DOI: https://doi.org/10.5194/hess-30-163-2026
تاريخ النشر: 2026-01-13
المؤلف: Camille Crapart وآخرون
الموضوع الرئيسي: تغير المناخ والنماذج
نظرة عامة
تقيّم هذه الدراسة مؤشر الجفاف العالمي (AI) وتوزيع الأراضي الجافة باستخدام مؤشر الجفاف التابع لمنظمة الأغذية والزراعة، المشتق من التبخر المحتمل وفقًا لطريقة بنمان-مونتيث، معتمدة على مجموعة متعددة النماذج من 13 نموذجًا من CMIP6 بدقة 100 كم. أظهرت عملية التحقق ضد مجموعات بيانات WorldClim وERA5 لفترة المرجع وجود علاقات قوية في المتغيرات الرئيسية وتمثيل جغرافي متسق للأراضي الجافة، على الرغم من ملاحظة اختلافات في مناطق مثل شمال شرق البرازيل. تم إجراء توقعات مستقبلية لمؤشر الجفاف AI لثلاثة مسارات اجتماعية اقتصادية مشتركة (SSP 2-4.5، SSP 3-7.0، وSSP 5-8.5) عبر إطارين زمنيّين (2030-2059 و2070-2099). تشير النتائج إلى أنه بينما ستحتفظ معظم المناطق بتصنيفات المناخ الحالية، ستشهد انخفاضًا في قيم AI، مما يشير إلى ظروف أكثر جفافًا، خاصة تحت SSP 2-4.5 وSSP 5-8.5.
تشير النتائج إلى أنه من المتوقع حدوث جفاف كبير في المدى المتوسط لمناطق مثل أمريكا الشمالية والوسطى وحوض البحر الأبيض المتوسط، مع تغييرات أبطأ متوقعة بنهاية القرن. بالمقابل، يظهر SSP 3-7.0 جفافًا محدودًا أو ترطيبًا محليًا في المدى المتوسط، يتبعه جفاف واسع النطاق في المدى الطويل. تسلط الدراسة الضوء على أنه بينما يتنبأ متوسط النماذج المتعددة من CMIP6 بعالم أكثر رطوبة قليلاً مما هو ملاحظ حاليًا، خاصة في شمال شرق البرازيل، فإنها تؤكد أيضًا على تعقيد تفسير التغيرات في مؤشر الجفاف. قد تؤدي فرضية طريقة بنمان-مونتيث حول مقاومة الثغور الثابتة إلى تقديرات مبالغ فيها للتبخر المستقبلي، مما يستدعي استخدام أساليب بديلة لتقييمات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك، يعمل مؤشر الجفاف كبديل بسيط لا يعكس المحركات المتعددة الأبعاد لتغيرات النظام البيئي، مما يبرز الحاجة إلى مؤشرات أكثر دقة تأخذ في الاعتبار عوامل مثل قيود المياه والطاقة والتغيرات الموسمية.
مقدمة
تتناول مقدمة ورقة البحث القضية الملحة لتغير المناخ وتأثيره على الأراضي الجافة، التي تأوي أكثر من 2 مليار شخص، أو حوالي 27% من السكان العالميين اعتبارًا من عام 2020. تواجه الأراضي الجافة، التي تتميز بعدم التوازن على المدى الطويل لصالح فقدان المياه على حساب المياه المستلمة، تحديات كبيرة تتعلق بتوافر المياه وإنتاجية الزراعة. تميز الورقة بين الجفاف، وهو حالة مناخية مستمرة، والجفاف، وهو نقص مؤقت في المياه، وتبرز الاتجاه المتزايد للجفاف الذي لوحظ عالميًا، مع انتقال ما يقرب من 8% من الأراضي إلى ظروف أكثر جفافًا على مدى العقود الثلاثة الماضية.
