ارزیابی شاخص‌های بهینة آسایش اقلیمی و آینده‌نگری تنش‌های گرمایی در شهر زاهدان؛ (راهبردی جهت سازگاری با تغییر اقلیم)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموختة کارشناسی ارشد اقلیم‌شناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

2 استاد اقلیم‌شناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

3 پژوهشگر پسادکتری اقلیم‌شناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

تنش‌های گرمایی در فصول گرم سال، افراد بسیاری را در معرض خطر گرمازدگی و سایر عوارض ناشی از گرما قرار می‌دهند. هدف تحقیق حاضر، ارزیابی جامع شاخص‌های تنش گرمایی و مدل‌سازی تغییرات اقلیمی در شهر زاهدان است تا بتوان با درک بهتر تأثیرات متقابل عوامل اقلیمی و شهری، راهکارهای مؤثری برای افزایش تاب‌آوری شهری ارائه نمود. برای این منظور، فراسنج‌های اقلیمی مورد نیاز محاسبة شاخص‌ها برای دورة مشاهداتی (1985-2014) از سازمان هواشناسی کشور اخذ گردید. برونداد روزانة دمای کمینه و بیشینة سه مدل «CNRM-CM6-1»، «CNRM-ESM2-1» و «MIROC6» نیز جهت شبیه‌سازی‌های آینده (2099-2015) تحت دو سناریوی «SSP2-4.5» و «SSP5-8.5» از وبسایت «ESGF» دریافت شد. برای انتخاب نمایة بهینة تنش دمایی، نخست مقادیر شاخص‌های مختلف محاسبه و سپس براساس معیار اهمیت وزن نسبی، شاخص مناسب تعیین­گردید. در ادامه میزان دقت و کارایی خروجی خام GCMهای منتخب، در قالب دیاگرام تیلور مورد ارزیابی قرارگرفت و اٌریبی مدل‌ها نیز با کاربرد روش مقیاس‌گذاری واریانس تصحیح شد. نتایج نشان­داد اگرچه شاخص‌های زیست‌اقلیمی شرایط نسبتاً مشابهی از وضعیت تنش‌های گرمایی زاهدان ارائه می‌دهند اما برمبنای معیار اهمیت نسبی دو فراسنج دمای هوا و رطوبت نسبی به­ترتیب با وزن نسبی 568/0 و 409/0 تفاوت چشمگیری با دیگر پارامترها دارند؛ بنابراین شاخص‌های DI «Thom»، «DI Mistry» و «MDI» که مبتنی بر این دو پارامتر محاسبه­می‌شوند به­دلیل انحراف معیار کمتر و وزن نسبی بالاتر، به‌عنوان شاخص‌های مطلوب تعیین تنش‌های دمایی در منطقه انتخاب شدند. برونداد حاصل از اجرای گروهی مدل‌ها نیز نشان­داد که روند افزایشی دما تا انتهای سال 2099 تحت هر دو سناریوی «SSP2-4.5» و «SSP5-8.5» به­ترتیب با مقدار Z من-کندال 68/9 و 21/12 (دمای بیشینه) و 3/8 و 47/11 (دمای کمینه) در سطح اطمینان 99/0 معنی‌دار است. بدین­ترتیب با توجه به آینده‌نگری شاخص DI، ماه‌های آبان، آذر و اسفند پیشتاز روند صعودی این نمایه هستند که در بازه زمانی 2099-2066 مقادیر آن طی ماه‌های ذکرشده به­ترتیب 4/4، 1/4 و 5/3 درجة سلسیوس نسبت به دورة پایه افزایش خواهد یافت. یافته‌های این پژوهش می‌تواند در تدوین برنامه‌های آمایش شهری و طراحی فضاهای شهری سازگار با اقلیم، به­منظور کاهش اثرات سوء گرمایش جهانی بر آسایش ساکنان زاهدان، مورد استفاده قرارگیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessment of Optimal Climatic Comfort Indices and Future Projections of Heat Stress in Zahedan: A Strategic Approach to Climate Change Adaptation

نویسندگان [English]

  • Fatemeh Mir 1
  • Mahmood Khosravi 2
  • Faeze Shoja 3
1 Master of Climatology, Department of Physical Geography, University of Sistan and Baluchestan, zahedan, Iran.
2 Mahmood Khosravi, Professor in Climatology, Department of Physical Geography, University of Sistan and Baluchestan, zahedan, Iran.
