تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,119,346 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,225,713 |
تصحیح خطای پیشبینیهای کوتاهمدت دمای کمینه و بیشینه مدل WRF با استفاده از ماشین تعقیبکننده | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 12، دوره 50، شماره 2، تیر 1403، صفحه 465-479 اصل مقاله (1.85 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2024.363736.1007552 | ||
نویسندگان | ||
مجتبی شکوهی* ؛ مهدی مصری زاده؛ ابراهیم اسعدی اسکویی | ||
پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
برونداد مدلهای پیشبینی عددی وضع هوا دارای خطا است. جهت اصلاح پیشبینیهای کوتاهمدت (24، 48 و 72 ساعته) دمای بیشینه و کمینه مدل WRF، از یک روش یادگیری ماشین به نام ماشین تعقیبکننده استفاده شد. در این روش با سری زمانی 300 روزه از خطای برونداد مدل و با بهکارگیری روش کمترینمربعات طیفی شبه فوریه-سری زمانی، خطای پیشبینیهای مدل WRF برآورد شد. خطای پیشبینیها در دوره 01/11/2020 الی 05/03/2023 برای 560 ایستگاه هواشناسی برآورد شد. یکی از نقاط قوت این روش، استفاده از تنها یک متغیر برای کاهش خطای پیشبینیهای است. عملکرد پیشبینی مدل WRF بسته به مکان و زمان متفاوت است، مثلاً نمره مهارت مدل برای دمای بیشینه در ماه سپتامبر نسبت به سایر ماهها کمتر و در مناطق جنوب غربی زاگرس نسبت به سایر مناطق کمتر است، که بعد از اصلاح این وابستگی حذف، و پیشبینی در تمام مناطق و زمانها عملکرد یکسانی دارد. نتایج نشان داد نمره مهارت، RMSE و شاخص اطمینانپذیری پس از اصلاح خطای مدل به شکل قابلتوجهی بهبود مییابد. پس از اصلاح خطا، نمره مهارت مدل برای پیشبینی دمای بیشینه از 1/0- به 85/0 و برای دمای کمینه از 38/0 به 72/0 میرسد. بهطور متوسط RMSE برای پیشبینی دمای بیشینه از 6 به 2 درجه وبرای دمای کمینه از 5/4 به 3 درجه سلسیوس میرسد. پس از اصلاح خطای مدل، تغییرپذیری نمره مهارت پیشبینیها کاهش یافته و با کاهش مقدار خطای پیشبینیها، قابلیت اطمینانپذیری به پیشبینیهای مدل بهطور متوسط از 60 درصد به 85 درصد میرسد. | ||
کلیدواژهها | ||
خطای طیفی؛ سری زمانی؛ قابلیت اطمینان؛ نمره مهارت؛ یادگیری ماشین | ||
مراجع | ||
افشاری، ف.(1393). پیشبینی عددی دمای دو متری با استفاده از برونداد مدل wrf بر روی ایران. پایان نامه کارشناسی ارشد. به راهنمایی مجید آزادی و پروین غفاریان. دانشگاه هرمزگان، دانشکده علوم پایه.
آزادی، م. و محمدی، س. ع. (1398). پیشبینی احتمالاتی دمای کمینه و بیشینه روزانه روی ایران با استفاده از سامانه همادی دو عضوی. نیوار، 43، 54-62.
آزادی، م.؛ شیرغلامی، م.؛ حجام، س. و صحراییان، ف. (1390). پسپردازش برونداد مدل WRF برای بارندگی روزانه در ایران. مجله تحقیقات منابع آب، 7 (4)، 71-81.
آزادی، م.؛ جعفری، س.؛ میرزایی، ا. و عربلی، پ. (١٣٨٧). پسپردازش برونداد مدل میان مقیاس 5MM برای دمای بیشینه و کمینه با استفاده از فیلتر کالمن. مجله فیزیک زمین و فضا، ٣٤ (١)، ٤٥–٦١.
پیله وران، ر. و اکبری، ز. (1397). پس پردازش برونداد مدل WRF برای دماهای بیشینه و کمینه در استان لرستان. نخستین همایش ملی"آینده نگاری راهبردی در حوزه علوم جغرافیایی و مطالعات شهری-منطقهای".
شکوهی، م.؛ اسعدی اسکویی، ا. و محمدپور پنچاه، م. ر. (1401). پسپردازش خروجی مدل WRF به روش کوکریجینگ، برای کمیتهای دمای کمینه و بیشنه بر روی ایران. مجله فیزیک زمین و فضا، 48 (1)، 227-242.
