برآورد روند کوانتایل های متغیرهای حداکثر سیلاب سالانه

سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 375

فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JWSC-24-1_002

تاریخ نمایه سازی: 11 آبان 1398

چکیده مقاله:

سابقه و هدف: بررسی روند تغییرات سیلاب حوضه ها در اغلب موارد تنها بر اساس تحلیل روند متغیر دبی اوج سیلاب با استفاده از آزمون های رایج پارامتری و ناپارامتری (رگرسیون خطی معمولی، من-کندال، سن و...) است. در کنار محدودیت های اولیه این روش ها معمولا به برآورد میانگین یا میانه شرطی می پردازند و کوانتایل های مختلف را در نظر نمی گیرند در حالیکه برآورد دامنه مناسبی از کوانتایل های شرطی منجر به درک بسیار مناسبی از الگوی تغییرات می شود. هدف این تحقیق کاربرد روش رگرسیون کوانتایل برای برآورد روند زمانی (کوانتایل های شرطی) متغیرهای دبی اوج، حجم و تداوم سیلاب می باشد که این تحلیل منجر به درک مناسب تری از تغییرات متغیرهای حداکثر سیلاب های سالانه می شود. مواد و روش ها:در گام اول سری زمانی حداکثر سیلاب سالانه ایستگاه هیدرومتری تله زنگ در جنوب غربی ایران با طول دوره آماری 55 سال مدنظر قرار گرفت و سری زمانی دبی اوج، حجم و تداوم حداکثر سیلاب سالانه استخراج گردید. در گام بعدی با استفاده از رگرسیون خطی معمولی تحلیل روند سری های متغیرهای حداکثر سیلاب سالانه انجام شد و کارایی مدل رگرسیون خطی با استفاده از معیارهای دقت برازش، آزمون معنی داری و تحلیل باقیمانده ها مورد بررسی قرار گرفت. سپس با در نظر گرفتن بازه (95/0-05/0 با گام 01/0) خطوط رگرسیون کوانتایل برای تحلیل روند متغیرهای حداکثر سیلاب سالانه برآورد شد و معیارهای دقت برازش و معنی داری آماری برای این خطوط تعیین گردید. با در نظر گرفتن کوانتایل های منتخب 95/0، 85/0، 75/0، 65/0، 55/0، 45/0، 35/0، 25/0، 15/0 و 05/0 نمودار خطوط رگرسیون کوانتایل برای متغیرهای سیلاب ترسیم شد. یافته ها: نتایج رگرسیون خطی معمولی بیانگر روند مثبت برای متغیرهای سیلاب است اما تحلیل های تکمیلی نشان داد این روش نمی تواند ابزار مناسبی برای تحلیل روند متغیرهای سیلاب در این تحقیق باشد. کاربرد رگرسیون کوانتایل در مقایسه با رگرسیون خطی معمولی منجر به دسترسی به طیف وسیعی از شیب خطوط روند شده است. برای هر سه متغیر مورد بررسی 15% شیب خطوط رگرسیون کوانتایل بیشتر از شیب برآورد شده با روش رگرسیون خطی و در سایر موارد کمتر از ان بوده است. بررسی خطوط رگرسیون کوانتایل نشان می دهد خطوط رگرسیون کوانتایل برای متغیر حجم سیلاب در کوانتایل های کران بالایی و برای متغیرهای دبی اوج و تداوم سیلاب در کوانتایل های کران بالایی و بازه میانی از نظر آماری معنی دار بوده اند و در کران پایینی کوانتایلها تعداد معدودی از رابطه های خطی قابل پذیرش شده اند به طوریکه برای متغیرهای دبی اوج، حجم و تداوم سیلاب به ترتیب 59%، 31% و 73/0 موارد خطوط رگرسیون کوانتایل در سطح 05/0 از نظر آماری معنی دار بوده اند.دقت برازش خطوط رگرسیون کوانتایل در کران بالایی و بازه میانی کوانتایل ها بیشتر از کران پایینی می باشد. نتیجه گیری: کاربرد رگرسیون کوانتایل می تواند بدون تاثیر از محدودیت های روش های متداول تحلیل روند متغیرهای سیلاب منجر به دسترسی به طیف وسیع تری از نتایج کاربردی تحلیل روند شود. همچنین تفاوت مشخصی بین شیب روند متغیرهای سیلاب برای کوانتایل های مختلف (بخصوص کوانتایل های کران بالا) در مقایسه با شیب برآورد شده توسط رگرسیون خطی معمولی وجود دارد بنابراین روش رگرسیون خطی معمولی نمی تواند ابزاری مناسب برای بررسی روند رویدادهای حدی باشد. نتایج نشان می دهد روند متغیرهای حدی سیلاب به مراتب بیشتر از روند برآورد شده با رگرسیون خطی معمولی می باشد و به عبارتی رگرسیون خطی در این تحقیق منجر به کم برآوردی شیب روند افزایشی متغیرهای سیلاب شده است. همچنین تحلیل چند متغیره روند سیلاب با استفاده از رگرسیون کوانتایل مشخص می کند به دلیل وجود روند قابل توجه در شرایط حدی برای هر سه متغیر سیلاب، تغییرات در پتانسیل خطر سیلاب به مراتب بیشتر از نتایج به دست آمده با استفاده از تحلیل تک متغیره می باشد.

