تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 974 |
تعداد مقالات | 8,459 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,985,453 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,194,649 |
شبیه سازی خشکسالی با استفاده از دو مدل تلفیقی CEEMD-GPR و GPR-GARCH (مطالعه موردی: شمالغرب ایران) | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 6، دوره 44، شماره 1، فروردین 1400، صفحه 77-92 اصل مقاله (909.46 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2019.29568.1846 | ||
نویسندگان | ||
کیومرث روشنگر* 1؛ رقیه قاسم پور2 | ||
1استاد گروه آب، دانشکده عمران، دانشگاه تبریز | ||
2دانشجوی دکتری مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده عمران، دانشگاه تبریز. | ||
چکیده | ||
خشکسالی یکی از مهمترین حوادث طبیعی تأثیرگذار بر بخش کشاورزی و منابع آب میباشد. پیشبینی آن نقش مهمی در برنامهریزی و مدیریت منابع آب دارد. در تحقیق حاضر، ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از دادههای سه ایستگاه سینوپتیک ارومیه، تبریز و اردبیلواقعدرشمالغرب کشور طی دوره زمانی (2017-1978) به پیشبینی ﺧشکسالی پرداخته شده است. برای این منظور، ابتدا ﺷﺎﺧﺺ بارندگی استاندارد (SPI) در مقیاس زمانی شش ماهه محاسبه گردید. سپس با استفاده از روشهای تلفیقی CEEMD-GPR و GPR-GARCH، خشکسالی سه ایستگاه مزبور پیشبینی شد. برای بررسی کارایی روشهای تلفیقی، مدلهای متفاوتی با در نظر گرفتن شاخص SPIدورههای قبل و عناصر اقلیمی بهعنوان پارامترهای وروردی تعریف شد و نرخ تأثیر هر یک از این پارامترها مورد بررسی قرار گرفت. با توجه به نتایج محاسبه شاخص خشکسالی SPI مشخص شد که سطوح مختلف خشکسالی طی سالهای 1985-1983، 1991-1988، 2001-1995، 2010-2005، 2013-2011 و 2017 در طول دوره آماری در سه منطقه رخ داده است. نتایج حاصل از تحلیل مدلهای تعریف شده براساس شاخص SPIدورههای قبل و عناصر اقلیمی، دقت بالای روشهای تلفیقی بهکاررفته در تحقیق حاضر را در تخمین شاخص خشکسالی به خوبی نشان داد. بهطوریکه در تمامی ایستگاهها، درصد خطا با استفاده از روشهای تلفیقی CEEMD-GPRو GPR-GARCHنسبت به روش GPR تقریبا به میزان 25 تا 40 درصد کاهش یافت. ملاحظه گردید که در پیشبینی خشکسالی، عناصر اقلیمی شامل میانگین دما و رطوبت نسبی ماهانه و همچنین شاخص SPI مربوط به ماههای گذشته تأثیرگذار میباشند. نتایج تحلیل حساسیت نشان داد که SPIt-1تاثیرگذارترین پارامتر در مدلسازی است. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش؛ خشک سالی؛ سریزمانی غیرخطی؛ مد تجربی؛ SPI؛ GPR | ||
مراجع | ||
1- Agarwal, A., Maheswaran, R., Sehgal, V., Khos, R., Sivakumar, B. and Bernhofer, C., 2016. Hydrologic regionalization using wavelet-based multiscale entropy method. Journal of Hydrology, 538, pp.22–32.
2- Amirat, Y., Benbouzidb, M., Wang, T., Bacha, K. and Feld, G., 2018. EEMD-based notch filter for induction machine bearing faults detection. Applied Acoustics, 133, pp.202–209.
3- Govindaraju, R.S., 2000. Artificial neural networks in hydrology. I: Preliminary concepts. Hydrologic Engineering, ASCE, 5(2), pp.115-123.
4- Engle, R.F., 1982. Autoregressive conditional heteoscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflations. Econometrica, 50, pp.987-1007.
5- Hayes, M.J., 2007. What is drought: drought indices. National drought mitigation center, University of Nebraska. (Online). http://drought. unl. edu/whatis/indices. htm., 2007.
6- Hayes, M.J., Svoboda, M.D., Wilhite, D.A. and Vanyarkho. O.V., 1999. Monitoring the 1996 drought using the standardized precipitation index. Bulletin of the American Meteorological Society, 80(3), pp.429- 437.
