تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,500,989 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,168 |
ارزیابی کارایی سامانه استنتاج عصبی-فازی سازگار در مدلسازی بخار آب مایل وردسپهر | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 4، دوره 47، شماره 2، مرداد 1400، صفحه 257-272 اصل مقاله (687.1 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2021.305235.1007230 | ||
نویسنده | ||
میررضا غفاری رزین* | ||
استادیار، گروه مهندسی نقشهبرداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران | ||
چکیده | ||
در این مقاله، ایده استفاده از سامانه استنتاج عصبی-فازی سازگار (ANFIS) برای حل مسئله توموگرافی وردسپهر و برآورد بخار آب مایل (SWV) ارائه شده است. در این روش (TomoANFIS) مقدار تأخیر نم مایل (SWD) حاصل از مشاهدات جیاناساس برای سیگنالهای قابلرؤیت در هر ایستگاه با مقدار تأخیر نم مایل حاصل از شبکه ANFIS مقایسه میشود (SWDGPS-SWDANFIS). مربع اختلاف مابین این دو مقدار، تابع هدف در شبکه ANFIS است و با محاسبه میزان این اختلاف در هر مرحله، مقدار وزنهای مربوط به شبکه با استفاده از روش پسانتشار خطا (Bp ) تصحیح میشود. در مرحله بعد با استفاده از انکسار نم حاصل، مقدار بخار آب مایل (SWV) محاسبه میشود. ارزیابی روش ارائه شده در این مقاله با استفاده از مشاهدات 20 ایستگاه GPS در منطقه شمالغرب ایران مربوط به سال 2011 و روزهای 300 الی 304 (5 روز)، مشاهدات ایستگاه رادیوسوند تبریز (38.080N, 46.280E) و همچنین مقادیر تأخیر نم سمتالرأسی (ZWD) حاصل از GPS در 2 ایستگاه آزمون ARDH و MNDB انجام گرفته است. برای بررسی هر چه بیشتر دقت و صحت روش پیشنهادی، نتایج حاصل از این پژوهش با نتایج حاصل از روش توموگرافی عناصر حجمی (TomoVoxel)، یک روش رایج توموگرافی، و همچنین مدل شبکههای عصبی مصنوعی (TomoANN) مقایسه شده است. کمینه مقدار خطای نسبی برای سه مدل TomoANFIS، TomoANN و TomoVoxel بهترتیب برابر با %31/8، %55/8 و %71/8 حاصل شده است. همچنین بیشینه مقدار RMSE برای سه مدل بهترتیب برابر با 9718/0، 0281/1 و 2346/1 میلیمتر بر کیلومتر محاسبه شده است. نتایج حاصل از این مقاله بیانگر قابلیت بسیار بالای مدل TomoANFIS در نشان دادن تغییرات زمانی و مکانی بخار آب مایل است. | ||
کلیدواژهها | ||
مؤلفه نم وردسپهر؛ مؤلفه خشک وردسپهر؛ سامانه استنتاج عصبی-فازی سازگار؛ توموگرافی؛ بخار آب مایل | ||
مراجع | ||
موسوی، ز.، خرمی، ف.، نانکلی، ح.ر.، جمور، یحیی.، 1386، تعیین مقدار بخارآب موجود در جو با استفاده از تخمین تأخیر وردسپهری سیگنالهای جیپیاس در شبکه ژئودینامیک سراسری ایران، همایش ژئوماتیک 1386.