نویسندگان

میثم سالاری جزی

دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان-گروه مهندسی آب

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Adib, A., Ahmadeanfar, I., Salarijazi, M., Labibzadeh, M., and Vaghefi, ...
  • Optimization of released water from the Dez dam for supply ...
  • downstream of dam. Applied Mechanics and Materials (147: 187-190). Trans. ...
  • Adib, A., Salarijazi, M., and Najafpour, K. 2010. Evaluation of ...
  • assessment models. J. Appl. Sci. Environ. Manage. 14: 3. 13-18. ...
  • Adib, A., Salarijazi, M., Shooshtari, M. M., and Akhondali, A.M. ...
  • characteristics of geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph be produced by GcIUH ...
  • based Clark Model and Clark IUH model. J. Mar. Sci. ...
  • Adib, A., Salarijazi, M., Vaghefi, M., Shooshtari, M.M., and Akhondali, ...
  • Comparison between GcIUH-Clark, GIUH-Nash, Clark-IUH and Nash-IUH models. Turk. J. ...
  • Engin. Environ. Sci. 34: 2. 91-104. ...
  • Ahmadianfar, I., Adib, A., and Salarijazi, M. 2015. Optimizing multireservoir ...
  • Hybrid of bat algorithm and differential evolution. J. Water Resour. ...
  • Anghileri, D., Pianosi, F., and Soncini-Sessa, R. 2014. Trend detection ...
  • hydrology to water resources. J. Hydrol. 511: 171-179. ...
  • Arnell, N.W., and Gosling, S.N. 2016. The impacts of climate ...
  • global scale. Climatic Change, 134: 3. 387-401. ...
  • Bačová Mitková, V., and Halmová, D. 2014. Joint modeling of ...
  • volume and duration: a case study of the Danube River ...
  • Barbosa, S.M. 2008. Quantile trends in Baltic sea level. Geophysical ...
  • Barbosa, S.M., Scotto, M.G., and Alonso, A.M. 2011. Summarizing changes ...
  • temperature over Central Europe by quantile regression and clustering. Natural ...
  • Earth System Sciences, 11: 12. 3227-3233. ...
  • Bouza-Deaño, R., Ternero-Rodriguez, M., and Fernández-Espinosa, A.J. 2008. Trend study ...
  • and assessment of surface water quality in the Ebro River ...
  • Bremnes, J.B. 2006. A comparison of a few statistical models ...
  • power forecasts. Wind Energy, 9: 1‐2. 3-11. ...
  • Brody, S.D., Highfield, W.E., and Blessing, R. 2015. An analysis ...
  • and land cover on flood losses along the gulf of ...
  • J. Amer. Water Resour. Assoc. 51: 6. 1556-1567. ...
  • Brunetti, M., Buffoni, L., Mangianti, F., Maugeri, M., and Nanni, ...
  • precipitation and extreme events during the last century in Italy. ...
  • change, 40: 1. 141-149. ...
  • Buchinsky, M. 1998. Recent advances in quantile regression models: a ...
  • empirical research. J. Human Resour. Pp: 88-126. ...
  • Burn, D.H., and Elnur, M.A.H. 2002. Detection of hydrologic trends ...
  • J. Hydrol. 255: 1. 107-122. ...
  • Chamaillé-Jammes, S., Fritz, H., and Murindagomo, F. 2007. Detecting climate ...
  • concern in highly variable environments: Quantile regressions reveal that droughts ...
  • Hwange National Park, Zimbabwe. J. Arid Environ. 71: 3. 321-326. ...
  • Changnon, S.A., and Demissie, M. 1996. Detection of changes in ...
  • resulting from climate fluctuations and land use-drainage changes. Climatic change, ...
