<?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>7</Volume>
				<Issue>25</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2026</Year>
					<Month>04</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Drought monitoring based on the Standardized Precipitation-Evaporation Index SPEI under the influence of climate change and the XGBoost algorithm</ArticleTitle>
<VernacularTitle>پایش خشکسالی بر مبنای شاخص بارش- تبخیروتعرق استاندارد شده SPEI تحت تأثیر تغییر اقلیم و الگوریتم XGBoost</VernacularTitle>
			<FirstPage>65</FirstPage>
			<LastPage>84</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">241864</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.30488/ccr.2026.568744.1321</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>هادی</FirstName>
					<LastName>رمضانی اعتدالی</LastName>
<Affiliation>استاد گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره) قزوین، قزوین، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>مژگان</FirstName>
					<LastName>احمدی</LastName>
<Affiliation>دانش آموخته دکتری، گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره) قزوین، قزوین، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>26</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>In recent years, following the occurrence of global warming and changes in climate patterns and meteorological parameters, the frequency of droughts has increased in many regions of the world&lt;span dir=&quot;RTL&quot; lang=&quot;FA&quot;&gt;.&lt;/span&gt; In this study, drought monitoring using the SPEI index and examining the characteristics of this phenomenon (intensity, magnitude, duration) under climate change conditions at the Qazvin synoptic station in the historical period 2014-1986 and the future periods 2050-2026, 2051-2075 and 2100-2076 under SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios at time scales of 3, 6, 9 and 12 months have been studied. To reduce the uncertainty associated with individual models and enhance the reliability of the estimates, a machine learning–based Multi-Model Ensemble (MME) approach was employed. The XGBoost algorithm was used to perform a nonlinear and optimized combination of the outputs from three CMIP6 climate models: MIROC6, ACCESS-CM2, and CNRM-CM6-1. Drought characteristics were subsequently calculated based on the ensemble dataset derived from the combined outputs of these three climate models. In the SSP2-4.5 scenario, drought changes showed a slight increasing trend compared to the past. In the period 2026–2050, the average intensity was observed between 2.03 and 3.02, and the magnitude between 0.91 and 1.25. In the pessimistic scenario SSP5-8.5, the trend of increasing drought intensity and magnitude was more obvious. In the first half of the century (2026–2050), the intensity varied between 1.91 and 3.70, and the magnitude between 1.1 and 1.14. Overall, the results showed that both the intensity and magnitude indices of drought have an increasing trend from the past to the future, but the increase in intensity is more dramatic. Thus, it can be concluded that in the future, the study area will face an increase in the frequency, severity, and persistence of droughts, which further highlights the need for adaptation planning, water resource management, and the development of strategies to reduce the effects of drought</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;در سال‌های اخیر، به‌دنبال بروز پدیده‌ی گرمایش جهانی و تغییر در الگوهای اقلیمی و پارامترهای هواشناسی، فراوانی وقوع خشکسالی در بسیاری از مناطق جهان افزایش یافته است&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; در این مطالعه به پایش خشکسالی با استفاده از شاخص &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SPEI&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; و بررسی خصوصیات این پدیده (شدت، بزرگی، مدت) در شرایط تغییر اقلیم در ایستگاه سینوپتیک قزوین در دوره تاریخی 2014-1986 و دوره‌های آینده 2050-2026، 2075-2051 و 2100-2076 تحت سناریوهای &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SSP2-4.5&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; و &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SSP5-8.5&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;در مقیاس‌های زمانی 3، 6، 9 و 12 ماهه &lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;پرداخته شده است.&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt; به‌منظور کاهش عدم‌قطعیت مدل‌های منفرد و افزایش قابلیت اعتماد برآوردها، از یک رویکرد ترکیب چندمدلی مبتنی بر یادگیری ماشین&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt; (Multi-Model Ensemble) &lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;با استفاده از الگوریتم &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;XGBoost&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;جهت ترکیب غیرخطی و بهینه خروجی سه مدل اقلیمی &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; lang=&quot;AR-SA&quot;&gt; &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;CMIP6&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;شامل &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;MIROC6&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;،&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;ACCESS-CM2 &lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;و&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt; CNRM-CM6-1 &lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;استفاده شد&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; ویژگی‌های خشکسالی &lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;بر اساس داده‌های مدل ترکیبی&lt;/span&gt; &lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;(Ensemble)&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;حاصل از سه مدل اقلیمی محاسبه شدند. در سناریوی&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SSP2-4.5&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;، تغییرات خشکسالی نسبت به گذشته روندی افزایشی ملایم نشان داد. در دوره‌ی 2026&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;–&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;2050، میانگین شدت بین 03/2 تا 02/3 و بزرگی بین 91/0 تا 25/1 مشاهده شد&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;در سناریوی بدبینانه &lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SSP5-8.5&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;، روند افزایش شدت و بزرگی خشکسالی‌ها واضح‌تر بود. در نیمه‌ی اول قرن (2026&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;–&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;2050)، شدت بین 91/1 تا 70/3 و بزرگی بین 1/1تا 14/1 متغیر بود.&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;به‌طور کلی، نتایج نشان داد که هر دو شاخص شدت و بزرگی خشکسالی از گذشته به آینده روندی افزایشی دارند، اما افزایش شدت چشمگیرتر است. بدین ترتیب می‌توان نتیجه گرفت که در آینده، منطقه‌ی مورد مطالعه با افزایش فراوانی، شدت و پایداری خشکسالی‌ها مواجه خواهد شد و این امر ضرورت برنامه‌ریزی سازگاری، مدیریت منابع آب و توسعه‌ی راهبردهای کاهش اثرات خشکسالی را بیش از پیش آشکار می‌سازد&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل گردش عمومی جو</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل گروهی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">یادگیری ماشین</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">سناریوهای گزارش ششم</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://ccr.gu.ac.ir/article_241864_1dfe4f0ca2309b47920b4366ea6988a3.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
