एक वर्षा तूफान जनरेटर जलवायु परिवर्तन सिमुलेशन के तहत वाटरशेड वर्षा का आकलन करता है

क्यों जलवायु परिवर्तन चरम मौसम बदतर बना देता है। (जून 2019).

Anonim

कोलोराडो नदी सात पश्चिमी राज्यों से वाटरशेड को निकालने, विभिन्न परिदृश्यों के माध्यम से गिरती है। यह 1, 450 मील लंबी प्रणाली डेनवर से तिजुआना तक कृषि, उद्योग और नगर पालिकाओं के लिए एक महत्वपूर्ण जल आपूर्ति है।

नेवादा, एरिजोना और कैलिफ़ोर्निया द्वारा बनाई गई कोलोराडो के निचले बेसिन की सूखी भूमिओं में, आंधी-मौसम में उल्लिखित मौसम के रूप में ज्ञात तूफान-आमतौर पर नियंत्रण प्रवाह, प्रवाह प्रवाह, जल आपूर्ति और वनस्पति के लिए पानी की उपलब्धता के अलावा मानव आबादी के लिए बाढ़ का जोखिम।

संवादात्मक वर्षा, जो भारी बाढ़ और बाद की आपदाओं का कारण बन सकती है, पृथ्वी की सतह से गर्मी से उत्पन्न होती है। नमी तेजी से वायुमंडल में उगता है और फिर अचानक बारिश के तूफान बनाने के लिए बहुत तेजी से घूमता है जो वैश्विक जलवायु मॉडल और डेटा सेट के भीतर खराब समझा जाता है।

वैज्ञानिक इस तरह की जानकारी का पता लगाने के लिए उपयोग करते हैं कि कैसे भविष्य में जलवायु परिवर्तन वर्षा को प्रभावित करेगा, लेकिन आज तक जब वे संवादात्मक वर्षा की बात करते हैं तो वे ज्यादातर बाहर निकलते हैं। इस प्रकार की वर्षा की बेहतर समझ से वैज्ञानिकों को मॉडलिंग के माध्यम से सांख्यिकीय मूल्यांकन और जलवायु परिवर्तन की भविष्यवाणी में सुधार करने में मदद मिल सकती है।

इसके अंत में, यूसी सांता बारबरा के पृथ्वी अनुसंधान संस्थान के जलविज्ञानी ने एक साधारण बारिश जनरेटर (STORM) विकसित किया है। उनका मॉडल विभिन्न जलवायु परिवर्तन परिदृश्यों के तहत वाटरशेड वर्षा को अनुकरण करता है जो गीलेपन या तूफान की डिग्री में अंतर को दर्शाता है। पर्यावरण अनुसंधान पत्र पत्रिका में दिखाई देने वाली टीम के निष्कर्ष, क्षेत्रीय जलविद्युत प्रवृत्तियों को मनाया या अनुमानित अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

वेल्स में कार्डिफ़ विश्वविद्यालय के एक व्याख्याता माइकल सिंगर ने कहा, "हम एक सामान्य समस्या से निपट रहे हैं जिसमें विशेष रूप से पानी के दुर्लभ क्षेत्रों में क्षेत्रीय प्रभाव पड़ता है।" "सामान्य समस्या यह है कि हम जानते हैं कि दुनिया भर में जलवायु परिवर्तन हो रहा है, लेकिन जो हम नहीं जानते हैं वह यह है कि यह संवहनी वर्षा और संबंधित रनऑफ को कैसे प्रभावित करेगा।"

गायक और उनके सह-लेखक, केटेरीना माइकलसाइड ने एक मॉडल बनाकर समस्या को संबोधित किया जो शोधकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के जलवायु परिवर्तन की जांच करने में सक्षम बनाता है। उन्होंने एरिजोना में अखरोट गुल प्रायोगिक वाटरशेड के आस-पास के इलाके में इसे लागू किया, जो प्रति मिनट के आधार पर दर्ज उत्कृष्ट दीर्घकालिक ऐतिहासिक वर्षा डेटा वाला एक स्थान है।