3 Postdoctoral researcher in Climatology, Department of Physical Geography, University of Tehran, Teheran, Iran.
چکیده [English]

Heat stress during warm seasons exposes many people to the risk of heat stroke and other heat-related effects. The objective of this study is to develop effective strategies to enhance urban resilience in Zahedan. This can be achieved by conducting a comprehensive evaluation of heat stress indices and modelling climate change with the aim of gaining a deeper understanding of the interactions between climatic and urban factors. The climate parameters required for calculating the indices for the observation period (1985-2014) were obtained from the Iranian Meteorological Organization (IRIMO). The daily minimum and maximum temperature outputs of the three models CNRM-CM6-1, CNRM-ESM2-1, and MIROC6 were also obtained from the ESGF website for future simulations (2015-2099) under two scenarios: SSP2-4.5, and SSP5-8.5. To select the optimal heat stress index, the values of various indices were first calculated, and then the appropriate index was determined based on the importance of the relative weight. The accuracy and efficiency of the selected GCMs were evaluated using a Taylor diagram and the models were corrected using the variance scaling method (VARI). The results showed that although the bioclimatic indices provided relatively similar conditions for heat stress in Zahedan, they were significantly different from the other parameters because of the relative importance of the two parameters, air temperature and relative humidity, with relative weights of 0.568 and 0.409, respectively. Therefore, the DI Thom, DI Mistry, and MDI indices calculated based on these two parameters were selected as desirable indices for determining heat stress in the study area because of their lower standard deviations and higher relative weights. The results of the multi-model ensembles also showed that the increasing trend of temperature in the study area until the end of 2099 under the two scenarios SSP2-4.5 and SSP5-8.5 was significant with the value of Z-Mann-Kendall 9.68 and 12.21 (maximum temperature), 8.3 and 11.47 (minimum temperature) at 0.99 confidence level. According to the projection of the DI index, the highest increasing trend of this index is related to the months of November, December, and March, with values increasing by 4.4, 4.1, and 3.5 degrees Celsius, respectively, in the period 2066-2099 compared to the base period. The findings of this study can be employed in the formulation of urban development plans and the design of climate-responsive urban spaces to mitigate the adverse effects of global warming on the comfort of Zahedan residents.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Adaptation
  • Bioclimatic Indices
  • Climate Change
  • CMIP6 models
  • Relative weighting analysis
افضلی­نیا، فرزانه؛ محمدی، حسین؛ فرج­زادة اصل، منوچهر (1398). تحلیل تنش گرمایی در مناطق 22گانة تهران با استفاده از الگوی فضایی «هات اسپات» و تحلیل خوشه‌ای، جغرافیایی سرزمین، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، 16 (62)، 41-21. https://sanad.iau.ir/Journal/sarzamin/Article/823119
باعقیده، محمد؛ انتظاری، علیرضا؛ شجاع، فائزه (1391). بررسی وقوع درجه‌های مختلف استرس‌های گرمایی در سواحل جنوب ایران، جغرافیا و پایداری محیط، دانشگاه رازی، 2 (2)، 68-55. https://ges.razi.ac.ir/article_173.html
بلوکی، هدا؛ فاضلی، مهدی؛ شریف‌زاده، مهدی (1400). پیش‌بینی اثرات تغییر اقلیم بر استان سیستان و بلوچستان با تأکید بر متغیرهای بارش و دما، دومین کنفرانس بین‌المللی و پنجمین کنفرانس ملی صیانت از منابع طبیعی و محیط‌ زیست، اردبیل.
