واکاوی پویایی فراوانی بارش و پیش‎بینی آن در شمال باختری ایران بر پایۀ نظریه آشوب

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 محقق بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان زنجان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، زنجان، ایران

2 استاد آب‌و‌هواشناسی، گروه جغرافیا، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران

چکیده

بارش یکی از برجسته‌ترین متغیرهای آب‌وهوایی است که اثرات گسترده‌ای بر محیط و انسان دارد. بااین‌همه سرشت پیچیده بارش، واکاوی و پیش‌بینی آن را دشوار می‌کند. در این پژوهش پویایی فراوانی بارش در شمال باختری ایران در دوره 2019-1970 با به‌کارگیری نظریه آشوب بررسی و سپس برای دوره 2036 – 2020 پیش‌بینی شده است. داده‌های به‌کار رفته، داده‌های شبکه‌ای بارش است که از درون‌یابی داده‌های 219 ایستگاه همدید، آب‌وهواشناسی و باران‌سنجی به‌دست آمده است. برای بررسی پویایی بارش از روش‌های میانگین اطلاعات متقابل، کائو، بُعد همبستگی و بزرگ‌ترین نمای لیاپانوف استفاده شده است. همچنین برای پیش‌بینی یک روش غیرخطی به‌کار گرفته شد. یافته‌ها نشان دادند که زمان تأخیر و بُعد نشاندن بهینه برای بازسازی فضای فاز میانگین فراوانی بارش به‌ترتیب 3 و 8 است. اندازه بُعد همبستگی (6/3) و بزرگ‌ترین نمای لیاپانوف (007/0) نشان دادند که فراوانی بارش ماهانه آشوبناک است. گذشته از این سری زمانی فراوانی بارش ماهانه شمال باختری ایران دارای حافظه درازمدت است. همچنین بر پایه پیش‌بینی انجام‌شده فراوانی بارش سالانه در دوره پیش‌رو 2/13 درصد کاهش خواهد یافت. بیش‌ترین اندازه کاهش در ماه‌های جولای و آگوست با 50 درصد پیش‌بینی شده است. بااین‌همه تغییرات در فوریه، سپتامبر و نوامبر صفر درصد خواهد بود. گذشته از این، فراوانی بارش در همۀ فصل‌های سال با کاهش روبه‌رو خواهد شد؛ به‌گونه‌ای که بیش‌ترین کاهش در تابستان (3/33- درصد)، پس از آن بهار (5/12- درصد) و کم‌ترین اندازه کاهش در فصل سرد (زمستان 10- و پاییز 1/11- درصد) رخ خواهد داد. کاهش فراوانی بارش به‌ویژه در ماه‌های بهار که هم زمان با آغاز رویش گیاهان و آغاز برخی فعالیت‌های کشاورزی است، می‌تواند پیامدهای اقتصادی و محیطی مهمی در پی داشته باشد. افزون بر این کاهش فراوانی بارش حتی اگر همراه با کاهش اندازه بارش نباشد، می‌تواند زمینه را برای برخی بحران‌های اقتصادی، اجتماعی و محیطی فراهم کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Analyzing the Dynamics of Precipitation Frequency and its Prediction in North-western Iran Based on Chaos Theory

نویسندگان [English]

  • Hassan Shadman 1
  • Hossein Asakereh 2
1 Researcher of Soil Conservation and Watershed Management Department, Zanjan Agricultural and Natural Resources Research Center, AREEO, Zanjan, Iran,
2 Professor of Climatology, Geography Department, University of Zanjan, Zanjan, Iran
چکیده [English]

