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Die statistische Herunterskalierung des Klimas in ariden und topografisch komplexen Flussbecken ist relativ mangelhaft. Um diese Lücke zu schließen, wurden klimatische Variablen, die aus einem Ensemble globaler Klimamodelle (GCM) stammen, von einer Rasterskala von 2,5° × 2,5° auf Stationsebene herunter skaliert. Zu diesem Zweck wurde eine Kombination aus multiplen linearen und logistischen Regressionen entwickelt, kalibriert und hinsichtlich ihrer Vorhersagen zu monatlichem Niederschlag und täglicher Temperatur im Einzugsgebiet des Jordanflusses validiert. Saisonale standardisierte Prädiktoren wurden mithilfe einer rückwärtigen schrittweisen Regression ausgewählt. Die validierten Modelle wurden verwendet, um zukünftige Szenarien basierend auf GCM-Simulationen unter zwei Representative Concentration Pathways (RCP4.5 und RCP8.5) für den Zeitraum 2006–2050 zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigten einen kumulativen Anstieg der Nahoberflächentemperatur von 1,54 °C und 2,11 °C sowie einen kumulativen Rückgang des Niederschlags um 100 mm bzw. 135 mm unter den RCP4.5 und RCP8.5 bis 2050. Dieses Muster wird unweigerlich den Stress auf die Wasserressourcen erhöhen, was die Herausforderungen im Management in den semi-ariden bis ariden Regionen des Beckens verstärkt. Darüber hinaus hebt die aktuelle Anwendung das Potenzial hervor, regressionsbasierte Modelle zu übernehmen, um GCM-Vorhersagen herunter zu skalieren und das zukünftige Management der Wasserressourcen in schlecht überwachten ariden Regionen auf der Ebene des Flussbeckens zu informieren.
El‐Samra et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.