استفاده از خروجی های DCPP برای مناطق خاص ایران
🔹 1. دریافت داده های DCPP
داده های DCPP در چارچوب پروژهCMIP6 ارائه شده و از طریق پایگاه های داده مانند زیر قابل دریافت است:
- ESGF (Earth System Grid Federation)
- CMIP6 Data Search Tool (PCMDI)
- Copernicus Climate Data Store (CDS)
🔸 نوع داده ها:
- متغیرها: دمای هوا (tas)، بارش (pr)، فشار، رطوبت، جریان های اقیانوسی
- بازه زمانی: 1 تا 10 سال آینده (با آغازدهی های مختلف)
- مدل ها: EC-Earth، UKESM1, MPI-ESM, CESM2 و غیره
- فرمت: NetCDF
🔹 2. انتخاب منطقه موردنظر (ایران)
خروجی های مدل های جهانی(GCMs) معمولا دارای تفکیک مکانی حدود 1 تا 2 درجه هستند، بنابراین برای تمرکز بر منطقه ای مثل زاگرس یا خوزستان باید مراحل زیر را انجام دهید:
✅ دو راه وجود دارد:
- برش (Subset) منطقه ای از داده های خام GCM با استفاده از ابزارهایی مثل:
- Python (با کتابخانه xarray و netCDF4)
- CDO یا NCO در محیط لینوکس
- Downscaling (ریز مقیاس سازی):
- دینامیکی: با مدل های منطقه ای مانند RegCM، WRF
- آماری: با روش هایی مثل SDSM، یا Machine Learning (مثلا LSTM، RF)
🔹 3. پردازش و تحلیل داده ها
پس از برش یا ریزمقیاس سازی داده ها، می توان تحلیل های زیر را انجام داد:
📊 شاخص ها و کاربردها:
🔹 4. اعتبارسنجی پیش بینی ها (Hindcast Validation)
قبل از استفاده عملی، پیش بینی های دهه ای باید با داده های واقعی سنجیده و ارزیابیشوند:
- داده های مشاهداتی مورد نیاز:
- ایستگاه های هواشناسی ایران (از سازمان هواشناسی)
- داده های جهانی مانند ERA5، CRU، GPCC، CHIRPS
- 🔹 4. اعتبارسنجی پیش بینی ها(Hindcast Validation)
- معیارها:
- NSE، RMSE، MAE، Bias
- تحلیل تطابق روند (Trend agreement)
- آزمون های آماری (t-test, Wilcoxon)
🔹 5. کاربردهای عملی برای ایران
بر اساس خروجی های پیش بینی شده، می توان نتایج کاربردی استخراج کرد:
✅ مثال ها:
🔹 6. ابزارهای نرم افزاری پیشنهادی
پیش بینی اقلیم دهه ای با استفاده از خروجی های DCPP یک رویکرد نوین و مهم برای تحلیل مخاطرات اقلیمی میان مدت در ایران است. با ریزمقیاس سازی و تحلیل هدفمند این داده ها، می توان پیش آگاهی خشکسالی، مدیریت منابع آب، و سیاست گذاری اقلیمی را در سطح ملی و استانی بهبود داد.