Journal of Water and Soil Science
علوم آب و خاک
jwss
Agriculture
http://jstnar.iut.ac.ir
0
user
2476-3594
2476-5554
10.47176/jwss
fa
jalali
1397
12
1
gregorian
2019
3
1
22
4
online
1
fulltext
fa
استفاده از نگرش تحلیل مؤلفههای اصلی برای وزندهی ویژگیهای آماری، اقلیمی و جغرافیایی حداکثر بارندگی 24 ساعته و تحلیل مکانی خوشهبندی (مطالعه موردی: حوضه دریاچه ارومیه)
Using the Principal Component Analysis Approach for Weighting Statistical, Climatic and Geographical Attributes of the Maximum 24-hour Rainfall and Spatial Clustering Analysis (A Case Study: Urmia Lake Basin)
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong><span style="font-family:b lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">ناحیهبندی یکی از ابزارهای مفید برای انجام تحلیلهای مؤثر در مناطق فاقد داده، یا دارای دادههای ناقص است. یکی از روشهای ناحیهبندی که در مطالعات هیدرولوژیک بسیار مورد استفاده قرار میگیرد، خوشهبندی است. یکی از عوامل تأثیرگذار بر خوشهبندی، درجه اهمیت و میزان مشارکتی است که هر یک از این ویژگیها میتوانند داشته باشند. در این پژوهش، سعی شد از یک مجموعه گستردهای از ویژگیها برای مقایسه عملکرد آنها در ناحیهبندی استفاده شود. سپس، با توجه به درجه اهمیت و نقشی که هر ویژگی در ناحیهبندی دارد، وزن مناسب برای هر یک از گروه ویژگیها با استفاده از خروجی روش تحلیل مؤلفههای اصلی تعیین و تأثیر وزندهی در تشکیل ناحیههای همگن با استفاده از روش خوشهبندی وارد بررسی شد. بدینمنظور، در این پژوهش از دادههای حداکثر بارش 24 ساعته 63 ایستگاه بارانسنجی واقع در حوضه دریاچه ارومیه که دارای طول دوره آماری 30 سال (1387-1358) هستند، استفاده شد. علاوه بر این، هفت دسته ویژگی بهمنظور ناحیهبندی بارش تعریف شدند</span></span></strong><span dir="LTR">.</span><strong><span style="font-family:b lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> نتایج نشان داد که با درنظر گرفتن ویژگیهای مختلف و ترکیب آنها با یکدیگر، ناحیهبندی متفاوتی در تعداد نواحی تشکیل شده است و نیز تعداد ایستگاههای متفاوتی در هر ناحیه وجود خواهد داشت. از میان هفت گروه ویژگی مشخص شد که دسته ویژگیهای جغرافیایی و اقلیمی- جغرافیایی خوشهبندی مناسبتری را در سطح حوضه نشان دادهاند. همچنین، وزن دادن به ویژگیها در بیشتر موارد میتواند تأثیر مثبتی در بهبود اندازه همگنی و تشکیل نواحی مستقل از لحاظ پراکندگی ایستگاهها و چگونگی قرارگیری آنها در سطح حوضه داشته باشد.</span></span></strong><span style="font-family:b lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"></span></span></div>
<div style="text-align: justify;">Regionalization is one of the useful tools for carrying out effective analyses in regions lacking data or with having only incomplete data. One of the regionalization methods widely used in the hydrological studies is the clustering approach. Moreover, another effective factor on clustering is the degree of importance and participation level for each of these attributes. In this study, it was tried to use a broad range of attributes to compare their performance in regionalization. Then, according to the importance and role of each attribute in regionalization, the appropriate weight for each of the attributes in each category was determined using the principal component analysis (PCA) method, and the effect of this weighting in forming the homogenous regions was investigated by the Ward's clustering method. In this regard, the maximum 24-hour rainfall data of 63 meteorological stations located in Urmia Lake Basin (ULB) was used in this study during a time period of 30 years (1979-2008). Furthermore, seven categories of attributes were defined in order to regionalize the rainfall. The results showed that by considering different attributes and combining them with each other, a different clustering is obtained in each category in terms of the number of clusters and stations. Among seven categories of attributes, it was found that the geographical and climatic-geographical categories of attributes showed a more appropriate clustering over the ULB. Additionally, the weighting of attributes could have more effect on improving homogeneity and forming the independent clusters in most cases in terms of the scattering of station and how to locate over the basin.</div>
تتحلیل مؤلفههای اصلی, حوضه دریاچه ارومیه, روش خوشهبندی وارد, وزندهی ویژگیها
Principle component analysis, Urmia Lake basin, Ward’s clustering method, Attributes’ weighting
41
58
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-3659-1&slc_lang=fa&sid=1
Z.
Dehghan
زهره
دهقان
z.dehghan@ag.iut.ac.ir
000319475328460028467
000319475328460028467
Yes
1. Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran.
1. گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان
S. S.
Eslamian
سید سعید
اسلامیان
000319475328460028468
000319475328460028468
No
1. Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran.
1. گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان
R.
Modarres
رضا
مدرس
000319475328460028469
000319475328460028469
No
2. Department of Rangeland and Watershed Management, College of Natural Resources, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran.
2. گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی اصفهان