يستعرض المؤلفون طرقًا تاريخية ومعاصرة مختلفة لتصنيف المناطق المناخية بناءً على الجفاف، بما في ذلك المؤشرات التي طورها لانغ، دي مارتون، إمبرجر، وثورنثويت، مع التركيز بشكل خاص على معادلة بنمان-مونتيث كنهج شامل لتقدير التبخر. على الرغم من فائدة الطرق الأبسط مثل هارغريفز للتطبيقات العملية، تشير الورقة إلى قيودها في عكس التغيرات المناخية على المدى الطويل بدقة. تهدف الدراسة إلى حساب مؤشر جفاف عالمي باستخدام معادلة بنمان-مونتيث لفترات المدى المتوسط (2030-2059) والطويل (2070-2099)، مستفيدة من نماذج CMIP6 لتحديد المناطق المعرضة للجفاف ولإنتاج خرائط تفصيلية لفئات الجفاف تحت ثلاثة مسارات اجتماعية اقتصادية مشتركة (SSP 2-4.5، SSP 3-7.0، وSSP 5-8.5). ستقوم الأبحاث أيضًا بتقييم أداء مجموعة CMIP6 مقابل قواعد البيانات المعتمدة، مما يسهل فهمًا دقيقًا للتفاعل بين التغيرات في درجات الحرارة، والهطول، والجفاف.
الطرق
تحدد قسم “المواد والطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والإجراءات المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. توضح المواد المستخدمة، بما في ذلك الكواشف المحددة، والمعدات، وأي عينات بيولوجية، مما يضمن إمكانية تكرار الدراسة. يتم وصف المنهجية بطريقة خطوة بخطوة، مع تسليط الضوء على التقنيات المستخدمة لجمع البيانات وتحليلها، مثل الاختبارات الإحصائية أو النماذج الحسابية المطبقة.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتناول القسم الضوابط التجريبية المطبقة للتحقق من النتائج وتقليل التحيز. من الضروري أن تكون الطرق مفصلة بما يكفي لتمكين الباحثين الآخرين من تكرار الدراسة، مما يسهم في موثوقية ونزاهة البحث العلمي. بشكل عام، يعمل هذا القسم كأساس لفهم كيفية الحصول على النتائج وتفسيرها لاحقًا.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في ورقة البحث المنهجية والنتائج المتعلقة بمؤشر الجفاف، الذي يتم حسابه باستخدام معادلة بنمان-مونتيث للتبخر المحتمل (PET). يُعرف مؤشر الجفاف (AI) بأنه متوسط الهطول السنوي على مدى 30 عامًا مقسومًا على متوسط PET السنوي على نفس الفترة، معبرًا عنه رياضيًا كالتالي:
\[
AI = \frac{\sum_{i=1}^{30} P_i}{\sum_{i=1}^{30} ET_0}
\]
حيث يمثل \(P_i\) الهطول السنوي و\(ET_0\) هو التبخر المحتمل. تسلط الدراسة الضوء على تصنيف المناخ إلى ست فئات بناءً على مؤشر الجفاف، مع حدود محددة للمناطق شديدة الجفاف، والجافة، وشبه الجافة، والجافة شبه الرطبة، والرطبة، والباردة. من الجدير بالذكر أن الحدود تختلف قليلاً عن تلك المستخدمة في تقارير أخرى، مثل UNCCD وIPCC AR6، بسبب الاختلافات في معادلات التبخر المستخدمة.
تناقش الورقة أيضًا مصادر البيانات والمنهجيات المستخدمة في تحليل المناخ، بما في ذلك استخدام برمجة R ومجموعة متنوعة من قواعد بيانات المناخ مثل Worldclim وERA5. يؤكد المؤلفون على أهمية اختيار النماذج المناسبة من مجموعة CMIP6 لضمان تمثيل دقيق لمناطق الجفاف. تشير النتائج إلى أن متوسط النماذج المتعددة يتماشى بشكل وثيق مع البيانات الملاحظة، مما يظهر انحيازًا رطبًا في بعض المناطق، خاصة في أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية. تختتم الدراسة بتوقع التغيرات المستقبلية في الجفاف تحت سيناريوهات اجتماعية اقتصادية مختلفة، كاشفة عن اختلافات كبيرة في قيم مؤشر الجفاف، خاصة في المناطق القطبية وأمريكا الشمالية، كما تتأثر بتغيرات درجات الحرارة والهطول المتوقعة.
DOI: https://doi.org/10.5194/hess-30-163-2026
Publication Date: 2026-01-13
Author(s): Camille Crapart et al.
Primary Topic: Climate variability and models
Overview
This study assesses the global aridity index (AI) and dryland distribution using the FAO Aridity Index, derived from Penman-Monteith potential evapotranspiration, employing a multimodel ensemble of 13 CMIP6 models with a 100 km resolution. Validation against WorldClim and ERA5 datasets for the reference period revealed strong correlations in key variables and a consistent geographic representation of drylands, although discrepancies were noted in regions like North-Eastern Brazil. Future projections of AI were made for three shared socioeconomic pathways (SSP 2-4.5, SSP 3-7.0, and SSP 5-8.5) across two time frames (2030-2059 and 2070-2099). The findings indicate that while most regions will retain their current climate classifications, they will experience decreasing AI values, indicating drier conditions, particularly under SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5.
