بررسی پارامترهای تاثیرگذار در مدلسازی بارش ماهانه با استفاده از مدل های تلفیقی هوشمند مبتنی بر تجزیه سری زمانی
محل انتشار: نشریه آبیاری و زهکشی ایران، دوره: 16، شماره: 4
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 317
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IDJ-16-4_009
تاریخ نمایه سازی: 18 مهر 1401
چکیده مقاله:
پیش بینی بارش در بسیاری از جنبه های مختلف مدیریت حوضه ها نظیر سیستم های هشدار سیل و خشکسالی اهمیت دارد. تغییرات زمانی و مکانی بارش موجب دشوار شدن پیش بینی بارش می شود. در تحقیق حاضر، پیش بینی بارش ماهانه ایستگاه های ارومیه و ماکو با استفاده از روش های هوشمند مبتنی بر کرنل و بر پایه روش تجزیه یکپارچه مد تجربی (EEMD) و تبدیل موجک (DWT) مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور، مدل های متفاوتی بر اساس شاخص های پیوند از دور و عناصر اقلیمی شامل بارش، رطوبت و دمای ماه های پیشین تعریف شد و تاثیر این پارامترها در دقت مدلسازی مورد بررسی قرار گرفت. نتایج به دست آمده کارایی بالای روش های ترکیبی به کار رفته را در مدلسازی بارش ماهانه نشان داد. ملاحظه گردید که در پیش بینی بارش ماهانه، استفاده همزمان از شاخص های پیوند از دور و عناصر اقلیمی مربوط به ماه های گذشته موجب بهبود دقت مدل ها تا حدود ۳۵ درصد می شود. بررسی روش های تجزیه یکپارچه مد تجربی و تبدیل موجک گسسته نشان داد که تجزیه سری زمانی بر اساس تبدیل موجک منجر به نتایج دقیق تری می گردد. نتایج آنالیز حساسیت نشان داد که پارامتر بارش با تاخیر سه ماهه تاثیرگذارترین پارامتر در مدل سازی بارش ماهانه می باشد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
کریم امینی نیا
گروه جغرافیا، واحد اهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اهر - ایران
سیدمهدی ثاقبیان
گروه عمران، دانشکده فنی و مهندسی، واحد اهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اهر - ایران