قره داغی، ر. و دیندار، ا. (1400). مروری بر تنش گرمایی در جوجههای گوشتی و نقش عوامل تغذیهای و افزودنیها در کنترل آن. علمی-ترویجی (حرفهای) دامِستیک. 21(3)، 22-29.
مرادی، م. و مرتضیپور، س. (١٣٩٧). پسپردازش خروجی مدل WRF به روش میانگین لغزان برای دما، دمای نقطه شبنم، دمای بیشینه و دمای کمینه، در ایستگاه هواشناسی فرودگاه رشت. نشریه هواشناسی و علوم جو، 1(2)، 190-202.
نصراصفهانی، م.؛ یزدان پناه، ح.ا. و نصراصفهانی، م.ع. (١٣٩٨). ارزیابی مدل WRF برای پیشبینی دما و رخداد سرمازدگی در حوضه آبریز زاینده رود. پژوهشهای جغرافیای طبیعی، ٥١ (1)، ١٦٣–182.
Abhishek. K., Singh. M., Ghosh. S. & Anand. A. (2012).Weather Forecasting Model using Artificial Neural Network. Procedia Technol, 4, 311-318. Avery T., Patterson C., & Jacobs, D. J. (2021). Molecular function recognition by supervised projection pursuit machine learning. Scientific repor, 4, 42-47. Chevalier, R.F., Hoogenboom, G., McClendon, R.W., & Paz J.A. (2010). Support vector regression with reduced training sets for air temperature prediction: A comparison with artificial neural networks. Neural Comput, 9, 151-159. Craymer, M. (2002). The Least Squares Spectrum, Its Inverse Transform and Autocorrelation Function: Theory and Some Applications in Geodesy. Ph.D. Dissertation, University of Toronto, Canada. Davis, C., & Bosart, L. F. (2002). Numerical simulations of the genesis of Hurricane Diana (1984). Part II: Sensitivity of track and intensity prediction. Monthly weather review, 130(5), 1100-1124. Grear, T., Avery, C., Patterson, J., & Jacobs, D. J. (2021). Molecular function recognition by supervised projection pursuit machine learning. Scientific reports, 11(1), 4247. Gordon. I., Lupo. W. J., Sands-Lincoln. C., George. M., Jackson. J., & Ganguli. D. W. (2020). Machine learning and the pursuit of high-value health care. NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery. Hacker, J. P. and Rife, D. L. (2007). A Practical Approach to Sequential Estimation of Systematic Error on Near-Surface Mesoscale Grids. Weather and Forecasting. 22, 1257– 1273. Kumar A. & Ram M. (2021). The Handbook of Reliability, Maintenance, and System Safety through Mathematical Modeling. Academic Press. Kumar, U.D., Crocker, J., Knezevic, J., El-Haram, M., Kumar, U.D., Crocker, J., Knezevic, J., & El-Haram, M. (2000). Reliability, Maintenance, and Logistic Support — Introduction. In: Reliability, Maintenance and Logistic Support. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4655-9_1 Mellit, A., Pava, A. M., & Benghanem, M. (2011). Least squares support vector machine for short-term prediction of meteorological time series. Theor. Appl. Climato, 111.297-307. Mohammadi, S. A., Azadi, M., & Rahmani, M. (2017). Comparison of spatial interpolation methods for gridded bias removal in surface temperature forecasts. Journal of Meteorological Research, 31, 791–799. Omerbashich, M. (2006). Gauss-Vanicek spectral analysis of the Sepkoski compendium: no new life cycles. Computing in Science & Engineering, 4, 26-30. Ortiz-García, E., Salcedo-Sanz, C. U., Casanova-Mateo, C., Paniagua-Tineo, A., & Portilla-Figueras, J. (2012). Accurate local very short-term temperature prediction based on synoptic situation Support Vector Regression banks. Atmos, 107. 1-8. Torrance, C. H., Scheinerman, R. & Yoon, N. (2021). Machine learning in medicine: should the pursuit of enhanced interpretability be abandoned. Journal of Medical Ethics, 48(9), 581-585. Valappil, V. K., Temimi, M., Weston, M., Fonseca, R., Nelli, N. R., Thota, M., & Kumar, K. N. (2020). Assessing Bias correction methods in support of operational weather forecast in arid environment. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 56, 333–347. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 574 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 496 |