
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,878 |
تعداد مقالات | 74,135 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,876,423 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,235,469 |
ارزیابی روشهای درونیابی تأخیر وردسپهری حاصل از مشاهدات ایستگاههای پراکنده سامانه تعیین موقعیت جهانی | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
دوره 51، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 377-392 اصل مقاله (1.86 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2025.385101.1007641 | ||
نویسندگان | ||
آیدا افشاری هرزویلی؛ یزدان عامریان* | ||
گروه ژئودزی، دانشکده مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجهنصیرالدینطوسی، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
این مطالعه به بررسی روشهای درونیابی مقدار بخار آب قابلبارش PWV (Precipitable Water Vapor) با استفاده از دادههای ایستگاههای GPS (Global Positioning System) پراکنده در منطقه لسآنجلس میپردازد. منطقه موردمطالعه بهدلیل تنوع جغرافیایی و اقلیمی، شامل مناطق ساحلی، کوهستانی و دشتها، و همچنین تغییرات فصلی، برای ارزیابی روشهای مختلف انتخاب شده است. روشهای مختلف درونیابی مورد بررسی، شامل عیارسنجی (Kriging)، ماشین بردار پشتیبان SVM (Support Vector Machine)، جنگل تصادفیRF (Random Forest)، همسایگی طبیعی NN (Natural Neighbor) و شبکه عصبی مصنوعی ANN (Artificial Neural Network)، بودند. ابتدا تأخیر تروپسفری محاسبه و تأثیر پارامترهای هواشناسی مانند دمای سطح (Surface Temperature)، فشار سطح (Surface Pressure) و میانگین وزنی دما (Weighted Mean Temperature) بر PWV بررسی شد. نتایج نشان داد که مدل SVM بهدلیل توانایی بالا در مدلسازی روابط غیرخطی، بهترین عملکرد را داشته و در مناطق کوهستانی دقت بیشتری ارائه داده است. همچنین، روش عیارسنجی نیز عملکرد مناسبی داشت، اما بهدلیل فرضهای سادهتر، ضعیفتر از SVM عمل کرد. جنگل تصادفی نیز بهدلیل نیاز به دادههای متراکم، نتایج مطلوبی ارائه نکرد. نتایج در تاریخهای 24 ژوئیه 2021 و 28 ژانویه 2022، با تحلیلهای آماری تأیید شد. نقشههای توزیعPWV جو نیز تهیه و تحلیل شدند که تغییرات زمانی و فضایی PWV را نشان دادند. این مطالعه به اهمیت انتخاب صحیح روشهای درونیابی برای برآورد دقیقPWV و کاربرد آنها در پیشبینیهای جوی تأکید دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
بخار آب قابلبارش؛ جنگل تصادفی؛ سامانه تعیین موقعیت جهانی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
Abdallah, A. T. M. (2016). Bernese GNSS Software Handout University of Stuttgart, Germany. Aurenhammer, F. (1991). Voronoi diagrams—a survey of a fundamental geometric data structure. ACM Computing Surveys (CSUR), 23, 345-405. Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. (1992). GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 97, 15787-15801. Blanch, J. (2004). Using Kriging to Bound Satellite Ranging Errors Due to the Ionosphere, Stanford University, California. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45, 5-32. Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J., Parkin, T. B., Karlen, D., Turco, R., and Konopka, A. E. (1994). Field-Scale Variability of Soil Properties in Central Iowa Soils. Soil Sci Soc Am J., 58(5), 1501-1511. Carlson, T. (1993). Mid-Latitude Weather Systems. Transactions of the Institute of British Geographers, 18. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20, 273-297. Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2001). An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods. Repr. Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods 22. Cutler, D. R., Edwards Jr, T. C., Beard, K. H., Cutler, A., Hess, K. T., Gibson, J., & Lawler, J. J. (2007). Random forests for classification in ecology. Ecology, 88, 2783-2792. Egova, E. S. (2015). Integrated water vapour comparison from GNSS and WRF model for Bulgaria in 2013., Sofia University Unpublished master’s thesis. Bulgaria. Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Collins, J. (2001). Global Positioning System. Theory and practice. Hsu, C.-W., Chang, C.-C., & Lin, C.-J. (2003). A practical guide to support vector classification. Taipei, Taiwan. James, G. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. Kleijer, F. (2004). Troposphere Modeling and Filtering for Precise GPS Leveling. Liaw, A., & Wiener, M. (2002). Classification and regression by randomForest. R news, 2, 18-22. Lo, J., & El-Mowafy, A. (2011). Interpolation of the GNSS wet troposphere delay. In Surveying and Spatial Sciences Conference, 2011, 425-438. New Zealand Institute of Surveyors and the Surveying and Spatial Sciences. Rahbar, S. S. M. (2016). Comparison of different methods of determining the geodetic height correction level: A case study of Tehran city. Iran Geophysics Journal, 10, 40-52. Rahman, H. (2018). Evaluation of Synthetic CPT and Soil Boring Data by Various Spatial Interpolation Techniques. Saastamoinen, J. (1972). Contributions to the theory of atmospheric refraction. Bulletin Géodésique (1946-1975), 105, 279-298. Sambridge, M., Braun, J., & McQueen, H. (1995). Geophysical parametrization and interpolation of irregular data using natural neighbours. Geophysical Journal International, 122, 837-857. Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2018). Learning with kernels: support vector machines, regularization, optimization, and beyond, MIT press. Seeber, G. (2003). Satellite Geodesy: foundations,methods and application, 2nd Edition/Ed. Sukumar, N., Moran, B., & Belytschko, T. (1998). The natural element method in solid mechanics. International journal for numerical methods in engineering, 43, 839-887. Suthaharan, S. (2016). Support Vector Machine. In Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification: Thinking with Examples for Effective Learning" (S. Suthaharan, ed.), 207-235. Springer US, Boston, MA. Wallace, J. M., & Hobbs, P. V. (2006). Preface to the Second Edition. In Atmospheric Science (Second Edition) (J. M. Wallace and P. V. Hobbs, eds.), pp. xi-xiii. Academic Press, San Diego. Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for environmental scientists, John Wiley & Sons. Zhang, R., Shen, Y., Tang, Z., Li, W., & Zhang, D. (2022). A review of numerical research on the pressure swing adsorption process. Processes 10, 812. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 365 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 221 |