Precipitation is one of the most important climate variables. However, the complex nature of precipitation makes it difficult to analyze its behavior and predict it. In this study, the dynamics of precipitation frequency in Northwestern Iran in 1970-2019 has been investigated using chaos theory, and its frequency has been predicted for the 2020-2036. The data used is precipitation grided data obtained from the interpolation of data from 219 stations. To investigate the dynamics of precipitation, average mutual information methods, Cao, the correlation dimension, and the largest Lyapunov exponent were used. A nonlinear method was used to predict the precipitation frequency. The result showed that the delay time and embedding dimension for reconstructing the phase space are 3 and 8, respectively. The correlation dimension and the largest Lyapunov exponent indicate that the frequency of monthly precipitation was chaotic. In addition, data analysis using the Hurst method revealed that the monthly frequency of precipitation in Northwestern Iran has a long-term memory. In addition, based on the prediction, the frequency of annual precipitation will decrease by 13.2% in the next period. The largest decreases are predicted in July and August. Apart from this, the frequency of precipitation will decrease in all seasons of the year; So that the greatest reduction will occur in the summer, then in the cold season, and the least reduction will occur in the spring.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Frequency of precipitation
  • North-western Iran
  • Chaos theory
  • Prediction
استادی، الناز؛ سعید جهان‌بخش؛ مجید رضایی‌بنفشه؛ علی‌محمد خورشیددوست؛ هاشم رستم‌زاده (1403).  پیش‌نگری بارش شمال‌غرب ایران مبتنی بر برونداد پروژه مقایسه متقابل مدل‌های جفت‌شده فاز ششم (CMIP6)، پژوهش‌های اقلیم‌شناسی. شماره 56. صفحات 14-1.
جانی، رسول؛ محمدعلی قربانی؛ ابوالفضل شمسایی (1392). بررسی ماهیت آشوبناکی بارش ماهانه شهر تبریز در شرایط تغییر اقلیم، فصلنامه زمین‌شناسی محیط‌زیست. دوره 23. شماره 7. صفحات20- 7.
دریجانی، علی؛ سیدصفدر حسینی؛ محمد قربانی (1387). برآورد ارزش خسارات ناشی از خشکسالی بر تولید گندم دیم در استان گلستان، اقتصاد کشاورزی و توسعه. دوره 64. شماره 16. صفحات 95- 83.
شرفی، سعید؛ مهدی  محمدی‌قلعه‌نی (1401). تاثیر خشکسالی بر عملکرد گندم و جو دیم در اقلیم‌های مختلف ایران، مجله آبیاری و زهکشی ایران. دوره 16. شماره 5.  صفحات 110-102. 
شهیکی‌تاش، محمدنبی؛ خدیجه دینارزهی؛ ارسلان دژکام (1392). بررسی رفتار غیرخطی و آشوبی بازار نرخ ارز ایران، فصلنامه روند. دوره 63. شماره 20. صفحات 58- 39.
صلاحی، برومند؛ مهناز  صابر؛ فاطمه وطن‌پرست‌قلعه‌جوق (1402). ارزیابی کارایی مدل‌های سری زمانی در تعیین بهترین مدل برای پیش‌بینی بارش‌های سالانه ایستگاه‌های منتخب شمال غرب ایران، جغرافیا و روابط انسانی. دوره 6. شماره 1. صفحات 538- 525.
عساکره، حسین؛ رباب  رزمی (1391). تحلیل تغییرات بارش سالانه شمال غرب ایران. جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی (مجله پژوهشی علوم انسانی دانشگاه اصفهان). دوره 23. شماره 3. صفحات 162- 147. 
فرزین، سعید؛ خسرو حسینی؛ حجت کرمی؛ سیدفرهاد موسوی (1396). تحلیل سری­زمانی فرایندهای هیدرولوژیک از دیدگاه نظریه آشوب (مطالعه موردی: بارش ماهانه دریاچه ارومیه)، مهندسی عمران مدرس. دوره 7. شماره 2. صفحات 234- 225.
Asakereh, H. (2017). Trends in monthly precipitation over the northwest of Iran (NWI). Theoretical and Applied Climatology, Vol. 130, 443-451.
Asakereh, H. (2020). Decadal variation in precipitation regime in northwest of Iran. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 139, 461-471.
Asakereh, H., Jahanbakhsh, Saeed., & Ashrafi, Saeideh. (2019). On the frequency changes of cyclones affecting precipitation in the Rood Zard basin, Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 12, No. 13, 413.
Baker, G L., Gollub, J P. (1996). Chaotic dynamics: an introduction. 2nd ed. Cambridge; NewYork, Cambridge University Press. p 256. 
Cao, L. (1997). Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 110, No. 1-2, 43-50.