7- Hung, W.U., Hayes, M.J., Wilhite, D.A. and Svoboda, M. D., 2005. The effect of the length of record on the standardized precipitation index calculation. International journal of climatology, 25, pp.505-520.
8- Khosravi, M., Nasiri, M., Safavi, A.A. and Pourjafarian, N., 2014. Drought furcating using artificial noral network, case study: Siraz station. Journal of Geographical Studies of Arid Regions, 2(8), pp.103-119. (In Persian).
9- Laux, P., Vogl, S., Qiu, W., Knoche, H.R. and Kunstmann, H., 2011. Copula-based statistical refinement of precipitation in RCM simulations over complex terrain hydrology. Earth System Science, 15, pp.2401-2419.
10- McKee, T.B., Doesken, J. and Kleist, J., 1993. The Relationship of drought frequency and duration to time scales. In Eighth Conference on Applied Climatology, Anaheim, California.
11- Modarres, R. and Ouarda, T.B., 2013. Modeling rainfall–runoff relationship using multivariate GARCH model. Journal of Hydrology, 499, pp.1-18.
12- Modarres, R. and Ouarda, T.B., 2014. Modeling the relationship between climate oscillations and drought by a multivariate GARCH model. Water Resources Research, 50(1), pp.601-618.
13- Modarres, R., Sarhadi, A. and Burn, D.H., 2016. Changes of extreme drought and flood events in Iran. Global and Planetary Change, 144, pp.67-81.
14- Morid, S., Smakhtin, V. and Bagherzadeh, K., 2008. Drought forecasting using artificial neural networks and time series of drought indices. International Journal of Climatology, 27, pp.2103-2111.
15- Morid, S., Smakhtin, V. and Moghaddasi, M., 2006. Comparison of seven meteorological indices for drought monitoring in Iran. International Journal of Climatology, 26(7), pp.971-985.
16- Neal, R.M., 1997. Monte carlo implementation of gaussian process models for bayesian regression and classification. Technical report, no. 9702.
17- Nosrati, K., Eslamian, S., Shahbazi, A., Malekian, A. and Saravi, M.M., 2009. Application of daily water resources assessment model for monitoring water resources indices. International Journal of Ecological Economics and Statistics, 13, pp.88-99.
18- Rezazadeh, A. and Sattari, M.T., 2016. Estimation of scour depth of piers in hydraulic structures using Gaussian process regression. Journal of Applied Research in Irrigation and Drainage Structures Engineering, 16(65), pp.19-36 . (In Persian).
19- Saada, N. and Abu-Romman, A., 2017. Multi-site modeling and simulation of the standardized precipitation index (SPI) in Jordan. Journal of Hydrology: Regional Studies, 14, pp.83–91.
20- Samuelsson, O., Björk, A., Zambrano, J. and Carlsson, B., 2017. Gaussian process regression for monitoring and fault detection of wastewater treatment processes. Water Science and Technology, 75(12), pp.2952-2963.
21- Shokrikochak, S. and Behnia, A., 2013. Monitoring and prediction of Khuzestan province, Iran drought using SPI drought index and Markov chain. Irrigation Sciences and Engineering, 36(3), pp.1-12. (In Persian).
22- Siviapragasam, C. and Liong, S., 2001. Rainfall and runoff forcasting with SSA-SVM approach. Hydroinformation, 3(5), pp.141-152.
23- Wang, W., Van Gelder, P.H. and Vrijling, J.K., 2005. Testing and modeling autoregressive conditional heteroskedasticity of streamflow processes. Nonlinear Processes in Geophysics, 12, pp.55-66.
24- Wu, Z. and Huang, N.E., 2004. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode 4decomposition method. Proceedings of the Royal Society of London 460A, pp.1597–1611.
25- Younesi, M., Shahraki, N., Marofi, S. and Nozari, H., 2018. Drought forecasting using artificial wavelet neural network integrated model (WA-ANN) and time series model (ARIMA). Irrigation Sciences and Engineering, 41(2), pp.167-181. (In Persian).
26- Zhu, S., Luo, X., Xu, Z. and Ye, L., 2019. Seasonal streamflow forecasts using mixture-kernel GPR and advanced methods of input variable selection. Hydrology Research, 50(1), pp.200-14. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 488 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 310 |