Adavi, Z. and Mashhadi hossainali, M., 2014, 4D-Tomographic Reconstruction of the Tropospheric Wet Refractivity Using the Concept of Virtual Reference Station, Case Study: North West of Iran. Meteorology and Atmospheric Physics, 126 (3-4), 193-205. Adavi, Z. and Mashhadi hossainali, M., 2015, 4D-tomographic reconstruction of water vapor using the hybrid regularization technique with application to the North West of Iran. Advances in Space Research 55 (7), 1845-1854. Aster, R., Borchers, B. and Thurber, C., 2003, Parameter estimation and inverse problems, vol 90. Elsevier Academic Press, USA. Bevis, M., Businger, S., Herring, T., Rocken, C. and Ware, RH., 1992, GPS metrology: remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system. J Geophys Res 97(D14), 15787–15801. Benevides, P., Catalao, J., Nico, G. and Miranda, P., 2018, 4D wet refractivity estimation in the atmosphere using GNSS tomography initialized by radiosonde and AIRS measurements: results from a 1-week intensive campaign. GPS Solutions 91(2018): 22:91. Bosy, J., Rohm, W. and Sierny, J., 2010, The concept of the near real time atmosphere model based on the GPS and the meteorological data from the ASG-EUPOS reference stations. Acta Geodyn Geomater 7:253–261. Chen, B. and Liu, Z., 2014, Voxel-optimized regional water vapor tomography and comparison with radiosonde and numerical weather model. Journal of Geodesy 88(7): 691–703. Davis, JL., Herring, TA., Shapiro, II., Rogers, EE. and Elgered, G., 1985, Geodesy by radio interferometry: effects of atmospheric modeling errors on estimates of baseline length. Radio Sci 20(6), 1593–1607. Dach, R., Hugentobler, U., Fridez, P. and Meindl, M., 2007, Bernese GPS Software Version 5.0. Astronomical Institute, University of Bern, Bern. Emardson, TR., Elgered, G. and Johansson, JM., 1998, Three months of continuous monitoring of atmospheric water vapor with a network of Global Positioning System receivers. J Geophys Res 103:1807–1820. Ghaffari Razin, M.R. and Voosoghi, B., 2020, Estimation of tropospheric wet refractivity using tomography method and artificial neural networks in Iranian case study. GPS Solutions 24(3), 1-14. Haji Aghajany, S. and Amerian, Y., 2017a, three dimensional ray tracing technique for tropospheric water vapor tomography using GPS measurements. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 164 (2017), 81-88. Haji Aghajany, S. and Amerian, Y., 2017b, Comparing the Efficiency of Radiosonde and ERA-Interim Meteorological Data in Precise Point Positioning Tropospheric Delay Correction Using Three Dimensional Ray Tracing Method. JGST; 7 (3), 127-138. Haji Aghajany, S., Amerian, Y. and Verhagen, S., 2020, B-spline function-based approach for GPS tropospheric tomography. GPS Solutions 24(3), 1-12. Jang, J.S., 1993, ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 23(3), 665-685. 10.1109/21.256541. Mars, P., Chen, J.R. and Nambiar, R., 1996, Learning Algorithms: Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications. CRC Press, Boca Raton, Florida. Rahimi, H., Nafisi, V. and Asgari, J., 2013, Tropospheric Delay estimation using constrained ray-tracing method based on surface meteorological parameters and Numerical Weather Models. JGST, 3 (2), 15-26. Seeber, G., 2003, Satellite Geodesy, Foundations, Methods and Application, Walter de Gruyter, Berlin and New York, 531. Saastamoinen, J., 1973, Contributions to the theory of atmospheric refraction. Part II: refraction corrections in satellite geodesy. Bull.Geod, 107, 13-34. Skone, S. and Hoyle, V., 2005, Troposphere Modeling in a Regional GPS Network, Journal of Global Positioning Systems, 4(1-2), 230-239. Sadeghi, E., Mashhadi Hossainali, M. and Etemadfard, H., 2014, Determining precipitable water in the atmosphere of Iran based on GPS zenith tropospheric delays. Annals of geophysics 57. Wilgan, K., Hurter, F., Geiger, A., Rohm, W. and Bosy, J., 2017, Tropospheric refractivity and zenith path delays from least-squares collocation of meteorological and GNSS data. Journal of Geodesy 91(2), 117–134. Yao, Y. and Zhao, Q., 2016, A novel optimized approach of voxel division for water vapor tomography. Meteorol. Atmos. Phys. 2016, 129, 57–70. Zhao, Q., Zhang, K., Yao, Y. and Li, X., 2019, A new troposphere tomography algorithm with a truncation factor model (TFM) for GNSS networks. GPS Solutions 23(3), 23:64. Zadeh, L. A., 1965, Fuzzy sets. Information and control. 8, 338-353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,002 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 634 |