Deepthi, B., & Sivakumar, Bellie. (2024). Spatial downscaling of rainfall from general circulation models: A chaos theory-based framework. Atmospheric Research, 107531.
Dhanya, C. T., Villarini, Gabriele. (2018). On the inherent predictability of precipitation across the United States. Theoretical and applied climatology, Vol. 133, 1035-1050.
https://doi.org/10.1007/s00704-017-2231-5
Ding, X., Liao, W., Wang, H., Lei, X., Zhang, W. and Yu, Z. (2019). Spatiotemporal Variations of Extreme Precipitation and Study on Chaotic Characteristics in the Xijiang River Basin, China. Water, Vol. 11, No. 10, 2106.
Elshorbagy, A., Simonovic, S. P., & Panu, U. S. (2002). Noise reduction in chaotic hydrologic time series: facts and doubts. Journal of Hydrology, Vol. 256, No. 3-4, 147-165.
Farzin, Saeyd., Hosseini, Khosro., Karami, Hojat., Mousavi, Seyed Farhad. (2017). Analysis of time series in hydrological processes using chaos theory (Case study: Monthly rainfall of Urmia Lake), Quranic Knowledge Research, Vol. 17, No. 2, 213-223.
Fattahi, M. H., Talebbeydokhti, N., Moradkhani, H., Nikooee. (2013). Revialing the Chaotic Nature of River Flow. Iranian Journal of Science and Technology, Vol. 37, 437-456.
Fu, Q., Zhang, Y., Li, T., Cui, S., & Liu, D. (2018). Spatiotemporal Complexity Analysis of Daily Precipitation in a Changing Environment in Heilongjiang Province, China. Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 23, No. 11, 04018045.
Fuwape, I. A., Ogunjo, S. T., Oluyamo, S. S., & Rabiu, A. B. (2017). Spatial variation of deterministic chaos in mean daily temperature and rainfall over Nigeria. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 130, No. 1-2, 119-132.
Fuwape, I., Oluyamo, S., Rabiu, B., & Ogunjo, S. (2020). Chaotic signature of climate extremes. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 139, 565-576.
doi.org/10.1007/s00704-019-02987-6
Gibson-Forty, E. V., Barnett, K. L., Tissue, D. T., & Power, S. A. (2016). Reducing rainfall amount has a greater negative effect on the productivity of grassland plant species than reducing rainfall frequency. Functional Plant Biology, Vol. 43, No. 4, 380-391.
Gómez-Gómez, J., Carmona-Cabezas, R., Sánchez-López, E., de Ravé, E. G., & Jiménez-Hornero, F. J. (2022). Multifractal fluctuations of the precipitation in Spain (1960-2019). Chaos, Solitons & Fractals, 157, 11190
Jayawardena, A. W., & Lai, F. (1994). Analysis and prediction of chaos in rainfall and stream flow time series. Journal of hydrology, Vol. 153, No. 1-4, 23-52.
Kantz, H., Schreiber, T. (2003). Nonlinear time series analysis, Cambridge University Press. 365.
Khojasteh, A. (2020). Cyclone tracking affecting precipitation in Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 13, No. 18, 904.
Rodriguez-Iturbe, I., Febres De Power, B., Sharifi, M. B., Georgakakos, K. P. (1989). Chaos in rainfall. Water Resources Research, Vol. 25, No, 7, 1667-1675.
Shu, Z., Chan, P. W., Li, Q., He, Y., & Yan, B. (2020). Characterization of daily rainfall variability in Hong Kong: a nonlinear dynamic perspective. International Journal of Climatology. Vol. 41, No, 1,.2913-2926.
Sivakumar, B., Berndtsson, R., Olsson, J., & Jinno, K. (2001). Evidence of chaos in the rainfall-runoff process. Hydrological Sciences Journal, Vol. 46, No, 1, 131-145.
Tatli, H. (2015). Detecting persistence of meteorological drought via the Hurst exponent. Meteorological Applications, Vol. 22, No, 4, 763 769.  
Yu, S., Wang, W., Liang, H., & Zhang, D. (2024). Investigating the Spatiotemporal Complexity of Rainfall from a Chaotic Perspective: Case Study in the Jinsha River Basin, China. Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 29, No, 4,  05024013.
Zhao, Y., Zhu, T., Zhou, Z., Cai, H., & Cao, Z. (2023). Detecting nonlinear information about drought propagation time and rate with nonlinear dynamic system and chaos theory. Journal of Hydrology, 623, 129810.