چکیده:
هدف از پژوهش حاضر بررسی اثر نوسانات آب و هوایی بر مراحل فنولوژیکی و میزان عملکرد سیب درختی میباشد. به این منظور از آمار پایگاه ECMWF برای دادههای مشاهداتی دو ایستگاه سمیرم و ارومیه طّی بازه زمانی 21 ساله (1996-2016) استفاده شد. برای بررسی اثرات نوسانات آب و هوایی از دادههای روزانه ریز گردانی دینامیک پروژه CORDEX برای خروجی مدل ICHEC-EC-EARTH تحت دو خّط سیر RCP8.5 و RCP4.5واداشت تابشی (RCP) برای بازه زمانی (2037-2017) بهره گرفته شد. با استفاده از دادههای ایستگاهها و خروجیهای مدل ریزمقیاسنمایی و با به کارگیری شبکه عصبی پرسپترون و رگرسیون خطی میزان عملکرد شبیهسازی شد. سپس برای ارزیابی کارآیی عملکرد مدلها از معیار آمارههای R، R2، MSE، RMSE و NRMSE و از آزمون ناپارمتریک من- کندال و شیب سن برای روند عملکرد استفاده گردید. نتیجه مقایسه خروجی شبکههای عصبی مصنوعی با مدل رگرسیون خطی نشان میدهد که میزان خطای شبکه عصبی کمتر و نتایج شبیهسازیشده تا حّد بسیار قابل قبولی به مشاهدات واقعی نزدیک میباشد. مراحل فنولوژیکی شامل شکفتن جوانه تا رسیدن میوه در ایستگاهها تحت هر دو سناریو و در کلیّه مراحل فنولوژیکی در دوره آینده نسبت به دوره پایه در زمان جلوتری تکمیل خواهند شد و طول دوره رشد نیز کاهش خواهد یافت. میزان عملکرد آینده در ایستگاه ارومیه تحت سناریوهای RCP4.5 و RCP8.5 به ترتیب عملکرد 7/3، 2/2 تن در هکتار و در ایستگاه سمیرم به ترتیب عملکرد 1/4، 3 تن در هکتار کاهش پیدا خواهد کرد. نتایج نشان میدهند که در آینده در مناطق مورد مطالعه با تغییر در زمان رخداد طول دوره رشد، کلیه مراحل فنولوژیکی و همچنین عملکرد کاهشی سیب درختی تحت نوسانات آب و هوایی خواهند بود.
the statistics of the ECMWF database were used for the observation data of the two stations of Semiram and Urmia during a 21-year period (1996-20016).In order to investigate the effects of climate fluctuations, the daily data of dynamic micro-rotation of the CORDEX project was used for the output of the ICHEC-EC-EARTH model under the RCP8.5 and RCP4.5 radiative forcing (RCP) scenarios for the period (2017-2037). By using the data of the stations and the outputs of the micro scale model, and by using the perceptron neural network and linear regression, the performance was simulated. Then, to evaluate the efficiency of the models, R, R2, MSE, RMSE, and NRMSE statistics were used, and the non-parametric Menkendall test and age slope were used for the performance trend. The result of comparing the output of artificial neural networks with the linear regression model shows that the error rate of the neural network is less and the simulated results are close to the real observations to a very acceptable extent. The phenological stages, including bud blooming to fruit ripening in the stations under both scenarios, and in all the phenological stages in the future period will be completed earlier than the base period, and the length of the growth period will also decrease. The amount of future yield in Urmia station under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios respectively yield 3.7 and 2.2 tons per hectare and in Semiram station yield 1.4 and 3 respectively tons per hectare will decrease. The results show that in the future in the study areas, with the change in the time of occurrence of the length of the growth period, all the phenological stages as well as the declining performance of apple trees will be subject to climatic fluctuations