پیشبینی بارش ماهانه با استفاده از شاخص های اقلیمی پیوند از دور با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی و مدل آماری (مطالعۀ موردی: ایستگاههای همجوار ششده و قرهبلاغ)
Authors
Abstract:
بسیاری از متغیرهای هواشناسی از جمله بارش بهشدت به گردشهای جوّیـ اقیانوسی بزرگمقیاس وابستهاند. در پژوهش حاضر تأثیر سیگنالهای اقلیمی بر میانگین بارش ماهانۀ ایستگاههای مجاور مناطق ششده و قرهبلاغ طی دورۀ آماری 25 ساله از 1364 تا 1388 بررسی شده است. شبیهسازی بارش با استفاده از مدلهای آماری و شبکۀ عصبی انجام شده است. همبستگی سیگنالهای اقلیمی با بارش در حالتهای مختلف بدون تأخیر و با تأخیرهای 3، 6، 9، 12 ماهه ارزیابی شد. مهمترین شاخصها از بین20 شاخص اقلیمی، شاخصهای NINO1.2، NINO3 و WHWP بهترتیب با ضریب همبستگی 61، 45 و 33 درصد در سطح احتمال 95 درصد انتخاب شدند. نتایج نشان داد بیشترین همبستگی شاخصهای اقلیمی با بارش تأخیری 6 ماهه دارد. نتایج شبیهسازی مدلها نشان داد شبکۀ عصبی مصنوعی دقت بیشتری نسبت به مدل آماری دارد. این مدل قادر است میزان بارش را با توجه به نوسانات شاخصهای انتخابی با ضریب همبستگی 66 درصد و ریشۀ میانگین مربعات خطای (RMSE) 38/1 شبیهسازی کند. درنهایت، پیشبینی با ضریب تبیین 44 درصد بهمدت 5 سال توسط شبکۀ عصبی مصنوعی انجام پذیرفت. بنابراین، با توجه به اهمیت بارش و بحران جدی آب در منطقه، بهمنظور مدیریت منابع آب، شناخت پارامترهای مؤثر بر بارش و پیشبینی بلندمدت آن لازم و ضروری است.
similar resources
پیشبینی بارش ماهانه با استفاده از الگوهای پیوند از دور و شبکۀ عصبی مصنوعی (مطالعۀ موردی: حوزۀ فلات مرکزی ایران)
تحقیق حاضر با هدف بررسی تأثیر شاخصهای پیوند از دور بر رخداد بارش ماهانه و پیشبینی بارندگی در حوزۀ آبخیز فلات مرکزی ایران با استفاده از مدل شبکة عصبی مصنوعی چندگامی مستقیم (DMSNN) با پارامترهای مذکور است. براین مبنا مقادیر بارش طی دورة مشترک آماری 1981-2014 در 20 ایستگاه سینوپتیک منطقۀ مورد مطالعه انتخاب شد، بهطوری که دورۀ آماری 1981- 2004 برای توسعة مدل و سالهای 2004-2014 جهت صحتسنجی مدل ب...
full textThe effect of cyclosporine on asymmetric antibodies and serum transforming growth factor beta1 in abortion-prone model of mice CBA/J x DBA/2
كچ ي هد فده و هقباس : ي ک ي طقس زورب للع زا اه ي ،ررکم ا لماوع تلاخد ي ژولونوم ي ک ا رد ي ن قم طققس عون ي وراد دقشاب ي س ي روپسولک ي ،ن ح لدم رد طقس شهاک بجوم ي ناو ي CBA/j×DBA/2 م ي تنآ ددرگ ي داب ي اه ي ان و راققتم TGF-β لماوع زا عت مهم يي ن گلماح تشونرس هدننک ي سررب روظنم هب رضاح هعلاطم تسا ي ات ث ي ر اس ي روپسولک ي ن م رب ي از ا ي ن تنآ عون ي داب ي س و اه ي اکوت ي ن TGF...
full textThe Study of Stressful Factors in Clinical Education for Nursing Students Studying in Nursing and Midwifery College in Khorramabad
کچ هدي پ شي مز هني فده و : شزومآ لاب يني شخب ساسا ي شزومآ مهم و راتسرپ ي تسا . و هنوگ ره دوج لکشم ي شزومآ رد لاب يني ، آراک يي هدزاب و ا ني شزومآ زا شخب راچد ار لکشم م ي دنک . فده اب رضاح شهوژپ سررب ي لماوع سرتسا از ي شزومآ لاب يني رد وجشناد ناي راتسرپ ي هدکشناد راتسرپ ي و يامام ي ماـجنا داـبآ مرـخ تسا هتفرگ . شور و داوم راک : رضاح هعلاطم کي هعلاطم صوت يفي عطقم ي تسا . د...
full textمقایسۀ کارایی شبکۀ عصبی مصنوعی در پیشبینی خشکسالی هواشناسی با استفاده از پیوند از دور و پارامترهای اقلیمی (مطالعۀ موردی: جنوب استان قزوین)
خشکسالی در نگاهی کلی معلول یک دورۀ شرایط خشک غیرعادی است که به اندازۀ کافی دوام داشته و سبب عدم تعادل در وضعیت هیدرولوژیک یک ناحیه همچون افت منابع آب سطحی و زیرزمینی میگردد. هدف از این تحقیق مدلسازی پیشبینی خشکسالی هواشناسی در سه مقیاس زمانی کوتاهمدت، میانمدت و بلندمدت در ایستگاه بارانسنجی واقع در دشت جنوبی استان قزوین، با استفاده از شبکۀ عصبی پرسپترون چندلایه و با در نظر گرفتن پارامترها...
full textپیشبینی مقادیر بارش ماهانه با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی و مدل درختی M5 (مطالعۀ موردی: ایستگاه اهر)
بارش یکی از مهمترین اجزای چرخۀ آب است و در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه، نقش بسیار مهمی ایفا میکند. تخمین مقادیر بارش ماهانه برای اهداف مختلفی چون، برآورد سیلاب، خشکسالی، برنامهریزی آبیاری و مدیریت حوضههای آبریز، اهمیت زیادی دارد. پیشبینی بارش در هر منطقهای نیازمند وجود دادههای دقیق اندازهگیریشدهای مانند، رطوبت، دما، فشار، سرعت باد و غیره است. محدودیتهایی چون، نبود اطلاعات کافی در مو...
full textMy Resources
Journal title
volume 3 issue 3
pages 391- 403
publication date 2016-09-22
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023