تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,037 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,520,871 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,780,430 |
مطالعه تطبیقی کارایی دو مدل برف در یکی از مرتفعترین ایستگاههای سینوپتیک ایران | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 10، دی 1403، صفحه 1701-1717 اصل مقاله (2.07 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.378978.669748 | ||
نویسنده | ||
یونس خوشخو* | ||
گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران | ||
چکیده | ||
در پژوهش حاضر، کارآیی دو مدل برف تجربی و فیزیکی در ایستگاه زرینه اوباتو طی دوره 2022-1989 مورد ارزیابی قرار گرفت. جهت واسنجی این دو مدل که با بهکارگیری روش عدم قطعیت درستنمایی تعمیمیافته (GLUE) انجام شد 6 پارامتر انتخاب و پس از تولید 8000 بردار تصادفی از دامنه عدم قطعیت این پارامترها و اجرای مدلها بر اساس آنها طی دوره 2022-1989، از شاخصهای RMSE، MBE و ضریب نش-ساتکلیف جهت شناسایی شبیهسازیهای برتر (1 درصد کل شبیهسازیها) استفاده شد. رویکرد فوق جهت فرایند اعتبارسنجی مدلها نیز انجام شد با این تفاوت که مدلها بر اساس سالهای فرد واسنجی و بر روی سالهای زوج مورد اعتبارسنجی قرار گرفتند. نتایج حاکی از کارآیی مناسب هر دو مدل در شبیهسازی عمق برف بود اما مدل فیزیکی در مجموع عملکرد بهتری از خود نشان داد. نتایج همچنین نشان داد بهترین عملکرد هر دو مدل به هنگام شبیهسازی عمق برفهای متوسط رخ داد و در شبیهسازی برفهای سبک، متمایل به بیشبرآوردی و در شبیهسازی برفهای سنگین متمایل به کمبرآوردی بودند. تحلیل حساسیت مدلهای برف نشان داد ذوب برف جزو فرایندهای کلیدی در هر دو مدل محسوب میشود. نظر به محدود بودن دادههای اندازهگیریشده برف در ایران و همچنین لزوم بهکارگیری مدلهای برف جهت مقاصدی مثل برآورد برف طی دورههای گذشته و پیشنگری آن طی دورههای آتی در واکنش به تغییرات اقلیمی، نتایج کلی این پژوهش مؤید آن است که مدلهای مورد بررسی پتانسیل مناسبی جهت شبیهسازی متغیرهای مختلف مرتبط با برف دارند و استفاده از این مدلها به ویژه مدل فیزیکی قویاً پیشنهاد میگردد. | ||
کلیدواژهها | ||
مدلسازی برف؛ روش GLUE؛ عمق برف؛ ایستگاه زرینه اوباتو؛ مدل Coup | ||
مراجع | ||
Amini, y., Alipour, a., Hashemi, S.M., & Bagheri-SeyeedShokri, S. (2017). Estimation of snow equivalent water for managing water resources in Kerman Province using passive microwave remote sensing data By the method of artificial neural networksand multiple regression techniques. Sepehr, 67-80. (In Persian) Ansari, H., & Marofi, S. (2016). Snow water equivalent estimation using meteorological data and land elevation(A case study: Sarug-chai basin). Journal of Water and Soil Conservation, 23(1), 101-118. (In Persian) Armstrong, R.L. & Brun, E. (2008). Snow and Climate: Physical Processes, Surface Energy Exchange and Modeling, Cambridge University Press, 219 p. Asefi, M., Fathzadeh, A., Taghizadeh-Mehrjardi, R., & Zare-Chahooki, M.A. (2022). Snow depth estimating as one of the consequences of climate change using the combined least squares model approach of support vector machine and genetic algorithm. Journal of Climate Change Research, 3(12), 21-36. (In Persian)
Asghari Saraskanrood, S., & Modirzadeh, R. (2020). Estimation of changes in snow depth in Ardabil and Sarein city using Sentinel1 satellite data with Radar interferometry Method. Iran-Water Resources Research, 16(1), 394-407. (In Persian) Bellinger, J., S. Achleitner, J. Schöber, F. Schöberl, R. Kirnbauer, & K. Schneider. (2012). The impact of different elevation steps on simulation of snow covered area and the resulting runoff variance. Advances in Geosciences, 32, 69-76. Berg, J., Reynolds, D., Quéno, L., Jonas, T., Lehning, M., & Mott, R. (2024). A seasonal snowpack model forced with dynamically downscaled forcing data resolves hydrologically relevant accumulation patterns. Frontiers in Earth Science, 12, 1393260. Carroll, T. R. (2007). Snow Modeling and Observations at NOAA’S National Operational Hydrologic Remote Sensing Center. Management of Natural and Environmental Resources for Sustainable Agricultural Development, 106p. Deng, H., Pepin, N. C., & Chen, Y. (2017). Changes of snowfall under warming in the Tibetan Plateau. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 122(14), 7323-7341. Galehban, E., Dosti Rezaei, M., & Nasiri, F. (2023). Examining the certainty of remote sensing data in models for estimating water resources derived from snowmelt runoff. Application of GIS and RS in Planning Journal, 14(1), 7-24. (In Persian) Gustafsson, D., M. Stahli, and P. E. Jansson. (2001). The surface energy balance of a snow cover: comparing measurements to two different simulation models. Theor. Appl. Climatol. 