| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,525 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,958,417 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,122,217 |
مقایسه روش مونتکارلو و مدلهای سری زمانی SARIMA در پیشبینی جریان رودخانه جامیشان | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 8، آبان 1404، صفحه 2267-2284 اصل مقاله (3.3 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.389853.669876 | ||
| نویسندگان | ||
| آذر داربوئی؛ محمدتقی ستاری* | ||
| گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز،ایران. | ||
| چکیده | ||
| پیشبینی دقیق جریان، نقش کلیدی در مدیریت مؤثر منابع آب، بهویژه در مناطق نیمهخشک مانند غرب ایران، ایفا میکند. در این مطالعه، جریان رودخانه جامیشان در استان کرمانشاه طی دوره (1398-1368) مورد بررسی قرار گرفت. پیشبینی جریان در مقیاسهای زمانی ماهانه، فصلی و سالانه با استفاده از شبیهسازی مونت کارلو و تحلیل سریهای زمانی انجام شد. درروش مونتکارلو، توزیع برتر دادههای جریان تعیین و شبیهسازی در مقیاسهای مختلف انجام گردید. در روش سری زمانی، مدلهای مختلف مورد بررسی قرار گرفت و باتوجه به کمینه معیارهای آکائیکه، آکائیکه اصلاحشده و اطلاعات بیزی مدلهای برتر تعیین شدند. در نهایت بهترین مدلها برای سریهای زمانی ماهانه، فصلی و سالانه به ترتیب SARIMA(0,1,5)(5,1,0)12، SARIMA(3,1,0)(0,1,2)4و 7(1,1,1)(0,1,1) SARIMA تعیین شدند. عملکرد مدل ارزیابی شد. ارزیابی عملکرد مدلها با استفاده از ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین خطای مطلق، ضریب نش ساتکلیف و ضریب تعیین استفاده شد. در مقیاس ماهانه، روش سری زمانی با 04m^3/s/0RMSE =، 00009m^3/s/0MAE =، 99/0=NS و 90/0=R² بهعنوان مدل برتر تعیین شد. درمقیاس فصلی، روش مونتکارلو با 14m^3/s/0RMSE =، 03m^3/s/0MAE =، 99/0=NS و 99/0=R² بهترین عملکرد را داشت؛ در مقیاس سالانه، روش سری زمانی بهعنوان بهترین روش با 28m^3/s/0RMSE =، 03m^3/s/0MAE =، 93/0=NS و 94/0=R² تعیین گردید. در حالت کلی نتایج نشان داد که روشهای مونتکارلو و سریهای زمانی کارایی بالایی در پیشبینی جریان رودخانه دارند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوی تناوبی؛ جامیشان؛ خودهمبسته میانگین متحرک یکپارچه فصلی؛ دبی؛ مدلسازی | ||
| مراجع | ||
|
Ahmad, I., Waseem, M., & Zhang, J. (2022). Developing monthly hydrometeorological timeseries forecasts to reservoir operation in a transboundary river catchment. Theoretical and Applied Climatology, 147(3), 1663-1674. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03901-9. Ali Ahmadi, N., Moradi, E., Hosseini, S. M., & Sardar Shahraki, A. (2021). Prediction of the mass flow rate of the Hirmand River: The application of the SARIMA time-series technique. Irrigation and Water Engineering, 12(1), 172-191. https://doi: 10.22125/iwe.2021.138265.(In Persian) Al-Hashimi, M., Alawjar, H. H., & Mohammed Alawjar. (2025). Ensemble Method for Intervention Analysis to Predict the Water Resources of the Tigris River. Statistics, Optimization & Information Computing, 14(1), 144-161. https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-2413 Baalousha, H. M. (2016). Using Monte Carlo simulation to estimate natural groundwater recharge in Qatar. Modeling Earth Systems and Environment, 2, 1-7. https://doi.org/10.1007/s40808-016-0140-8. Box, G. E., & Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 26(2), 211-243. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x Chadalawada, J., Herath, H. M. V. V., & Babovic, V. (2020). Hydrologically informed machine learning for rainfall‐runoff modeling: A genetic programming‐based toolkit for automatic model induction. Water Resources Research, 56(4), e2019WR026933. https://doi.org/ 10.1029/2019WR026933. Danandeh Mehr, A., & Majdzadeh Tabatabaei, M.R. (2010). Investigating the effect of daily discharge sequence on river flow prediction using genetic programming. Water and Soil (Agricultural Sciences and Industries), 24(2), 325-333.(In Persian) Delgado-Ramos, F., & Hervás-Gámez, C. (2018). Simple and low-cost procedure for monthly and yearly streamflow forecasts during the current hydrological year. Water, 10(8), 1038. https://doi.org/10.3390/w10081038. El Bilali, A., & Taleb, A. (2025). A novel approach for predicting peak flow from breached dam: coupling Monte Carlo simulation, Hydrodynamic Model, and an Interpretable XGBoost Model. Water Resources Management, 39(3), 1177-1194.