پاکباز، هاجر؛ خسروی، محمود؛ طاوسی، تقی؛ محمودی، پیمان (1397). تحلیل الگوهای فضایی طبقات شاخص عدم آسایش (DI) در ایران، تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، دانشگاه خوارزمی،  5 (2)، 90-73. https://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-2745-fa.html
حمه‌رضایی، مسعود؛ گلپایگانی، فریده؛ نصیری، پروین؛ اعظم، کمال؛ فرهنگ دهقان، سمیه؛ فتحی، اسعد؛ دارایی، فائزه (1397). تعیین شاخص بهینه برای ارزیابی استرس حرارتی با توجه به پارامترهای فیزیولوژیک در صنایع فولاد،  فصلنامة بهداشت و ایمنی کار، دانشگاه علوم پزشکی تهران،  8 (2)، 175-163. https://jhsw.tums.ac.ir/article-1-5856-fa.html
حمیدیان­پور، محسن؛ شجاع، فائزه (1401). مقدمه‌ای بر روش‌ها و شگردهای مدل‌سازی اقلیم و تغییر اقلیم، انتشارات دانشگاه سیستان و بلوچستان.
حیدری، حمیدرضا؛ گلپایگانی، فریده؛ شمسی‌پور، علی‌اکبر؛ رحیمی فروشانی، عباس (1398). بررسی روند تغییرات دمایی در دهه‌های آتی با تأکید بر استرس‌های گرمایی در محیط‌های روباز کشور، سلامت کار ایران، دانشگاه علوم پزشکی ایران،  16 (2)، 47-33. https://ioh.iums.ac.ir/article-1-2447-fa.html
خسروی، محمود؛ طاوسی، تقی؛ زهرایی، اکبر (1394). شبیه‌سازی تغییرات اقلیمی استان سیستان و بلوچستان با استفاده از ریزگردانی داده‌های مدل گردش عمومی جو (GCM) برای دوره اقلیمی (2009-2040)، تحقیقات جغرافیایی، پروفسور محمد حسین پاپلی یزدی، 30 (118)، 206-185. https://georesearch.ir/article-1-141-fa.html
خلیلی، علی (1402). تغییرات اقلیمی و برنامة هفتم توسعة ایران در یک نگاه، هواشناسی کشاورزی، انجمن مهندسی آبیاری و آب ایران،  11(2)، 3-1.https://www.agrimet.ir/article_186488.html
خوش‌نفس، مریم؛ صداقت، مهدی (1394). بررسی آسایش اقلیمی با استفاده از شاخص درجة سختی هوا شمال غرب ایران، دو فصلنامه آب و هواشناسی کاربردی، دانشگاه اصفهان،  2 (1)، 104-91. https://jac.ui.ac.ir/article_20476.html
سیه­سرانی، امیر؛ آزادی، مجید؛ لایقی، بهزاد؛ بابازاده، داود (1402). تحلیل حساسیت جمله اتلاف سفیدک رأس موج برای کالیبراسیون مدل SWAN با واداشت باد ERA5 در دریای عمان،  نیوار، سازمان هواشناسی کشور،  47 (120-121)، 36-15. https://nivar.irimo.ir/article_173602.html
شیخی ارجنکی، شمیمه؛ نادی، مهدی؛ رحمانی­نیا، جواد؛ محمدنظری، بهروز (1400). بررسی تأثیر تغییر اقلیم بر شاخص دما-رطوبت (مطالعة موردی: ایستگاه‌های رامسر و بابلسر، هواشناسی کشاورزی، انجمن مهندسی آبیاری و آب ایران، 9 (2)، 47-39. https://www.agrimet.ir/article_139841.html
صادقی­روش، محمدحسن؛ طباطبائی، مهدی (1388). تعیین محدودة آسایش حرارتی در شرایط آب‌وهوای خشک شهر یزد، هویت شهر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات، 3 (4)، 46-39. https://sanad.iau.ir/Journal/hoviatshahr/Article/795375
صفایی­پور، مسعود؛ شبانکاری، مهران؛ تقوی، طیبه (1392). شاخص‌های زیست‌اقلیمی مؤثر بر ارزیابی آسایش انسان شهر شیراز، مجلة جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، دانشگاه اصفهان، 24 (2)، 210-193. https://journals.ui.ac.ir/article_18602_0.html
عزیزی، قاسم؛ صفرراد، طاهر؛ محمدی، حسین؛ فرجی سبکبار، حسنعلی) 1395). ارزیابی و مقایسة داده‌های بازکاوی‌شدة بارش جهت استفاده در ایران. پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، دانشگاه تهران، 48 (1)، 49-33. https://jphgr.ut.ac.ir/article_57026.html