The results suggest that significant drying is anticipated in the mid-term for regions such as North and Central America and the Mediterranean Basin, with slower changes projected by the century’s end. In contrast, SSP 3-7.0 shows limited drying or localized wetting in the mid-term, followed by extensive drying in the long-term. The study highlights that while the CMIP6 multimodel average predicts a slightly wetter world than currently observed, particularly in North-Eastern Brazil, it also underscores the complexity of interpreting changes in the aridity index. The Penman-Monteith method’s assumption of fixed stomatal resistance may lead to overestimations of future evapotranspiration, necessitating alternative approaches for more accurate assessments. Additionally, the aridity index serves as a simplistic proxy that does not capture the multifaceted drivers of ecosystem changes, emphasizing the need for more nuanced indices that consider factors such as water and energy limitations and seasonal variations.
Introduction
The introduction of the research paper addresses the pressing issue of climate change and its impact on drylands, which are home to over 2 billion people, or approximately 27% of the global population as of 2020. Drylands, characterized by a long-term imbalance favoring water loss over water received, face significant challenges related to water availability and agricultural productivity. The paper distinguishes between aridity, a persistent climatic condition, and drought, a temporary water deficit, and highlights the increasing trend of aridity observed globally, with nearly 8% of land transitioning to drier conditions over the past three decades.
The authors review various historical and contemporary methods for classifying climatic zones based on aridity, including indices developed by Lang, de Martonne, Emberger, and Thornthwaite, with a particular emphasis on the Penman-Monteith equation as a comprehensive approach for estimating evapotranspiration. Despite the utility of simpler methods like Hargreaves for practical applications, the paper notes their limitations in accurately reflecting long-term climatic changes. The study aims to compute a global aridity index using the Penman-Monteith equation for mid-term (2030-2059) and long-term (2070-2099) periods, leveraging CMIP6 models to identify areas at risk of aridification and to produce detailed maps of aridity categories under three shared socio-economic pathways (SSP 2-4.5, SSP 3-7.0, and SSP 5-8.5). The research will also evaluate the performance of the CMIP6 ensemble against established databases, facilitating a nuanced understanding of the interplay between temperature, precipitation, and aridity changes.
Methods
The “Materials and Methods” section of the research paper outlines the experimental design and procedures employed to investigate the research question. It details the materials used, including specific reagents, equipment, and any biological samples, ensuring reproducibility of the study. The methodology is described in a step-by-step manner, highlighting the techniques for data collection and analysis, such as statistical tests or computational models applied.
Additionally, the section may address the experimental controls implemented to validate the findings and minimize bias. It is crucial that the methods are sufficiently detailed to allow other researchers to replicate the study, thereby contributing to the reliability and integrity of the scientific inquiry. Overall, this section serves as a foundation for understanding how the results were obtained and their subsequent interpretation.
Discussion
The discussion section of the research paper elaborates on the methodology and findings related to the aridity index, which is calculated using the Penman-Monteith equation for potential evapotranspiration (PET). The aridity index (AI) is defined as the average annual precipitation over 30 years divided by the average annual PET over the same period, expressed mathematically as:
\[
AI = \frac{\sum_{i=1}^{30} P_i}{\sum_{i=1}^{30} ET_0}
\]
where \(P_i\) represents annual precipitation and \(ET_0\) is the potential evapotranspiration. The study highlights the classification of climate into six categories based on the aridity index, with specific thresholds for hyperarid, arid, semi-arid, dry-subhumid, humid, and cold regions. Notably, the thresholds differ slightly from those used in other reports, such as the UNCCD and IPCC AR6, due to variations in the evapotranspiration equations employed.
The paper also discusses the data sources and methodologies used for climate analysis, including the use of R programming and various climate databases such as Worldclim and ERA5. The authors emphasize the importance of selecting appropriate models from the CMIP6 ensemble to ensure accurate representation of aridity zones. The findings indicate that the multimodel average aligns closely with observed data, demonstrating a wet bias in certain regions, particularly in North America and South America. The study concludes by projecting future changes in aridity under different socio-economic scenarios, revealing significant variations in aridity index values, particularly in polar and North American regions, as influenced by projected temperature and precipitation changes.