  • Chen, H., Guo, S., Xu, C.Y., and Singh, V.P. 2007. ...
  • resource management in the Hanjiang basin. J. Hydrol. 344: 3. ...
  • Cunderlik, J.M., and Ouarda, T.B. 2006. Regional flood-duration–frequency modeling in ...
  • changing environment. J. Hydrol. 318: 1. 276-291. ...
  • Delgado, J.M., Apel, H., and Merz, B. 2010. Flood trends ...
  • river. Hydrology and Earth System Sciences, 14: 3. 407-418. ...
  • Eidipour, A., Akhondali, A.M., Zarei, H., and Salarijazi, M. 2016. ...
  • estimation using GIUH model in ungauged karst basins (Case study: ...
  • TUEXENIA, 36: 36. 26-33. ...
  • Eilers, P.H., and De Menezes, R.X. 2005. Quantile smoothing of ...
  • Bioinformatics, 21: 7. 1146-1153. ...
  • Elsner, J.B., Kossin, J.P., and Jagger, T.H. 2008. The increasing ...
  • tropical cyclones. Nature, 455: 7209. 92-95. ...
  • Francke, T., López‐Tarazón, J.A., and Schröder, B. 2008. Estimation of ...
  • concentration and yield using linear models, random forests and quantile ...
  • Hydrological Processes, 22: 25. 4892-4904. ...
  • Friederichs, P., and Hense, A. 2007. Statistical downscaling of extreme ...
  • using censored quantile regression. Monthly weather review, 135: 6. 2365-2378. ...
  • Ganguli, P., and Reddy, M.J. 2013. Probabilistic assessment of flood ...
  • copulas. Theoretical and applied climatology, 111: 1-2. 341-360. ...
  • Gao, G., Chen, D., Xu, C.Y., and Simelton, E. 2007. ...
  • evapotranspiration over China during 1960-2002. J. Geophysic. Res. Atm. 112 ...
  • Ghorbani, Kh., Sohrabian, E., and Salarijazi, M. 2016. Evaluation of ...
  • data mining models in monthly river discharge simulation and prediction ...
  • Araz-Kouseh watershed). J. Water Soil Cons. 23: 1. 203-217. ...
  • Ghorbani, Kh., Sohrabian, E., Salarijazi, M., and Abdolhoseini, M. 2016. ...
  • climate change impact on monthly river discharge trend using IHACRES ...
  • case study: Galikesh watershed). J. Water Soil Resour. Cons. 5: ...
  • Gocic, M., and Trajkovic, S. 2013. Analysis of changes in ...
  • Mann-Kendall and Sen s slope estimator statistical tests in Serbia. ...
  • Change, 100: 172-182. ...
  • Greenville, A.C., Wardle, G.M., and Dickman, C.R. 2012. Extreme climatic ...
  • mammal irruptions: regression analysis of 100‐year trends in desert rainfall ...
  • Ecology and evolution, 2: 11. 2645-2658. ...
  • Guo, Y., and Shen, Y. 2015. Quantifying water and energy ...
  • climatic and human factors in the Haihe River Basin, China: ...
  • water resources. J. Hydrol. 527: 251-261. ...
  • Gustavsen, G.W., and Rickertsen, K. 2006. A censored quantile regression ...
  • vegetable demand: the effects of changes in prices and total ...
  • Econ. /Rev. Canadienne d agroeconomie, 54: 4. 631-645. ...
  • Haddad, K., and Rahman, A. 2012. Regional flood frequency analysis ...
  • Bayesian GLS regression-based methods within fixed region and ROI framework–Quantile ...
  • Regression vs. Parameter Regression Technique. J. Hydrol. 430: 142-161. ...
  • Hardwick Jones, R., Westra, S., and Sharma, A. 2010. Observed ...
  • extreme sub‐daily precipitation, surface temperature and relative humidity. Geophysical ...