فرج‌زاده، حسن؛ سلیقه؛ محمد؛ علیجانی، بهلول (1395). کاربرد شاخص اقلیم حرارتی جهانی در ایران از منظر گردشگری، مجله مخاطرات محیط طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان،  5 (7):137-117. https://jneh.usb.ac.ir/article_2658.html
فرزانه، مهسا؛ ملبوسی، شراره؛ حمیدیان­پور، محسن (1401). پیش‌نگری متغیرهای اقلیمی استان سیستان و بلوچستان تحت شرایط سناریوهای واداشت تابشی RCP، پژوهش‌های اقلیم‌شناسی، سازمان هواشناسی کشور- پژوهشکده اقلیم شناسی، 1401 (51)، 148-129. https://clima.irimo.ir/article_148317.html
قربان‌نیا خبیری، وجیهه؛ عظیمی، الهه؛آرمین، محسن (1401). محاسبة شاخص‌های اقلیم گردشگری مدل RayMan در شهر یاسوج و بررسی روند آن‌ها، فصلنامة جغرافیا و مطالعات محیطی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد، 11 (41)، 122-107. https://journals.iau.ir/article_685931.html
کدخدا، الهام؛ امیدوار، کمال؛ زرین، آذر؛ مزیدی، احمد؛ داداشی رودباری، عباسعلی (1402). پیش‌نگری تنش گرمایی در ایران براساس برونداد چند مدلی همادیCMIP6. مجله ژئوفیزیک ایران، انجمن ملی ژئوفیزیک ایران،  17 (2)، 173-157. https://www.ijgeophysics.ir/article_165670.html
مزیدی، احمد؛ امیدوار، کمال؛ ملک­احمدی، عاطفه؛ حسینی، سیدسلام (1400). ارزیابی شاخص‌های زیست­اقلیمی مؤثر برآسایش انسان (مطالعة موردی: شهر ارومیه)، جغرافیا و روابط انسانی، آئیژ عزمی،  4 (2)، 175-155. https://www.gahr.ir/article_138074.html
نجارسلیقه، محمد؛ بریمانی، فرامرز؛ اسماعیل‌نژاد، مرتضی (1387). پهنه‌بندی اقلیمی استان سیستان و بلوچستان. جغرافیا و توسعه، دانشگاه سیستان و بلوچستان، 6 (12)، 116-101.  https://gdij.usb.ac.ir/article_1245.html
نجفی، محمدسعید (1399). شبیه‌سازی اثر تغییر اقلیم بر تنش‏های گرمایی در ناحیة خزری؛ پژوهش‌های تغییرات آب و هوایی، دانشگاه گلستان،  1 (2)، 12-1. https://ccr.gu.ac.ir/article_111110.html
نگارش، حسین؛ خسروی، محمود؛ شاه­حسینی، منصوره؛ محمودی، پیمان (1388). مطالعة خشکسالی­های کوتاه­مدت شهرستان زاهدان، جغرافیا و توسعه، دانشگاه سیستان و بلوچستان، 8 (18) ، 134-109. https://gdij.usb.ac.ir/article_1123.html
 
Alavipanah, S., Wegmann, M., Qureshi, S., Weng, Q., & Koellner, T. (2015). The role of vegetation in mitigating urban land surface temperatures: A case study of Munich, Germany during the warm season. Sustainability, 7(4), 4689-4706. https://doi.org/10.3390/su7044689
Asghari, M., Ghalhari, G. F., Abbasinia, M., Shakeri, F., Tajik, R., & Ghannadzadeh, M. J. (2020). Feasibility of relative strain index (RSI) for the assessment of heat stress in outdoor environments: Case study in three different climates of Iran. The Open Ecology Journal, 13(1). https://doi.org/10.2174/1874213002013010011
Aylett, A. (2015). Institutionalizing the urban governance of climate change adaptation: Results of an international survey. Urban Climate, 14, 4-16. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2015.06.005
Brouillet, A., & Joussaume, S. (2020). More perceived but not faster evolution of heat stress than temperature extremes in the future. Climatic Change, 162(2), 527-544. . https://doi.org/10.1007/s10584-020-02752-z