गायक ने समझाया, "थोड़ी देर के लिए, निचले कोलोराडो नदी बेसिन में गिरावट वाले रनऑफ सिग्नल का यह रहस्य रहा है, विशेष रूप से सैन पेड्रो नदी में वॉलनट गुलच के डाउनस्ट्रीम में, जो दक्षिणपूर्व एरिजोना के भीतर क्षेत्रीय रूप से बहुत महत्वपूर्ण है।" "बेसिन के इस हिस्से में, लोगों को लंबे समय से संदेह था कि अल्पसंख्यक सहायक नदियों से इन धाराओं में कम रनऑफ आ रहा था-जिसका अर्थ है कि वे कभी-कभी बहते हैं लेकिन ज्यादातर समय सूख जाते हैं।"

वर्षा डेटा सेट के विश्लेषण के साथ STORM मॉडल को संयोजित करने से जांचकर्ताओं ने जलवायु परिवर्तन के तहत मानसून वर्षा तीव्रता में क्षैतिज प्रवृत्तियों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति दी। उन्होंने पाया कि बारिश में वृद्धि हुई है लेकिन भारी तूफानों में कम पानी बचा है। यह पिछले विचारों के खिलाफ चला जाता है कि कैसे वायुमंडलीय वार्मिंग के लिए वर्षा का जवाब देना चाहिए। शोधकर्ताओं ने मानसून के दौरान कैलिफ़ोर्निया की खाड़ी या प्रशांत महासागर से इस क्षेत्र में आयात को कम नमी के रूप में व्यक्त किया।

सिंगर ने कहा, "हालांकि यह अधिक समग्र बारिश हो रही है, फिर भी हर तूफान कम तीव्र होता है और कम पानी छोड़ देता है।" "जबकि समय के साथ बारिश की मात्रा बढ़ रही है और छोटे तूफान समग्र रूप से अधिक बारिश कर रहे हैं, यह छोटे और अधिक बारिश में आता है। यह कम तीव्रता की सतह सतह पर कम रनऑफ का तात्पर्य है, जिसका मतलब है कि हमें रनऑफ में गिरावट देखना चाहिए पूरे बेसिन पर। और हमारे मॉडल के परिणाम रनऑफ डेटा के साथ अच्छी तरह से सहमत हैं: इस क्षणिक धारा के भीतर रनऑफ में गिरावट आई है। "

फिर भी, क्षणिक प्रवाह में यह परिवर्तन डाउनस्ट्रीम प्रवाह को प्रभावित करने के लिए बहुत छोटा था। गायक ने स्नोपैक में क्षेत्रीय गिरावट का सुझाव दिया और पहाड़ के मोर्चों पर कम भूजल रिचार्ज ने नकारात्मक रूप से जल संसाधनों को प्रभावित किया है।

यूनाइटेड किंगडम में ब्रिस्टल विश्वविद्यालय के एक वरिष्ठ व्याख्याता माइकलसाइड ने बताया, "आप कह सकते हैं कि पूरे कोलोराडो नदी बेसिन जलवायु परिवर्तन से कई तरीकों से प्रभावित हुआ है।" "अन्य शोध ने ऊपरी कोलोराडो बेसिन के लिए रनऑफ में गिरावट देखी है, इसलिए हमारे परिणाम जल संसाधनों में व्यापक क्षेत्रीय गिरावट के लिए समर्थन देते हैं, जो शायद दुनिया भर के कई स्थानों पर हम देखेंगे।"

भले ही STORM को एक सूखी भूमि जल निकासी बेसिन में बारिश गेज नेटवर्क से डेटा का उपयोग करके विकसित किया गया था, यह कहीं भी लागू होता है। एसटीओआरएम वैज्ञानिकों को कई दशकों से अधिक जांच करने में सक्षम बनाता है, जहां विवरण होता है और प्रति मिनट के आधार पर कितना गिर गया है। आज तक, सिंगर और माइकलसाइड ने इसका उपयोग व्यापक क्षेत्र में वास्तविक जलवायु परिवर्तन की पहचान के लिए किया है, लेकिन वे जलवायु परिवर्तन के परिदृश्यों का पता लगाने के लिए STORM को एक रनऑफ मॉडल में जोड़ने की प्रक्रिया में हैं और वे वास्तव में परिमाण और आवृत्ति को कैसे प्रभावित कर सकते हैं अपवाह।

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