  • Research Letters, 37: 22. ...
  • Hooshmand, A., Salarijazi, M., Bahrami, M., Zahiri, J., and Soleimani, ...
  • of pan evaporation changes in South Western Iran. Afric. J. ...
  • Jiang, Y., Luo, Y., Zhao, Z., and Tao, S. 2010. ...
  • 6–2004. Theoretical and Applied Climatology, 99: 3-4. 421-430. ...
  • Karmakar, S., and Simonovic, S.P. 2008. Bivariate flood frequency analysis: ...
  • Determination of marginals by parametric and nonparametric techniques. J. Flood ...
  • Karpouzos, D.K., Kavalieratou, S., and Babajimopoulos, C. 2010. Trend analysis ...
  • precipitation data in Pieria Region (Greece). European Water, 30: 31-40. ...
  • Khang, Y.H., and Yun, S.C. 2010. Trends in general and ...
  • adults: findings from 1998, 2001, 2005 and 2007 Korea National ...
  • Examination Surveys. J. Korean Med. Sci. 25: 11. 1582-1588. ...
  • Kisi, O., and Ay, M. 2014. Comparison of Mann–Kendall and ...
  • water quality parameters of the Kizilirmak River, Turk. J. Hydrol. ...
  • Koenker, R. 2005. Quantile regression (No. 38). Cambridge university press. ...
  • Kumar, K.R., Kumar, K.K., and Pant, G.B. 1994. Diurnal asymmetry ...
  • trends over India. Geophysical Research Letters, 21: 8. 677-680. ...
  • Lee, K., Baek, H.J., and Cho, C. 2013. Analysis of ...
  • quantile regression. Asia-Pacific J. Atm. Sci. 49: 3. 313-323. ...
  • Linares, J.C., Delgado-Huertas, A., and Carreira, J.A. 2011. Climatic trends ...
  • drought adaptive capacity and vulnerability in a mixed Abies pinsapo–Pinus ...
  • forest. Climatic change, 105: 1-2. 67-90. ...
  • López López, P., Verkade, J.S., Weerts, A.H., and Solomatine, D.P. ...
  • configurations of quantile regression for estimating predictive uncertainty in water ...
  • forecasts for the upper Severn River: a comparison. Hydrology and ...
  • Discussions, 11: 2014. ...
  • Luce, C.H., and Holden, ZA. 2009. Declining annual streamflow distributions ...
  • Northwest United States, 1948-2006. Geophysical Research Letters, 36: 16. ...
  • Luo, P., He, B., Takara, K., Razafindrabe, B.H., Nover, D., ...
  • Spatiotemporal trend analysis of recent river water quality conditions in ...
  • Monitor. 13: 10. 2819-2829. ...
  • Luterbacher, J., Dietrich, D., Xoplaki, E., Grosjean, M., and Wanner, ...
  • seasonal and annual temperature variability, trends and extremes since 1500. ...
  • Machado, J.A., and Mata, J. 2005. Counterfactual decomposition of changes ...
  • distributions using quantile regression. J. Appl. Econom. 20: 4. 445-465. ...
  • Mallakpour, I., and Villarini, G. 2015. The changing nature of ...
  • United States. Nature Climate Change, 5: 3. 250-254. ...
  • Marofi, S., Soleymani, S., Salarijazi, M., and Marofi, H. 2012. ...
  • analysis of temperature characteristics in Karun-Dez watershed, southwestern Iran. ...
  • Theoretical and Applied Climatology, 110: 1-2. 311-320. ...
  • Mazvimavi, D. 2010. Investigating changes over time of annual rainfall ...
  • Hydrology and Earth System Sciences, 14: 12. 2671-2679. ...
  • Melly, B. 2005. Public-private sector wage differentials in Germany: Evidence ...
  • regression. Empirical Economics, 30: 2. 505-520. ...