Chen, Y., Wang, L., Shi, X., Zeng, C., Wang, Y., Wang, G., ... & Zhang, F. (2023). Impact of Climate Change on the Hydrological Regimes of the Midstream Section of the Yarlung Tsangpo River Basin Based on SWAT Model. Water, 15(4), 685. https://doi.org/10.3390/w15040685
Crowe, J., van Wendel de Joode, B., & Wesseling, C. (2009). A pilot field evaluation on heat stress in sugarcane workers in Costa Rica: What to do next?. Global Health Action, 2(1), 2062. https://doi.org/10.3402/gha.v2i0.2062
Cui, T., Li, C., & Tian, F. (2021). Evaluation of temperature and precipitation simulations in CMIP6 models over the Tibetan Plateau. Earth and Space Science, 8(7), e2020EA001620. https://doi.org/10.1029/2020EA001620
De Freitas, C. R., & Grigorieva, E. A. (2017). A comparison and appraisal of a comprehensive range of human thermal climate indices. International journal of biometeorology, 61(3), 487-512. https://doi.org/10.1007/s00484-016-1228-6
Epstein, Y., & Moran, D. S. (2006). Thermal comfort and the heat stress indices. Industrial health, 44(3), 388-398. https://doi.org/10.2486/indhealth.44.388
Eyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., & Taylor, K. E. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9(5), 1937-1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
Forsthoff, A., Mehnert, P., & Neffgen, H. (2001). Comparison of laboratory studies with predictions of the required sweat rate index (ISO 7933) for climates with moderate to high thermal radiation. Applied ergonomics, 32(3), 299-303. https://doi.org/10.1016/S0003-6870(01)00005-9
Garver, M. S., & Williams, Z. (2020). Utilizing relative weight analysis in customer satisfaction research. International Journal of Market Research, 62(2), 158-175. http://dx.doi.org/10.1177/1470785319859794
Ghazi, B., Przybylak, R., & Pospieszyńska, A. (2023). Projection of climate change impacts on extreme temperature and precipitation in Central Poland. Scientific Reports, 13(1), 18772. https://doi.org/10.1038/s41598-023-46199-5
Grömping, U. (2007). Estimators of relative importance in linear regression based on variance decomposition. The American Statistician, 61(2), 139-147. https://doi.org/10.1198/000313007X188252
Grose, M. R., Narsey, S., Delage, F. P., Dowdy, A. J., Bador, M., Boschat, G., ... & Power, S. (2020). Insights from CMIP6 for Australia's future climate. Earth's Future, 8(5), e2019EF001469. https://doi.org/10.1029/2019EF001469
Heidari, H., Golbabaei, F., Shamsipour, A., Forushani, A. R., & Gaeini, A. (2018). Consistency between sweat rate and wet bulb globe temperature for the assessment of heat stress of people working outdoor in arid and semi-arid regions. The international journal of occupational and environmental medicine, 9(1), 1-9. http://dx.doi.org/10.15171/ijoem.2018.1204
IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, In press.
