The Evaluations of NEX-GDDP and Marksim Downscaled Data Sets Over Lali Region, Southwest Iran
محل انتشار: مجله فیزیک زمین و فضا، دوره: 46، شماره: 4
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 54
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JESPHYS-46-4_017
تاریخ نمایه سازی: 26 مهر 1402
چکیده مقاله:
Downscaling of climatic variables is a difficult problem in the climate change impact studies. However, some climatic data sets exist that have been universally downscaled. These data sets introduce climatic data even in regions with scarce observations. In this study, NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections (NEX-GDDP) and Markov simulation (Marksim) downscaled data sets were evaluated over Lali region, southwest Iran by comparing the monthly RMSE, average and variance differences between the observation data and General Circulation Models' (GCMs') outputs during the time period ۲۰۱۰-۲۰۱۶. The NEX-GDDP data set contains ۲۱ GCMs under two Representative Concentration Pathways (RCPs), i.e. RCP۴.۵ and RCP۸.۵, from ۱۹۵۱ to ۲۰۹۹, and the Marksim data set includes ۱۷ GCMs under all RCPs from ۲۰۱۰ to ۲۰۹۵. Results acknowledged the ability of both data sets in projecting the climatic variables in the study area. Finally, NorESM۱-M and GFDL-CM۳ depicted the best operation for precipitation and temperature, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nejat Zeydalinejad
Ph.D. Student, Department of Mineral Geology and Hydrogeology, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
Hamid Reza Nassery
Professor, Department of Mineral Geology and Hydrogeology, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
Ali Reza Shakiba
Associate Professor, Department of Remote Sensing and GIS, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
Farshad Alijani
Assistant Professor, Department of Mineral Geology and Hydrogeology, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :