پیش‌بینی توزیع مکانی فصلی و سالانه گردوغبار در ایران با استفاده از مدل جفت‌شده RegCM4

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار پزوهشی بخش تحقیقات بیابان موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران.

2 هواشناسی اداره کل هواشناسی استان البرز، کرج، ایران

3 بروجرد، پردیس تحقیقات و اموزش کشاورزی و منابع طبیعی

4 دانش آموخته کارشناسی ارشد هواشناسی دانشگاه آزاد تهران شمال، تهران، ایران

5 استادیار، مؤسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران

‎10.22052/deej.2026.258710.1143

چکیده

پژوهش حاضر با هدف پیش‌بینی توزیع مکانی فصلی و سالانه گردوغبار در ایران با استفاده از مدل جفت‌شده RegCM4 تحت سناریوی اقلیمی RCP4.5 برای افق‌های ۲۰۳۰-۲۰۴۰ و ۲۰۵۰-۲۰۶۰ انجام شد. به این منظور، داده‌های شرایط مرزی برگرفته از مدل پیش‌بینی اقلیمی RegCM با قدرت تفکیک زمانی ۶ ساعت و پوشش زمانی تا سال ۲۱۰۰، به عنوان ورودی به مدل منطقه‌ای RegCM4 با تفکیک افقی ۴۰ کیلومتر جهت انجام پیش‌بینی‌های بلندمدت معرفی گردید. بر اساس یافته‌ها، کانون‌های داخلی گردوغبار در استان‌های سیستان و بلوچستان، کرمان، خراسان جنوبی، خراسان رضوی، خوزستان، بوشهر، هرمزگان و اصفهان و کانون‌های خارجی مؤثر در شمال عربستان (مرز عراق، کویت و ایران) و شمال شرق ایران (مرز ترکمنستان) شناسایی شدند. الگوهای فصلی نشان داد کانون سیستان و بلوچستان در تمام فصول فعال بوده و در پاییز و زمستان بر حجم ذرات آن افزوده می‌شود و کانون خوزستان با غبار دائمی، بیشترین غلظت را در بهار دارد. نتایج مدل‌سازی حاکی از افزایش میزان غبار تولیدی و تعداد رخدادهای گردوغبار در سال‌های ۲۰۳۰ و ۲۰۵۰ نسبت به شرایط فعلی است و کانون‌های جدیدی در ترکمنستان و نزدیکی مرزهای ایران شکل گرفته‌اند. با توجه به تفکیک ۴۰ کیلومتری مدل، تنها کانون‌هایی با مساحت بیش از ۱۶۰۰ کیلومتر مربع قابل آشکارسازی هستند. این یافته‌ها ضرورت بازنگری در سیاست‌های مدیریت منطقه‌ای گردوغبار با تأکید بر کانون‌های فرامرزی و تغییرات اقلیمی آتی را آشکار می‌سازد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of Seasonal and Annual Spatial Distribution of Dust over Iran Using the Coupled RegCM4 Model under RCP4.5 Scenario for the 2030–2040 and 2050–2060 Horizons

نویسندگان [English]

  • Fatemeh Dargahian 1
  • Alireza Balalan Fard 2
  • Somayeh heydarnezhad 3
  • Tahere Aghazadeh 4
  • Seyed Jafar Seyedakhlaghi 5
1 Fatemeh Dargahian: Associated Professor Research institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran.
2 هواشناسی اداره کل هواشناسی استان البرز، کرج، ایران
3 ..
4 دانش آموخته کارشناسی ارشد هواشناسی دانشگاه آزاد تهران شمال، تهران، ایران
5 Research Institute of Forests and Rangelands, AREEO, Tehran, Iran
چکیده [English]

Introduction
The present study was conducted with the aim of predicting the seasonal and annual spatial distribution of dust over Iran using the coupled RegCM4 model under the RCP4.5 climate scenario for the time horizons of 2030–2040 and 2050–2060. This research is of particular significance because, to date, no dynamic prediction of dust using dynamical downscaling by a regional model has been carried out within Iran. The majority of previous studies have either been limited to simulating current dust conditions or have merely utilized the outputs of international global models without the possibility of reconfiguring the model setup to suit Iran's specific climate characteristics. Consequently, the present study seeks to fill this critical gap by employing a regional climate model capable of resolving local-scale processes that govern dust emission, transport, and deposition.
Methodology
In this investigation, boundary condition data derived from the RegCM climate prediction model were utilized. These data possess a temporal resolution of six hours and extend up to the year 2100. Subsequently, these boundary data were ingested into the RegCM4 regional climate model, which was configured with a horizontal resolution of 40 kilometers to enable long-term dust prediction. The choice of 40 km resolution represents a trade-off between computational cost and the spatial accuracy required to detect major dust sources. All necessary meteorological variables, including temperature, precipitation, humidity, wind components, sea level pressure, and radiative fluxes, were extracted from the boundary dataset.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Dust prediction
  • Dynamical downscaling
  • Iran
  • Dust hotspots
  • Seasonal distribution