Iwamoto, Y., & Ohashi, Y. (2021). Assessing the Climatological Relationship between Heatstroke Risk and Heat Stress Indices in 47 Prefectures in Japan. GeoHazards, 2(4), 321-331. https://doi.org/10.3390/geohazards2040017
Jiang, Y., Huang, J., Shi, T., & Li, X. (2021). Cooling island effect of blue-green corridors: Quantitative comparison of morphological impacts. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(22), 11917. https://doi.org/10.3390/ijerph182211917
Juzbašić, A., Ahn, J. B., Cha, D. H., Chang, E. C., & Min, S. K. (2022). Changes in heat stress considering temperature, humidity, and wind over East Asia under RCP8. 5 and SSP5‐8.5 scenarios. International Journal of Climatology, 42(12), 6579-6595. https://doi.org/10.1002/joc.7636
Kumar, P., Debele, S. E., Khalili, S., Halios, C. H., Sahani, J., Aghamohammadi, N., ... & Jones, L. (2024). Urban heat mitigation by green and blue infrastructure: Drivers, effectiveness, and future needs. The Innovation,5(2):100588. https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100588
Kumar, T. L., Vinodhkumar, B., Rao, K. K., Chowdary, J. S., Osuri, K. K., & Desamsetti, S. (2023). Insights from the bias-corrected simulations of CMIP6 in India's future climate. Global and Planetary Change, 226, 104137. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2023.104137
Lemoine-Rodríguez, R., Inostroza, L., Falfán, I., & MacGregor-Fors, I. (2022). Too hot to handle? On the cooling capacity of urban green spaces in a Neotropical Mexican city. Urban Forestry & Urban Greening, 74, 127633. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2022.127633
Mistry, M. N. (2020). A high spatiotemporal resolution global gridded dataset of historical human discomfort indices. Atmosphere, 11(8), 835. https://doi.org/10.3390/atmos11080835
Mizumoto, A. (2023). Calculating the relative importance of multiple regression predictor variables using dominance analysis and random forests. Language Learning, 73(1), 161-196. https://doi.org/10.1111/lang.12518
Moda, H. M., Filho, W. L., & Minhas, A. (2019). Impacts of climate change on outdoor workers and their safety: some research priorities. International journal of environmental research and public health, 16(18), 3458.  https://doi.org/10.3390/ijerph16183458
Modarres, R., Ghadami, M., Naderi, S., & Naderi, M. (2018). Future heat stress arising from climate change on Iran’s population health. International journal of biometeorology, 62, 1275-1281. https://doi.org/10.1007/s00484-018-1532-4
Moran, D. S., Pandolf, K. B., Shapiro, Y., Heled, Y., Shani, Y., Mathew, W. T., & Gonzalez, R. R. (2001). An environmental stress index (ESI) as a substitute for the wet bulb globe temperature (WBGT). Journal of thermal biology, 26(4-5), 427-431. https://doi.org/10.1016/S0306-4565(01)00055-9
Moustris, K., Kavadias, K. A., Zafirakis, D., & Kaldellis, J. K. (2020). Medium, short and very short-term prognosis of load demand for the Greek Island of Tilos using artificial neural networks and human thermal comfort-discomfort biometeorological data. Renewable Energy, 147, 100-109. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.08.126
Moyer, A. N., & Hawkins, T. W. (2017). River effects on the heat island of a small urban area. Urban Climate, 21, 262-277. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.07.004
Nie, S., Fu, S., Cao, W., & Jia, X. (2020). Comparison of monthly air and land surface temperature extremes simulated using CMIP5 and CMIP6 versions of the Beijing Climate Center climate model. Theoretical and Applied Climatology, 140, 487-502. https://doi.org/10.1007/s00704-020-03090-x
Peng, S., Wang, C., Li, Z., Mihara, K., Kuramochi, K., Toma, Y., & Hatano, R. (2023). Climate change multi-model projections in CMIP6 scenarios in Central Hokkaido, Japan. Scientific Reports, 13(1), 230. https://doi.org/10.1038/s41598-022-27357-7
Poupkou, A., Nastos, P., Melas, D., & Zerefos, C. (2011). Climatology of discomfort index and air quality index in a large urban mediterranean agglomeration. Water, Air, & Soil Pollution, 222(1), 163-183. https://doi.org/10.1007/s11270-011-0814-9