  • Moazed, H., Salarijazi, M., Moradzadeh, M., and Soleymani, S. 2012. ...
  • characteristics in Southwestern Iran. Afric. J. Agric. Res. 7: 18. ...
  • Mondal, A., Kundu, S., and Mukhopadhyay, A. 2012. Rainfall trend ...
  • Environ. Sci. 2: 1. 70-78. ...
  • Monteiro, A., Carvalho, A., Ribeiro, I., Scotto, M., Barbosa, S., ...
  • 2. Trends in ozone concentrations in the Iberian Peninsula by ...
  • clustering. Atmospheric environment, 56: 184-193. ...
  • Moslemzadeh, M., Salarizazi, M., and Soleymani, S. 2011. Application and ...
  • kriging and cokriging methods on groundwater level estimation. J. Amer. ...
  • Muzik, I. 2002. A first-order analysis of the climate change ...
  • in a subalpine watershed by means of a hydrological rainfall–runoff ...
  • Nielsen, H.A., Madsen, H., and Nielsen, T.S. 2006. Using quantile ...
  • an existing wind power forecasting system with probabilistic forecasts. Wind ...
  • Ohana-Levi, N., Karnieli, A., Egozi, R., Givati, A., and Peeters, ...
  • Effects of Land-Cover Change on Rainfall-Runoff Relationships in a Semiarid, ...
  • Mediterranean Watershed. Advances in Meteorology, 2015. ...
  • Partal, T., and Kahya, E. 2006. Trend analysis in Turkish ...
  • processes, 20: 9. 2011-2026. ...
  • Petrow, T., and Merz, B. 2009. Trends in flood magnitude, ...
  • Germany in the period 1951–2002. J. Hydrol. 371: 1. 129-141. ...
  • Piticar, A., Mihăilă, D., Lazurca, L.G., Bistricean, P.I., Puţuntică, A., ...
  • Spatiotemporal distribution of reference evapotranspiration in the Republic of Moldova. ...
  • Theoretical and Applied Climatology, 124: 3-4. 1133-1144. ...
  • Poff, N.L., and Zimmerman, J.K. 2010. Ecological responses to altered ...
  • literature review to inform the science and management of environmental ...
  • Biology, 55: 1. 194-205. ...
  • Quesada, B., Vautard, R., Yiou, P., Hirschi, M., and Seneviratne, ...
  • European summer heat predictability from wet and dry southern winters ...
  • Climate Change, 2: 10. 736-741. ...
  • Reich, B.J. 2012. Spatiotemporal quantile regression for detecting distributional changes ...
  • environmental processes. J. Royal Stat. Soc. Series C (Applied Statistics), ...
  • Rodrigo, F.S., and Trigo, R.M. 2007. Trends in daily rainfall ...
  • 1 to 2002. Inter. J. Climatol. 27: 4. 513-529. ...
  • Roscoe, K.L., Weerts, A.H., and Schroevers, M. 2012. Estimation of ...
  • level forecasts at ungauged river locations using quantile regression. Inter. ...
  • Manage. 10: 4. 383-394. ...
  • Sadeghian, M.S., Salarijazi, M., Ahmadianfar, I., and Heydari, M. 2016. ...
  • relationship in tidal rivers for tidal flood condition. Fresenius Environmental ...
  • Salarijazi, M., Abdolhosseini, M., Ghorbani, K., and Eslamian, S. 2016. ...
  • Inter. J. Hydrol. Sci. Technol. 6: 4. 359-370. ...
  • Salarijazi, M., Akhond-Ali, A.M., Adib, A., and Daneshkhah, A. 2012. ...
  • change-point detection for the annual stream-flow series of the Karun ...
  • hydrometric station. Afric. J. Agric. Res. 7: 32. 4540-4552. ...
  • 4.Salarijazi, M., Akhond-Ali, A.M., Adib, A., and Dneshkhah, A.R. 2015. ...
  • نمایش کامل مراجع