Climate change impacts on extreme rainfalls over Rize Province, Turkey
محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,000
فایل این مقاله در 8 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:
ICCE10_0406
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1394
چکیده مقاله:
Providing a catchment-scale comparison between two GCM-RCM combinations, namely ECHAM5- RegCM3 and CCSM3-RegCM3, this paper investigates the effect of the A2 greenhouse gas emission scenarios on the variability of extreme rainfalls over Rize Province, Turkey. For this aim, firstly, three rainfall-borne climatic statistics have been defined to evaluate the efficiency of each GCM-RCM combination. Then, using different probability distributions, a grid-based comparative analysis between projected design storms at three future levels (2040, 2070, and 2099) and those of reference period (1961- 1990) has been accomplished. The intercomparison results indicated that ECHAM5-RegCM3 provides higher performance than CCSM3-RegCM3 for annual maximum rainfall reproduction. Based upon A2 emission scenario, up to 40% decrease in the magnitude of 100-year design storm is projected for different portions of the province. The results also demonstrated that the best distribution model for characterizing the historical extreme events is not necessarily the best for those of projected extreme events
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ercan Kahya
Istanbul Technical University, Civil Engineering Department, Hydraulics Division, Istanbul, Turkey
Ali Danandeh Mehr
Istanbul Technical University, Civil Engineering Department, Hydraulics Division, Istanbul, Turkey
Olgay Şen
Istanbul Technical University, Civil Engineering Department, Hydraulics Division, Istanbul, Turkey
Mehmet Özger
Istanbul Technical University, Civil Engineering Department, Hydraulics Division, Istanbul, Turkey
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 :