Ghafourian, H., Sanaei Nejad, S. H., & Jabbari Nooghabi, M. (2020). Evaluation of Time Series Models in Prediction of Seasonal Precipitation Based on Remote Sensing Data (Case Study: Arid and Semi-arid Climates). Journal of Climate Research, 1399(42), 77-94. (In Persian) Gharde, K. D., Kothari, M., & Mahale, D. M. (2016). Developed seasonal ARIMA model to forecast streamflow for Savitri Basin in Konkan Region of Maharshtra on daily basis. J. Indian Soc. Coastal Agric. Res, 34, 110-119. Hall, W.A., & Dracup, J.A. (1970). Water Resources System Engineering. McGraw Hill Inc., New York. Hamzeh Lo, F., & Ghasshieh, A. R. (2008). Calculation of Design Floods Using Monte Carlo Simulation (Case Study of Emameh River Basin). Third Water Resources Management Conference, Tabriz.(In Persian) Helmi, M., Bakhtiari, B., & Qaderi, K. (2020). Meteorological drought modeling and forecasting using SARIMA time series at different climates of Iran. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 14(3), 1079-1090.(In Persian) Heshmati, S., & Hafez Parast Movadt, M. (2018). Forecasting discharge using time series analysis with SARIMA model under drought conditions. Case study: Pirsalman discharge gauging station in Jamishan River. Rainwater catchment surface systems, 6(1), 73-82.(In Persian) Jafari, M., Fathi Zamiri, Sh., & Darbandi, S. (2019). The effectiveness of the Monte Carlo method in simulating runoff in the Lighvan Basin. Third National Conference of Iranian Hydrology, Tabriz.(In Persian) Kanooni, A., & Urji, S. (2020). Application of Seasonal Time Series Models for Prediction of Monthly Inflow to Yamchi and Sabalan Reservoirs in Qarasu Catchment, Ardabil. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(10), 2651-2663. doi: 10.22059/ijswr.2020.305309.668658.(In Persian) Kendall. M. G. (1975). Rank correlation methods. (4th edn.) charles griffin. San Francisco, CA, 8 Kisi, O., Heddam, S., Keshtegar, B., Piri, J., & Adnan, R. M. (2022). Predicting daily streamflow in a cold climate using a novel data mining technique: Radial M5 Model Tree. Water, 14(9), 1449. https://doi.org/10.3390/w14091449 Kheimi, M., Almadani, M., & Zounemat-Kermani, M. (2024). Stochastic (S [ARIMA]), shallow (NARnet, NAR-GMDH, OS-ELM), and deep learning (LSTM, Stacked-LSTM, CNN-GRU) models, application to river flow forecasting. Acta Geophysica, 72(4), 2679-2693. Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the econometric society, 245-259. Mohamed, T. M., & Etuk, E. H. (2017). Application of linear stochastic models to monthly streamflow data of Rahad River, Sudan. International Journal of Hydrology Science and Technology, 7(2), 197-212. https://doi.org/10.1504/IJHST.2017.084144. Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885-900. Muthee, S. W., Kuria, B. T. O., Mundia, C. N., Sichangi, A. W., Kuria, D. N., Wanjala, J. A., ... & Rienow, A. (2023). Using the SARIMA model to predict the trends of evapotranspiration and runoff in the Muringato river basin, Kenya. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 37(12), 4707-4718. https://doi.org/10.1007/s00477-023-02534-w. Papalaskaris, T., & Panagiotidis, T. (2018, August). Forecasting Low Stream Flow Rate Using Monte—Carlo Simulation of Perigiali Stream, Kavala City, NE Greece. In Proceedings (Vol. 2, No. 11, p. 580). MDPI. https://doi.org/10.3390/proceedings2110580. Rachim, F., Sudirman, S., Ritnawati, R., Erdawaty, E., & Fitriah, F. (2023). Using the Arima Method with Minitab Applications for Forecasting Work Order Projects of Casting Construction (Case Study: PT. Bumi Sarana Beton). Civilla: Jurnal Teknik Sipil Universitas Islam Lamongan, 8(2), 121-136. https://doi.org/10.30736/cvl.v8i2.1092. Ray, S., Das, S. S., Mishra, P., & Al Khatib, A. M. G. (2021). Time series SARIMA modelling and forecasting of monthly rainfall and temperature in the South Asian countries. Earth Systems and Environment, 5, 531-546. https://doi.org/10.1007/s41748-021-00205-w. Salas, J.D., Delleur, J.W., Yevjevich, V. and Lane, W.L. (1980). Applied Modeling of Hydrologic Time Series. (1st Ed.). Water Resources Publication, Colorado: Littleton. Samadi, M., Bahremand, A., & Fathabadi, A. (2019). The Boustan Dam monthly inflow forecasting using data-driven and ensemble models in the Golestan Province. Watershed Engineering and Management, 11(4), 1044-1058. doi: 10.22092/ijwmse.2018.108926.1251.(In Persian). Sattari, M.T., Esmaeil Zadeh, B., & Fakheri Fard, A. (2006). Simulation of random input of an irrigation reservoir and analysis of its performance. Agricultural Science, 16(4), 1-11.(In Persian). Sheikholeslami, Z., Ehteshami, M., & Ghasemi, Z. (2024). SARIMA-Based Prediction of Chalous River Flow Rates. Contributions of Science and Technology for Engineering, 1(3), 1-9. https://doi: 10.22080/cste.2024.27633.1001. Teymouri, M., & Fathzadeh, A. (2015). Stochastic modeling of monthly river flow forecasting (Case study: Atrak River Basin, Iran). Journal of Selçuk University Natural and Applied Science, 4(2), 38-48. Valipour, M. (2015). Long‐term runoff study using SARIMA and ARIMA models in the United States. Meteorological Applications, 22(3), 592-598. https://doi.org/10.1002/met.1491. Yap, Z. N., & Musa, S. (2023). Stream Flow Forcasting on Pahang River by Time Series Models, ARMA, ARIMA and SARIMA. Recent Trends in Civil Engineering and Built Environment, 4(1), 331-341. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 115 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 85 |
||