@article { author = {Zakeri Anaraki, Sahar and Zehtabian, Gholamreza and Khosravi, Hassan and Azarnivand, Hossein and Malekian, Arash}, title = {Simulation and prediction of climatic components of maximum and minimum temperature using CanESM2 model output in future periods, Case study ؛ Meyme plain, Isfahan province}, journal = {Journal of Range and Watershed Managment}, volume = {74}, number = {2}, pages = {359-372}, year = {2021}, publisher = {University of Tehran}, issn = {5044-2008}, eissn = {2423-7795}, doi = {10.22059/jrwm.2019.256514.1327}, abstract = {Intergovernmental Panel on Climate Change report shows that the world average temperature has increased to 0.6 ° C ± 0.2 ° C in the twentieth century. Therefore, long-term prediction of climate variables and the consideration of measures to mitigate the adverse effects of climate change is evident. The SDSM model was used to downscale observation data of the minimum and maximum temperatures of the Vazvan Meyme station in Isfahan province. The CanESM2 global model data under new emission scenarios: RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5 are used to predict the near future (2006-2036), mid-term (2037-2078) and far-away future (2079-2100). The studies show the ability of the SDSM model to model maximum and minimum temperatures in the base period. The results of this study necessary indicate that as we get closer to the 21st century, the minimum and the maximum temperatures increase in the area of study. The average maximum temperature changes will have the highest increase under the RCP8.5 scenarios in the (2079-2100), in July, which will reach 7.9 ° C. The average changes in minimum temperature show the highest increase in August under the RCP8.5 scenarios. Therefore, considering that this temperature increase in future periods will affect the status of the study area, water resources, and natural resources. Planners and authorities of the relevant departments will take the necessary measures, such as measures to correct irrigation systems, methods for reducing evaporation and improving the cultivation system, to adjust the damage caused by heating or adapt to the new climatic conditions.}, keywords = {climate change,maximum temperature,Meyme,Minimum Temperature,New emission scenarios}, title_fa = {شبیه‌سازی و پیش‌بینی مولفه‌های اقلیمی دمای حداکثر و حداقل با استفاده از خروجی مدل CanESM2 در دوره‌های آتی، مطالعه موردی دشت میمه استان اصفهان}, abstract_fa = {گزارش‌ هیئت بین‌الدول تغییر اقلیم نشان می‌دهد که میانگین دمای جهان در قرن بیستم برابر 2/0±6/0 درجه سانتی‌گراد افزایش یافته‌است. بنابراین پیش‌بینی بلندمدت متغیرهای اقلیمی و در نظر گرفتن تمهیدات لازم به منظور تعدیل اثرات سوء ناشی از تغییرات اقلیمی امری بدیهی است. در مطالعه حاضر به‌منظور ریزمقیاس‌نمایی داده‌های مشاهداتی دمای حداقل و حداکثر ایستگاه وزوان میمه استان اصفهان، از مدل SDSM استفاده شده است. داده‌های مدل جهانی CanESM2 تحت سه سناریوی جدید انتشار RCP2.6، RCP4.5و RCP8.5، به‌ منظور پیش‌بینی دوره آینده نزدیک (2036-2006)، آینده میانی (2078-2037) و آینده دور (2100-2079) مورد استفاده قرا گرفتند. بررسی‌ها نشان‌دهنده توانایی بالای مدل SDSM در مدل‌سازی دمای حداکثر و حداقل در دوره پایه می‌باشند. نتایج پژوهش حاضر، حاکی از آن است که هر چه به قرن 21 نزدیک می‌شویم دمای حداقل و حداکثر در منطقه مطالعاتی افزایش می‌یابد. تغییرات میانگین دمای حداکثر بیشترین افزایش را تحت سناریوی RCP8.5 در دوره آینده دور (2100-2079)، در ماه‌ ژولای خواهد داشت که این افزایش به 9/7 درجه سانتی‌گراد نیز خواهد رسید. تغییرات میانگین دمای حداقل نیز بیشترین افزایش را در ماه آگوست تحت سناریوی RCP8.5 نشان داده است. لذا با توجه به اینکه این افزایش دما در دوره‌های آتی بر روی وضعیت منطقه مطالعاتی، منابع آبی و طبیعی اثرگذار خواهد بود پیشنهاد می‌گردد، برنامه‌ریزان و مسئولین بخش‌های مربوطه راهکارهای لازم از قبیل تدابیری جهت اصلاح نظام آبیاری، روش‌هایی به منظور کاهش تبخیر و اصلاح نظام کشت، برای تعدیل خسارات ناشی از گرمایش و یا سازگاری با شرایط آب و هوایی جدید اتخاذ نمایند.}, keywords_fa = {climate change,maximum temperature,Meyme,Minimum Temperature,New emission scenarios}, url = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_83884.html}, eprint = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_83884_64cc8fa0a4d00182123e8d5a426d4d0e.pdf} }