<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه گلستان</PublisherName>
				<JournalTitle>پژوهش‌های تغییرات آب و هوایی</JournalTitle>
				<Issn>2717-2066</Issn>
				<Volume>2</Volume>
				<Issue>5</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>03</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Evaluating the Efficiency of the SDSM Model in Investigating the Consequences of Climate Change for Different Climate Zones in Iran</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی کارایی مدل SDSM در بررسی پیامدهای تغییر اقلیم برای پهنه‌های اقلیمی مختلف ایران</VernacularTitle>
			<FirstPage>1</FirstPage>
			<LastPage>14</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">120032</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.30488/ccr.2020.248188.1023</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>محسن</FirstName>
					<LastName>حمیدیان پور</LastName>
<Affiliation>استادیار گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده جغرافیا و برنامه ریزی محیطی ، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0001-7389-172X</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>غلامعباس</FirstName>
					<LastName>فلاح قالهری</LastName>
<Affiliation>دانشیار گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران.</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمدرضا</FirstName>
					<LastName>علیمرادی</LastName>
<Affiliation>دانشجوی دکتری تغییرات آب و هوایی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران.</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2020</Year>
					<Month>09</Month>
					<Day>13</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>One of the disadvantages of earth climate simulator models is the inadequacy of their spatial resolution with downscale studies such as outcome-based evaluations. In many cases, the resulting information should serve politicians as well as local and regional planners to be able to plan and adopt future strategies. For this purpose, downscaling has been proposed. One of the methods that has been used frequently in Iran&#039;s climate research is the statistical descent method using SDSM software. With the aim of evaluating the efficiency of this model in different climatic regions of Iran, a representative station with a 41-year statistical period was selected. In order to compare the results of the model with the observed data, criteria such as mean absolute errors, mean squared error, and root mean squared error were used. The results show that the model output for arid and super arid (warm and cold) regions is not very suitable and from the humid regions of the country (northwest and north) to arid and super arid regions (south, southeast, and southwest), it has irrational and inappropriate results. The reason for this is the repetition and lack of rainy day at the stations. In fact, the stations in these areas face overflow or zero number in raining. In the downscaling with the model, uniformity and precipitation rates are two important factors so that uniform distribution of rainfall is very important in increasing the efficiency of the model relative to the amount of precipitation. Therefore, any long-term planning based on the SDSM model predictions in arid and semi-arid regions is associated with extreme errors and uncertainties and will not be reliable and principled.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;span dir=&quot;RTL&quot; lang=&quot;FA&quot;&gt;تغییرپذیری اقلیم و تغییر آن یکی از مهمترین چالش‌های پیش­روی بشر در قرن بیست و یکم است. بهترین روش پیش­نمای رفتار اقلیم استفاده از مدل­های گردش عمومی جو است. یکی از نقاط ضعف این مدل­های شبیه­ساز اقلیم زمین، عدم تطابق قدرت تفکیک مکانی آنها با مطالعات ریزمقیاس همچون ارزیابی­های پیامد-محور است. در بسیاری از موارد اطلاعات حاصله می­بایست در خدمت سیاستمداران و همچنین برنامه­ریزان محلی و منطقه­ای قرار گیرد تا بدین ­وسیله قادر به برنامه­ریزی و اتخاذ استراتژی­های آینده باشند. بدین منظور روش­های ریزگردانی (&lt;/span&gt;Downscaling&lt;span dir=&quot;RTL&quot; lang=&quot;FA&quot;&gt;) پیشنهاد شده است. یکی از روش‌های ریزگردانی که به کرات در پژوهش‌های اقلیمی ایران استفاده شده است روش ریزگردانی آماری با استفاده از نرم‌افزار &lt;/span&gt;SDSM&lt;span dir=&quot;RTL&quot;&gt; &lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;می‌باشد. با هدف ارزیابی کارایی این مدل در مناطق مختلف اقلیمی ایران یک ایستگاه نماینده با دوره‌ی آماری 41 ساله انتخاب گردید. برای مقایسه نتایج مدل با داده­های مشاهده شده از معیارهای همچون میانگین خطاهای مطلق، میانگین مربعات خطا و مجذور میانگین مربعات خطا استفاده گردید. نتایج نشان می دهد برونداد مدل برای مناطق خشک و فراخشک (گرم و سرد) چندان نتایج مناسب نمی‌باشد و این نتایج از سمت مناطق مرطوب کشور (شمال­غرب و شمالی) به سمت مناطق خشک و فراخشک (جنوب، جنوب­شرق و جنوب‌غرب) از نتایج غیرمنطقی و نامناسبی برخوردار می­باشد. بررسی این علت بیانگر تکرار و عدم روز بارشی در ایستگاه­ها می‌باشد. در واقع ایستگاه­های مناطق مذکور با سرریز عدم بارش (&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;Over flow&lt;span dir=&quot;RTL&quot; lang=&quot;FA&quot;&gt;) یا عدد صفر روبرو هستند. در ریزگردانی با مدل مذکور یکنواختی و میزان بارش دو فاکتور بسیار مهم می‌باشند. به‌طوری‌که توزیع یکنواخت بارش در افزایش کارایی مدل نسبت به میزان بارش بسیار شایان اهمیت است. بنابراین هرگونه برنامه­ریزی بلند­مدت بر اساس پیش­نمایی­های مدل &lt;/span&gt;SDSM&lt;span dir=&quot;RTL&quot;&gt; &lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;در مناطق خشک و نیمه خشک با خطا و عدم قطعیت بسیار بالایی همراه بوده و قابل اتکا و اصولی نخواهد بود&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل SDSM</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تغییر اقلیم</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">پهنه های اقلیمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ایران</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://ccr.gu.ac.ir/article_120032_e784ac8e42322b17eae672684f404e41.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