Roghanchi, P., & Kocsis, K. C. (2018). Challenges in selecting an appropriate heat stress index to protect workers in hot and humid underground mines. Safety and health at work, 9(1), 10-16. https://doi.org/10.1016/j.shaw.2017.04.002
Roshan, G., Almomenin, H. S., da Silveira Hirashima, S. Q., & Attia, S. (2019). Estimate of outdoor thermal comfort zones for different climatic regions of Iran. Urban Climate, 27, 8-23. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2018.10.005
Runhaar, H., Mees, H., Wardekker, A., van der Sluijs, J., & Driessen, P. P. (2012). Adaptation to climate change-related risks in Dutch urban areas: stimuli and barriers. Regional environmental change, 12, 777-790. http://dx.doi.org/10.1007/s10113-012-0292-7
Santos, R. C., de Souza, A. S., de Souza Santana, C., Sanches, A. C., Gomes Filho, R. R., Martins, E. A. S., ... & Theodoro, F. L. (2020). Evaluation of the rational use of agricultural space for better human occupation. International Journal for Innovation Education and Research, 8(10), 384-395. http://dx.doi.org/10.31686/ijier.vol8.iss10.2692
Sherwood, S. C., & Huber, M. (2010). An adaptability limit to climate change due to heat stress. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(21), 9552-9555. https://doi.org/10.1073/pnas.0913352107
Shukla, K. K., & Attada, R. (2023). CMIP6 models informed summer human thermal discomfort conditions in Indian regional hotspot. Scientific Reports, 13(1), 12549. http://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-38602-y
Siabi, E. K., Awafo, E. A., Kabo-bah, A. T., Derkyi, N. S. A., Akpoti, K., Mortey, E. M., & Yazdanie, M. (2023). Assessment of Shared Socioeconomic Pathway (SSP) climate scenarios and its impacts on the Greater Accra region. Urban Climate, 49, 101432. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2023.101432
Taylor, K. E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 106(D7), 7183–7192. http://dx.doi.org/10.1029/2000JD900719
Teutschbein, C., & Seibert, J. (2012). Bias correction of regional climate model simulations for hydrological climate-change impact studies: Review and evaluation of different methods. Journal of hydrology, 456, 12-29. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.05.052
Velea, L., & Bojariu, R. (2018). Summer thermal discomfort conditions in Romania under climate change scenarios. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 13(2), 595-603. http://dx.doi.org/10.26471/cjees/2018/013/050
Yi, X., Zou, L., Niu, Z., Jiang, D., & Cao, Q. (2022). Multi-model ensemble projections of winter extreme temperature events on the Chinese mainland. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(10), 5902. https://doi.org/10.3390/ijerph19105902
Zamanian, Z., Sedaghat, Z., Hemehrezaee, M., & Khajehnasiri, F. (2017). Evaluation of environmental heat stress on physiological parameters. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 15(1), 1-8. https://doi.org/10.1186/s40201-017-0286-y
Zare, S., Hasheminejad, N., Ahmadi, S., Bateni, M., Baneshi, M. R., & Hemmatjo, R. (2019). A Comparison of the Correlation Between ESI and Other Thermal Indices (WBGT, WBDT, TWL, HI, SET, PET, PSI, and PSIHR): A Field Study. Health Scope, 8(1). http://dx.doi.org/10.5812/jhealthscope.63827
Zhao, Y., Ducharne, A., Sultan, B., Braconnot, P., & Vautard, R. (2015). Estimating heat stress from climate-based indicators: present-day biases and future spreads in the CMIP5 global climate model ensemble. Environmental Research Letters, 10(8), 084013. http://dx.doi.org/10.1088/1748-9326/10/8/084013
Zonato, A., Martilli, A., Gutierrez, E., Chen, F., He, C., Barlage, M., ... & Giovannini, L. (2021). Exploring the effects of rooftop mitigation strategies on urban temperatures and energy consumption. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126(21), e2021JD035002. https://doi.org/10.1029/2021JD035002