in Meteorological and Hydrological Droughts in the Cheongmicheon Watershed for RCP4. 5 and SSP2-4.5. Sustainability. 2021; 13(4): 2066. https://www.mdpi.com/2071-1050/13/4/2066#
 [4] Eyring V, Bony S, Meehl G A, Senior C A, Stevens B, Stouffer R J, and Taylor K E. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development. 2016; 9(5): 1937-1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
[5] Stouffer R J, Eyring V, Meehl G A, Bony S, Senior C, Stevens B, and Taylor K E. CMIP5 scientific gaps and recommendations for CMIP6. Bulletin of the American Meteorological Society. 2017; 98(1): 95-105. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00013.1
 
[6] Liu L Y, Wang X J, Gou X H, Yang M X, and Zhang Z H. Projections of surface air temperature and precipitation in the 21st century in the Qilian Mountains. Northwest China, using REMO in the CORDEX. Advances in Climate Change Research. 2022; 13(3): 344-358. https://doi.org/10.1016/j.accre.2022.03.003
[7] Zhao T, Bennett J C, Wang Q J, Schepen A, Wood A W, Robertson D E, and Ramos M H. How suitable is quantile mapping for postprocessing GCM precipitation forecasts?. Journal of Climate. 2017; 30(9): 3185-3196. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0652.1
 
[8] Ferreira R N, Nissenbaum M R, Rickenbach TH.M. Climate change effects on summertime precipitation organization in the Southeast United States. Atmospheric Research. 2018; 214: 348- 363. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.08.012.
 
 [9] Almazroui M, Saeed F, Saeed S, Islam M N, Ismail M, Klutse, N A B, and Siddiqui M H. Projected change in temperature and precipitation over Africa from CMIP6. Earth Systems and Environment. 2020; 4: 455-475. https://doi.org/10.1007/s41748-020-00161-x
 
[10] Zhang X, Hua L, and Jiang D. Assessment of CMIP6 model performance for temperature and precipitation in Xinjiang, China. Atmospheric and Oceanic Science Letters. 2022; 15(2): 100128. https://doi.org/10.1016/j.aosl.2021.100128
 
[11] Azad N, and Ahmadi A. Assessment of CMIP6 models and multi-model averaging for temperature and precipitation over Iran. Scientific Reports. 2024; 14(1): 24165.https://doi.org/10.1038/s41598-024-74789-4
 
[12] Tiku T W, Tarekegn G B, Sahlu D, Teshebo G B, Enyew F B, Umer Y, and Debele S E. Evaluating CMIP6 Precipitation Simulations Across Different Rainfall Regimes in the Amhara Region, Ethiopia. Natural Hazards Research. 2025; https://doi.org/10.1016/j.nhres.2025.03.002
 
