| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,140 |
| تعداد مقالات | 76,860 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,547,801 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,588,145 |
تحلیل عدم قطعیت سهمتغیرۀ ریسک خشکسالی هیدرواقلیمی به کمک بوت استرپ (مطالعۀ موردی: حوضۀ سد استقلال میناب) | ||
| مجله اکوهیدرولوژی | ||
| دوره 12، شماره 3، مهر 1404، صفحه 832-850 اصل مقاله (1.15 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2025.395400.1871 | ||
| نویسندگان | ||
| زهره پاکدامن* 1؛ ام البنین بذرافشان2 | ||
| 1عضو گروه آمار، دانشکدۀ علوم پایه، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران | ||
| 2استاد گروه مهندسی منابع طبیعی و مدیر هسته پژوهشی تجزیه و تحلیل داده در علوم محیطی، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع | ||
| چکیده | ||
| موضوع: تحلیل عدم قطعیت سهمتغیره خشکسالی هیدرواقلیمی با استفاده از روش بوتاسترپ (مطالعۀ موردی: حوضۀ آبخیز سد استقلال میناب). هدف: هدف پژوهش، بررسی همبستگی میان متغیرهای خشکسالی (شدت، مدت و بزرگی) و پیشبینی احتمال شرطی شدت خشکسالی در مقیاسهای زمانی مختلف، همراه با تحلیل عدم قطعیت ناشی از این پیشبینیها بود. روش تحقیق: در این مطالعه، دادههای بارش و رواناب ماهانه طی سالهای ۱۳۷۰ تا ۱۴۰۰ در حوضۀ آبخیز سد استقلال میناب گردآوری و با توزیع گاما نرمالسازی شدند. شاخص خشکسالی مشترک (JDI) با ترکیب شاخصهای SPI و SRI ساخته شد و تحلیل وابستگی بین متغیرها با استفاده از توابع کاپولا از خانوادههای ارشمیدسی و بیضوی انجام گرفت. بهترین تابع کاپولا با آزمون Sn شناسایی و پارامترهای آن با روش بیشینۀ درستنمایی (MLE) برآورد شد. در ادامه، احتمال شرطی سهمتغیرۀ شدت خشکسالی محاسبه و عدم قطعیت مرتبط با آن با روش بوتاسترپ بررسی گردید. یافتهها: نتایج نشان داد که بین متغیرهای خشکسالی همبستگی معنیدار وجود دارد و از میان توابع برازش دادهشده، تابع کاپولا گامبل بهترین عملکرد را داشت. تحلیلها نشان دادند که با افزایش مدت خشکسالی، شدت نیز افزایش مییابد؛ درحالیکه کاهش احتمال شرطی (معادل با افزایش دورۀ بازگشت) منجر به کاهش شدت خشکسالی میشود. برای مثال، در احتمال شرطی 0/1 (معادل با دورۀ بازگشت ۱۰ سال)، وقتی بزرگی (M) برابر 0/33 و مدت (D) برابر ۲۰ باشد، شدت خشکسالی (S) معادل 2/47 است. با ثابت نگه داشتن D و افزایش M به 2/78، شدت به 1/1افزایش مییابد. همچنین کاهش احتمال شرطی از 0/2 به 0/005 سبب کاهش شدت از 5/1 به 0/7 شد. شدیدترین خشکسالی ثبتشده دارای شدت ۹۳، مدت ۳۱ ماه و بزرگی 2/87 بود. نتیجهگیری: پژوهش حاضر نشان داد که خشکسالیهای با احتمال شرطی کمتر (معادل با دورۀ بازگشت طولانیتر) اگرچه نادرترند، میتوانند شدت بیشتری داشته باشند. چارچوب سهمتغیره مبتنیبر کاپولا و بوتاسترپ ابزاری کارآمد برای تحلیل همبستگی متغیرهای خشکسالی و سنجش عدم قطعیت در برآوردهای احتمالاتی به شمار میآید. این رویکرد میتواند مبنای مناسبی برای مدیریت منابع آب و طراحی سامانههای هشدار خشکسالی در مناطق خشک و نیمهخشک فراهم سازد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شاخصهای خشکسالی؛ توابع کاپولا؛ احتمالا شرطی؛ عدم قطعیت؛ داده های ورودی | ||
| مراجع | ||
|
Azhdari, Z., Bazrafshan, O., Zamani, H., Shekari, M., & Singh, V. P. (2021). Hydro-meteorological drought risk assessment using linear and nonlinear multivariate methods. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 123, 103046. Bazrafshan, O., Zamani, H., & Shekari, M. (2020). A copula-based index for drought analysis in arid and semi-arid regions of Iran. Natural Resources Research, 33(1), e12237. Bezak, N., Mikoš, M., & Šraj, M. (2014). Trivariate frequency analyses of peak discharge, hydrograph volume and suspended sediment concentration data using copulas. Water resources management, 28, 2195-2212. Chang, J., Li, Y., Wang, Y., & Yuan, M. (2016). Copula-based drought risk assessment combined with an integrated index in the Wei River Basin, China. Journal of Hydrology, 540, 824-834. Durrleman, V., Nikeghbali, A., & Roncalli, T. (2000). A simple transformation of copulas (Working Paper No. 48). Groupe de Recherche Opérationnelle, Crédit Lyonnais. Efron and R. Tibshirani. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL. Embrechts, P., McNeil, A., & Straumann, D. (2001). Correlation and dependence in risk management: Properties and pitfalls. In M. Dempster (Ed.), Risk Management: Value at Risk and Beyond, pp. 176–22. Eslamian Zhu SS, Hassanzadeh H, Abedi-Koupai J, Gheysari M (2012). Application of L-moments for regional frequency analysis of monthly drought indexes. J Hydrol Eng, 17, 32–42. Genest, C., & MacKay, J. (1986). The joy of copulas: Bivariate distributions with uniform marginals. The American Statistician, 40(4), 280–283. Ghasemnezhad, F., Fazeli, M., Bazrafshan, O., Parvinnia, M., & Singh, V. P. (2022). Uncertainty analysis of hydrological drought due to record length, time scale, and probability distribution functions using Monte Carlo simulation method. Atmosphere, 13(9), 1390. Ghazi, B., Salehi, H., Cheshami, M., Zeydalinejad, N., & Linh, N. T. T. (2024). Projection