شبیه‌سازی عملکرد تولید گندم آبی تحت تأثیر تغییر اقلیم با استفاده از مدل گروهی شبکه عصبی و جنگل تصادفی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه آبیاری دانشگاه امام خمینی

2 گروه علوم و مندسی آب دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران

10.22059/jwim.2025.397707.1240

چکیده

در این پژوهش، داده‌های بارش، دمای حداقل، دمای حداکثر و تبخیروتعرق مدل‌های اقلیمی CNRM-CM6-1، GFDL-ESM4، ACCESS-CM2 و CanESM5 با داده سینوپتیک قزوین به صورت جداگانه و گروهی در دوره پایه 2014-1986 مقایسه شد. نتایج نشان داد که تبخیروتعرق، دمای حداقل و حداکثر در مدل گروهی(ترکیب مدل‌های اقلیمی مذکور با استفاده از روش میانگین‌گیری وزن‌دارخطی مدل‌ها) با مقادیر ضریب تبیین 95/0 و مقادیر کم RMSE با برآورد منطقی و مناسبی همراه است. همچنین نتایج نشان داد که اجرای گروهی مدل‌ها موجب کاهش خطا می‌شود. با استفاده از مدل گروهی داده‌های بارش، دمای حداقل، دمای حداکثر و تبخیروتعرق تحت دو سناریو SSP2_4.5 و SSP5_8.5 برای دوره‌های آتی شبیه سازی شد و نتایج نشان داد که دما و تبخیروتعرق در دوره‌های آتی افزایش و بارش کاهش خواهد یافت. میزان تغییرات دمای حداکثر و دمای حداقل نسبت به دوره پایه در دوره 2050-2026 برای سناریوهای SSP2_4.5 و SSP5_8.5 به ترتیب 9/1 ، 49/2 ، 98/2 و 31/3 درجه سانتیگراد، و میزان تغییرات بارش برای سناریوهای SSP2_4.5 و SSP5_8.5 به ترتیب برابر 82/37- و 24/11- میلیمتر خواهد بود. با استفاده از پارامترهای اقلیمی، عملکرد گندم با روش‌های جنگل تصادفی، شبکه عصبی و مدل گروهی در دوره پایه ارزیابی شد و نتایج نشان داد که مدل گروهی موجب کاهش خطا می‌شود. بنابراین از مدل گروهی برای شبیه سازی عملکرد گندم در دوره‌های آتی استفاده شد و نتایج نشان داد که عملکرد گندم در دوره‌های آتی کاهش می‌یابد. تغییرات عملکرد در دوره‌ 2076-2100 ، در سناریو SSP2_4.5 و SSP5_8.5 به ترتیب 22/7- و 81/10- درصد خواهد بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Simulation of irrigated wheat yield under climate change using an ensemble model of neural network and random forest

نویسندگان [English]

  • Hadi Ramezani Etedali 1
  • Mojgan Ahmadi 2
1 Dept. of Water Sciences and Engineering, Imam Khomeini International University
2 Department of Water Sciences and Engineering Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
چکیده [English]

In this study, precipitation, minimum temperature, maximum temperature, and evapotranspiration data from the CNRM-CM6-1, GFDL-ESM4, ACCESS-CM2, and CanESM5 climate models were compared with Qazvin synoptic data for the base period 1986-2014 individually and ensemble. The results showed that evapotranspiration, minimum and maximum temperatures in the group model (combination of the aforementioned climate models using the weighted linear averaging method of the models) are associated with reasonable and appropriate estimates with coefficient of determination values of 0.95 and low RMSE values. The results also showed that running models in groups reduces errors. Using an ensemble model, precipitation data, minimum temperature, maximum temperature, and evapotranspiration were simulated under two scenarios, SSP2_4.5 and SSP5_8.5, for future periods, and the results showed that temperature and evapotranspiration will increase and precipitation will decrease in future periods. The maximum and minimum temperature changes compared to the base period in the period 2026-2050 for the SSP2_4.5 and SSP5_8.5 scenarios will be 1.9, 2.49, 2.98, and 3.31 degrees Celsius, respectively, and the precipitation changes for the SSP2_4.5 and SSP5_8.5 scenarios will be -37.82 and -11.24 mm, respectively. Using climatic parameters, wheat yield was evaluated using random forest, neural network, and ensemble model methods in the baseline period, and the results showed that the ensemble model reduced the error. Therefore, the ensemble model was used to simulate wheat yield in future periods, and the results showed that wheat yield would decrease in future periods. The yield changes in the period 2076-2100 will be -7.22 and -10.81 percent in the SSP2_4.5 and SSP5_8.5 scenarios, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • General Circulation Models
  • Precipitation
  • Scenarios of the sixth report
  • Temperature