[13] Sharifan F, Ramezani Y, Amirabadizadeh M, and De Michele C. Evaluating the impact of climate change on precipitation in the future period using CMIP6 models (case study: Siminehrood River Basin, Iran). Acta Geophysica. 2025; 73(5): 1-16. https://doi.org/10.1007/s11600-025-01612-7
[14] نعیمی میترا، عزیزی زهرا، مرتضوی محمدصدیق، محبی نوذر سیده لیلی، عظام مجتبی. مقایسه مدل‌های رگرسیون خطی و غیرخطی مبتنی بر یادگیری ماشین برای برآورد میزان کلروفیل آ در سواحل قشم و هرمز. هیدروفیزیک. 1401؛ 8(2): 131-143. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.24767131.1401.8.2.3.3
[15] عبدالعلی‌زاده فیروز، محمدخورشیددوست علی، جهانبخش اصل سعید. ارزیابی دقت مدل‌های CMIP6 برای شبیه‌سازی دما و بارش حوضه آبریز دریاچه ارومیه. پژوهش‌های تغییرات آب و هوایی. 1401؛ (11)‌3: 17-30. doi: 10.30488/ccr.2022.361233.1093
[16] انصاری مهابادی ثمین، دهبان حسین، زارعیان محمدجواد، فرخ نیا اشکان. (). بررسی روند تغییرات دما و بارش حوضه‌های آبریز ایران در افق 20 سال آینده بر اساس برونداد مدل‌های CMIP6. پژوهش آب ایران. 1401؛ 16(1): 11-24. doi: 10.22034/iwrj.2022.11204
 [17] بازیان سعید، عمادی سید روح اله. ارزیابی منابع آب‌های زیرزمینی غرب ایران با استفاده از مشاهدات ماهواره‌های GRACE و GRACE-FO از سال 2002 تا 2021. هیدروفیزیک. 1402؛ 9(2): 81-88. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.24767131.1402.9.2.7.4
[18] بابائیان ایمان، مدیریان راهله، خزانه‌داری لیلی، کریمیان مریم، کوزه‌گران سعیده، کوهی منصوره، فلامرزی یاشار، ملبوسی شراره. چشم‌انداز بارش ایران در قرن 21 با به‌کارگیری مقیاس کاهی آماری برونداد مدل‌های منتخب CMIP6 توسط نرم‌افزار CMHyd. فیزیک زمین و فضا. 1402؛ 49 (2): 431-449. doi: 10.22059/jesphys.2023.332410.1007436
[19] جوان خدیجه، عزیززاده محمدرضا. ارزیابی روش‌های مختلف تصحیح اریبی بر پیش‌نگری بارش مدل GFDL-ESM4 در حوضه دریاچه ارومیه. جغرافیا و برنامه‌ریزی. 1403؛ 28(88): 415-397. doi: 10.22034/gp.2023.56731.3140
[20] صدیق علیرضا، قمشی مهدی، زایری محمدرضا. مدل‌سازی عددی الگوی جریان در ابعاد مدل فیزیکی رودخانه کارون (محدوده مئاندر جنگیه). (e720414). هیدروفیزیک. 1403؛ 10(1): e720414 https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.24767131.1403.10.1.7.9
[21] Taylor K E. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of geophysical research: atmospheres. 2001; 106 (D7): 7183-7192. https://doi.org/10.1029/2000JD900719
[22] Rathjens H, Bieger K, Srinivasan R, Chaubey I, and Arnold J G. (2016). CMhyd User Manual: Documentation for preparing simulated climate change data for hydrologic impact studies. Texas: SWAT.
[23] بابائیان ایمان، مدیریان راهله، خزانه‌داری لیلی، کوهی منصوره، کوزه گران سعیده، فلامرزی یاشار، کریمیان مریم، ملبوسی شراره. (1400). پیش‌نگری بارش کشور با استفاده از مقیاس کاهی آماری برونداد مدل‌های CMIP6. پروژه داخلی پژوهشکده اقلیم‌شناسی، مشهد.
[24]  Knoben W J, Freer J E, and Woods R A. Inherent benchmark or not? Comparing Nash–Sutcliffe and Kling–Gupta efficiency scores. Hydrology and Earth System Sciences. 2019;  23(10): 4323-4331  https://doi.org/10.5194/hess-23-4323-2019
 [25] زارعیان محمدجواد. اثرات تغییر اقلیم بر دما و بارش استان یزد بر اساس خروجی‌ ترکیبی مدل‌های CMIP6. علوم آب و خاک. ۱۴۰۱؛ ۲۶ (۲): ۹۱-۱۰۵. http://dx.doi.org/10.47176/jwss.26.2.31501
[26] Mendez M, Maathuis B, Hein-Griggs D, and Alvarado-Gamboa L F. Performance evaluation of bias correction methods for climate change monthly precipitation projections over Costa Rica. Water. 2020; 12(2): 482. https://doi.org/10.3390/w12020482

  • تاریخ دریافت 21 تیر 1404
  • تاریخ بازنگری 05 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش 11 شهریور 1404