of climate change impact on main climate variables and assessment of the future of Köppen–Geiger climate classification in Iran. Acta Geophysica, 1-11. Hao, Z., & Aghakouchak, A. (2014). A Nonparametric Multivariate Multi-Index Drought Monitoring Framework. Journal of Hydrometeorol., 15, 89–101. Hao, Z., & Singh, V. P. (2015). Drought characterization from a multivariate perspective: A review. Journal of Hydrology, 527, 668-678. Hu, Y., Liang, Z., Liu, Y., Wang, J., Yao, L., & Ning, Y. (2015). Uncertainty analysis of SPI calculation and drought assessment based on the application of Bootstrap. International Journal of Climatology, 35(8), 1847–1857. Kao, S. C., & Govindaraju, R. S. (2010). A copula-based joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology, 380(1-2), 121-134. Li, Z., Shao, Q., Tian, Q., & Zhang, L. (2020). Copula-based drought severity-area-frequency curve and its uncertainty, a case study of Heihe River basin, China. Hydrology Research, 51(5), 867-881. Liu, Y., Zhu, Y., Ren, L., Yong, B., Singh, V. P., Yuan, F., ... & Yang, X. (2019). On the mechanisms of two composite methods for construction of multivariate drought indices. Science of the Total Environment, 647, 981-991. McKee T., Doesken N., & Kleist J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proc Eighth Conference Appl Climatol, American Meteorological Society, Boston, pp. 179-184. Mo, K. C. (2011). Drought Onset and Recovery over the United States. J. Geophys. Res. Atmos., 116, D20106. Nelsen, R. B. (2006). An Introduction to Copulas. Springer, New York. Pérez Navarro, M. Á., Sapes, G., Batllori, E., Serra-Diaz, J. M., Esteve, M. A., & Lloret, F. (2019). Climatic suitability derived from species distribution models captures community responses to an extreme drought episode. Ecosystems, 22, 77-90. Requena, A. I., Mediero, L., & Garrote, L. (2009). A bivariate return period based on copulas for hydrological risk analysis in a dam. Journal of Hydrology, 399(3–4), 196–206. Schmitt, J., Offermann, F., Ribeiro, A. F., & Finger, R. (2024). Drought risk management in agriculture: A copula perspective on crop diversification. Agricultural Economics, 55(5), 823-847. Shah, D., & Mishra, V. (2020). Integrated Drought Index (IDI) for Drought Monitoring and Assessment in India. Water Resour. Res., 56, e2019WR026284. Shekari, M., Zamani, H., Bazrafshan, O., & Singh, V. P. (2023). Maximum entropy copula for bivariate drought analysis. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 131, 103419. Sivapalan, M., Savenije, H. H. G., & Blöschl, G. (2012). Water cycle dynamics in a changing environment: Improving predictability through synthesis. Water Resources Research, 48(5), 47-72. Song, S., & Singh, V. P. (2010). Frequency analysis of droughts using the Plackett copula and parameter estimation by genetic algorithm. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 24(5), 783-805. Sun, C., Zhang, Q., & Yang, H. (2021). Multivariate drought frequency analysis using vine copulas and standardized indices. Journal of Hydrology, 26(14), 3847-3861. Svoboda, M., LeComte, D., Hayes, M., Heim, R., Gleason, K., Angel, J., Stephens, S. (2002). The drought monitor. Bull. Am. Meteorol. Soc., 83, 1181–1190. Van Loon, A. F. (2015). Hydrological drought explained. Wiley Interdisciplinary Reviews. Vergni, L., Lena, B. D., Todisco, F., & Mannocchi, F. (2017). Uncertainty in drought monitoring by the standardized precipitation index: the case study of the Abruzzo region (central Italy). Theoretical and Applied Climatology, 128(1), 13–26. Wagener, T., Sivapalan, M., Troch, P. A., & Woods, R. (2010). Rainfall-runoff modelling in a changing climate. Hydrology and Earth System Sciences, 14(5), 1095-1113. Wang, F., Wang, Z., Yang, H., Di, D., Zhao, Y., & Liang, Q. (2020). A new copula-based standardized precipitation evapotranspiration streamflow index for drought monitoring. Journal of Hydrology, 585, 124793. Yang, J., Chang, J., Wang, Y., Li, Y., Hu, H., Chen, Y., ... & Yao, J. (2018). Comprehensive drought characteristics analysis based on a nonlinear multivariate drought index. Journal of Hydrology, 557, 651-667. Zhang, Q., Yu, X., Qiu, R., Liu, Z., & Yang, Z. (2022). Evolution, severity, and spatial extent of compound drought and heat events in north China based on copula model. Agricultural Water Management, 273, 107918. Zhu, Y., Liu, Y., Wang, W., Singh, V. P., Ma, X., & Yu, Z. (2019). Three-dimensional characterization of meteorological and hydrological droughts and their probabilistic. Water, 2(4), 359-392. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 411 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 196 |
||