تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,500 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,087,419 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,190,505 |
ارزیابی روشهای مختلف و پیشنهاد یک روش جدید برای بازسازی خلاءهای آماری دادههای دمای کمینه روزانه در ایستگاههای ارتفاعی ایران | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
مقاله 1، دوره 48، شماره 2، مرداد 1396، صفحه 231-239 اصل مقاله (696.13 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2017.62576 | ||
نویسندگان | ||
جابر رحیمی1؛ علی خلیلی* 2؛ جواد بذر افشان3 | ||
1دانشجوی دکتری /دانشگاه تهران | ||
2استاد/دانشگاه تهران | ||
3دانشیار/دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
دادههای دمای حداقل روزانه مهمترین نیاز پژوهشهای اقلیمی و همچنین مطالعات تأثیر تغییر اقلیم در زمینه سرماهای زودرس پاییزه، دیررس بهاره، طول مدت سرما، ارزیابی پتانسیل تولید محصولات باغی و زراعی وابسته به سرمازدگی و نهایتاً امنیت غذایی است. از نگاه دیگر، بهرغم آنکه ایستگاههای مناطق مرتفع نقش مهمی در صحت برآورد شیب ارتفاعی آمارههای دما و میدانی کردن آنها دارند، تعدادشان در ایران بسیار معدود بوده و اغلب آنها از نظر آماری واجد گسستگیهای زیادی هستند و بازسازی آنها برای مطالعاتی که مبتنی بر دورههای آماری همگن طولانی هستند، امری ضروری محسوب میشود. هدف از این بررسی، مقایسه روشهای مختلف بازسازی دادههای روزانه دمای کمینه در ایستگاههای مرتفع و معرفی برترین روشها برای ترمیم و گسترش سریهای زمانی مربوطه در دوره اقلیمی همزمان با ایستگاههای قدیمی ایران است. برای این منظور، 12 ایستگاه که ارتفاعی بیشتر از 1900 متر داشتند، انتخاب و از دورههای موجود آماری آنها 500 دمای کمینه روزانه به طور تصادفی حذف و همان دادهها با استفاده از 31 روش کلاسیک موجود و یک روش پیشنهادی جدید مبتنی بر توزیع تجمعی احتمالات وقوع دماهای کمینه بازسازی گردید و اعتبار هریک از آنها با استفاده از آماره مجذور مربعات خطا و همچنین بررسی حدود خطا در سطح اطمینان 90 و 95% بطور کمی ارزیابی شد. بر اساس نتایج به دست آمده سه روش تحلیل مؤلفههای اصلی، روش پیشنهادی مبتنی بر تابع توزیع تجمعی احتمالات و روش شبکه عصبی مصنوعی با حدود اعتماد 95% خطای بازسازی به ترتیب 0/2±، 2/2± و 1/3± درجه نسبت به سایر روشهای بازسازی ارجحیت دارند. این بررسی منجر به تکمیل سری آماری دمای کمینه روزانه این ایستگاهها در دوره 2010-1965 گردید که در مطالعات تغییر اقلیم و ریسک سرمای زودرس و دیررس و همچنین تغییرات تقویم زراعی در اثر پدیده تغییر اقلیم مورد استفاده قرار میگیرند. | ||
کلیدواژهها | ||
بازسازی دمای روزانه؛ ایستگاههای هواشناسی مرتفع؛ خطای برآورد دما؛ ایران | ||
مراجع | ||
Ashraf, M., Loftis, J. C., & Hubbard, K. G. (1997). Application of geostatistics to evaluate partial weather station networks. Agricultural and forest meteorology, 84(3), 255-271. Carrega, P. (1995). A method for the reconstruction of mountain air temperatures with automatic cartographic applications. Theoretical and applied climatology, 52(1-2), 69-84. Coulibaly, P., & Evora, N. D. (2007). Comparison of neural network methods for infilling missing daily weather records. Journal of hydrology, 341(1), 27-41. Demyanov, V., Kanevsky, M., Chernov, S., Savelieva, E., & Timonin, V. (1998). Neural network residual kriging application for climatic data. Journal of Geographic Information and Decision Analysis, 2(2), 215-232. Di Piazza, A., Conti, F. L., Noto, L. V., Viola, F., & La Loggia, G. (2011). Comparative analysis of different techniques for spatial interpolation of rainfall data to create a serially complete monthly time series of precipitation for Sicily, Italy. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13(3), 396-408. Khalil, M., Panu, U. S., & Lennox, W. C. (2001). Groups and neural networks based streamflow data infilling procedures. Journal of Hydrology, 241(3), 153-176. Khalili A (1991) Integrated Water Plan of Iran, Jamab Consulting Engineering Co., The Ministry of Energy, Tehran, 111-122. (In Farsi) Henn, B., Raleigh, M. S., Fisher, A., & Lundquist, J. D. (2013). A comparison of methods for filling gaps in hourly near-surface air temperature data. Journal of Hydrometeorology, 14(3), 929-945. Khorshiddoust, A. M., Nassaji, Z. M., and Ghermez, C. B. (2012). Time Series Reconstruction of Daily Maximum and Minimum Temperature using Nearest Neighborhood and Artificial Neural Network Techniques (Case Study: West of Tehran Province). Geographical Space, 12 (38), 197-214. (In Farsi) Kim, J. W., & Pachepsky, Y. A. (2010). Reconstructing missing daily precipitation data using regression trees and artificial neural networks for SWAT streamflow simulation. Journal of hydrology, 394(3), 305-314. Mileva-Boshkoska, B., & Stankovski, M. (2007). Prediction of missing data for ozone concentrations using support vector machines and radial basis neural networks. Informatica, 31(4). Mwale, F. D., Adeloye, A. J., & Rustum, R. (2012). Infilling of missing rainfall and streamflow data in the Shire River basin, Malawi–A self organizing map approach. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 50, 34-43. Teegavarapu, R. S., & Chandramouli, V. (2005). Improved weighting methods, deterministic and stochastic data-driven models for estimation of missing precipitation records. Journal of Hydrology, 312(1), 191-206. Wagner, P. D., Fiener, P., Wilken, F., Kumar, S., & Schneider, K. (2012). Comparison and evaluation of spatial interpolation schemes for daily rainfall in data scarce regions. Journal of Hydrology, 464, 388-400. Xia, Y., Fabian, P., Stohl, A., & Winterhalter, M. (1999). Forest climatology: estimation of missing values for Bavaria, Germany. Agricultural and Forest Meteorology, 96(1), 131-144. Yozgatligil, C., Aslan, S., Iyigun, C., & Batmaz, I. (2013). Comparison of missing value imputation methods in time series: the case of Turkish meteorological data. Theoretical and applied climatology, 112(1-2), 143-167. You, J., Hubbard, K. G., & Goddard, S. (2008). Comparison of methods for spatially estimating station temperatures in a quality control system. International Journal of Climatology, 28(6), 777-787.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,117 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,112 |