70: 81-96. Jansson, P. E., & Karlberg, L. (2001). Coupled Heat and Mass Transfer Model for Soil-plant-atmosphere System. Department of Land and Water Resources Engineering, Royal Institute of Technology, Department of Land and Water Resources Engineering, Stockholm, Sweden. Khoshkhoo, Y. (2016). Simulation of the snow depth using Single Layer Snow Model (SLSM) at Saghez station. Iranian Journal of Soil and Water Research, 47(3), 517-527. (In Persian) Khoshkhoo, Y. (2023). The capability of some global solar radiation empirical models as the input of the other hydro-climatic processes. Journal of the Earth and Space Physics, 49(1), 137-152. (In Persian) Khoshkhoo, Y., Irannejad, P., Khalili, A., Rahimi, H., & Liaghat, A. (2014). Evaluation of COUP Model for simulation of soil frost depth at Bijar synoptic station. Journal of Agricultural Meteorology, 1(2), 11-20. (In Persian) Khoshkhoo, Y., Jansson, P. E., Irannejad, P., Khalili, A., & Rahimi, H. (2015). Calibration of an energy balance model to simulate wintertime soil temperature, soil frost depth, and snow depth for a 14-year period in a highland area of Iran. Cold Regions Science and Technology, 119, 47-60. Leonardini, G., Anctil, F., Vionnet, V., Abrahamowicz, M., Nadeau, D. F., & Fortin, V. (2021). Evaluation of the snow cover in the Soil, Vegetation, and Snow (SVS) land surface model. Journal of Hydrometeorology, 22(6), 1663-1680. Li, G., Wang, Z.S., & Huang, N. (2018). A snow distribution model based on snowfall and snow drifting simulations in mountain area. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(14), 7193-7203. Li, Q., Yang, T., & Li, L.H. (2021). Impact of forcing data and land surface properties on snow simulation in a regional climate model: a case study over the Tianshan Mountains, Central Asia. Journal of Mountain Science, 18(12), 3147-3164. Mellander, P.E., H. Laudon, & K. Bishop. (2005). Modelling variability of snow depth sand soil temperatures in Scots pine stands. J. Agric. For. Meteorol., 133, 109-118. NoroozValashedi, R., & BahramiPichaghchi, H. (2023). Detection of the effect of climate change on the snow areas of the Northern Alborz Watershed by CPA method. Watershed Engineering and Management Journal, 15(3), 386-403. (In Persian) Olefs, M., Koch, R., Schöner, W., & Marke, T. (2020). Changes in snow depth, snow cover duration, and potential snowmaking conditions in Austria, 1961–2020—a model-based approach. Atmosphere, 11(12), 1330. 1-21. Pulliainen, J., Luojus, K., & Derksen, C. (2020). Patterns and trends of Northern Hemisphere snow mass from 1980 to 2018. Nature, 581(7808), 294-298. Sari Sarraf, B., Naghizadeh H., Rasouly, A.A., Jahanbakhsh, S., & Babaeyan, I. (2020). Modeling and spatial analysis of snow depth in Northern Iran based on database from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Physical Geography Research, 51(4), 651-671. (In Persian) Schilling, S., Dietz, A., & Kuenzer, C. (2024). Snow Water Equivalent Monitoring—A Review of Large-Scale Remote Sensing Applications. Remote Sensing, 16(6), 1085. Seidel, K., & Martinec, J. (2004). Remote sensing in snow hydrology: runoff modeling, effect of cli25 mate change, Springer-Praxis books in geophysical sciences, Springer; Praxis Pub., Berlin; New York, Chichester, UK, 150 pp. Senapati, N., Jansson, P.E., Smith, P., & Chabbi, A. (2016). Modelling heat, water and carbon fluxes in mown grassland under multi-objective and multi-criteria constraints. Environmental. Modelling and Software, 80, 201-224. Thorsen, S.M., Roer, A.G., & Oijen, M.V. (2010). Modelling the dynamics of snow cover, soil frost and surface ice in Norwegian grasslands. Polar Research. 29(1): 110-126. Wang, Y., Xie, Z., Jia, B., Wang, L., Li, R., Liu, B., & Qin, P. (2020). Sensitivity of snow simulations to different atmospheric forcing data sets in the land surface model CAS‐LSM. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 125(16), e2019JD032001. Xu, S. (2011). Impact of cold climate on boreal ecosystem processes-exploring data and model uncertainties. Doctoral Thesis in Land and Water Resources Engineering, KTH University, Stockholm, Sweden.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 56 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 75 |