جلد 21، شماره 4 - ( علوم آب و خاک - علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی- زمستان 1396 )                   جلد 21 شماره 4 صفحات 57-70 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sadeghian M, Karami H, Mousavi S F. Selection of a Proper Model to Predict Monthly Drought in Semnan Using Weather Data and Linear and Nonlinear Models. JWSS. 2018; 21 (4) :57-70
URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3170-fa.html
صادقیان مریم، کرمی حجت، موسوی سیدفرهاد. انتخاب مدل مناسب برای پیش‌بینی خشکسالی شهر سمنان در مقیاس زمانی کوتاه مدت ماهانه با استفاده از آمار هواشناسی و مدل‌های خطی و غیرخطی. مجله علوم آب و خاک. 1396; 21 (4) :57-70

URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3170-fa.html


1. گروه مهندسی آب و سازه‌های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
چکیده:   (2321 مشاهده)
امروزه، شناخت بیشتر خشکسالی و ایجاد سیستم‌های پایش آن، بخصوص در دوره‌های کوتاه مدت، و افزودن قابلیت پیش‌بینی به این سیستم‌ها، می‌تواند منجر به ارائه راهکارهای مناسبتری در بخش‌های مدیریت تخصیص منابع آب گردد. در این پژوهش، با استفاده از روش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی، سیستم‌های استنتاج فازی- عصبی تطبیقی و شبکه‌های عصبی مصنوعی سعی شده مدل‌های مناسب جهت پیش‌بینی خشکسالی شهرستان سمنان ارائه گردد. در این مدل‌سازی‌ها از داده‌های میانگین ماهانه پارامترهای هواشناسی مانند بارندگی، دما، حداکثر دما، حداقل دما، رطوبت نسبی، حداکثر رطوبت نسبی، حداقل رطوبت نسبی و شاخص خشکسالی SPI طی دوره آماری 1966 تا 2013 استفاده شده است. نتایج نشان داد که از بین انبوه مدل‌های ساخته شده، مدل ANFIS با ورودی‌های میانگین بارش، میانگین حداکثر دما، SPI و داده‌های یک ماه قبل آنها، با 10 قانون و تابع عضویت گوسی، با مقادیر RMSE برابر 777/0، MAE برابر 593/0 و ضریب همبستگی 4/0 در مرحله آموزش و RMSE برابر 837/0، MAE برابر 644/0 و ضریب همبستگی 362/0 در مرحله آزمون، به‌عنوان مدل برتر انتخاب شد. سپس، پارامترهای ورودی این مدل با استفاده از مدل ARIMA برای 12 ماه آینده پیش‌بینی گردید و به‌عنوان ورودی به مدل مذکور معرفی شدند و SPI برای 12 ماه آینده پیش‌بینی شد. روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و سری زمانی با اختلاف کم در مقادیر خطا، در رتبه‌های بعد قرار گرفتند. پارامترهای ورودی SPI و دما عملکرد مناسبتر و پارامتر بارش عملکرد ضعیف‌تری را داشتند.
متن کامل [PDF 882 kb]   (320 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: عمومی
دریافت: ۱۳۹۴/۱۰/۶ | پذیرش: ۱۳۹۵/۱۰/۱۸ | انتشار: ۱۳۹۶/۱۱/۱۸

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA code

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به نشریه علوم آب و خاک - علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی - Isfahan University of Technology می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2018 All Rights Reserved | JWSS - Isfahan University of Technology

Designed & Developed by : Yektaweb