|
تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، جلد ۱۷، شماره ۴۴، صفحات ۸۷-۱۰۵
|
|
|
عنوان فارسی |
تعیین بهترین مدل سری زمانی در پیش بینی بارندگی سالانه ایستگاه های منتخب استان آذربایجان غربی |
|
چکیده فارسی مقاله |
بارندگی یکی از مهمترین اجزای چرخه آب بوده و به عنوان یکی از مهمترین مولفههای ورودی به چرخههای هیدرولوژیکی بشمار میرود که در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه، نقش بسیار مهمی را ایفا میکند. در این پژوهش برای پیشبینی بارندگی سالانه ایستگاههای سینوپتیک مهاباد، ارومیه و ماکو در استان آذربایجان غربی در دوره آماری 92-1363، از سری زمانی آریما استفاده شد. برای بررسی ایستایی مدل توابع خودهمبستگی (ADF) و خودهمبستگی جزیی (PACF) بکار رفت و با روش تفاضلگیری دادههای ناایستا به داده ایستا تبدیل شدند. با ایستا کردن دادهها از مدلهای تصادفی برای پیشبینی میانگین بارندگی سالانه استفاده گردید. با در نظر گرفتن معیارهای ارزیابی مدل شامل آماره T، P-VALUE کمتر از 05/0 و معیار اطلاعات بیزی (BIC), مدل(1,0,0) ARIMA، مدل(0,1,1) ARIMA و مدل(0,1,1) ARIMA به ترتیب در ایستگاههای ارومیه، ماکو و مهاباد به عنوان مدلی مناسب جهت پیشبینی بارندگی سالانه تعیین و بارش به مدت سه سال (95-1392) پیش بینی شد. نتایج نشان دهنده افزایش بارش است که براساس آمار بارندگی موجود در سالهای مربوطه، نتایج مدل برازش یافته قابل قبول است. |
|
کلیدواژههای فارسی مقاله |
پیشبینی، خودهمبستگی، بارندگی سالانه، سری زمانی، آریما |
|
عنوان انگلیسی |
Determination of the best time series model for forecasting annual rainfall of selected stations of Western Azerbaijan province |
|
چکیده انگلیسی مقاله |
Rainfall is one of the most important components of the water cycle and plays a very important role in the measurement of climate characteristic in any area. Limitations such as lack of sufficient information about the amount of rainfall in time and space scale and complexity of the relationship between meteorological elements related to rainfall, causes the calculation of these parameters using the conventional method not to be implemented. One method of evaluating and forecasting of rainfall in each region is time series models. In this research, to predict the average annual rainfall synoptic station at Mahabad, Uromiya and Mako in West Azarbayejan provience during 1984-2013, linear time series ARIMA was used. To investigate model static, Auto Correlation Function (ACF) and Partial Auto Correlation Function (PACF) was applied and with differencing method, the non-static data transformed to static data. In next step, stochastic models to estimate the annual rainfall average were used. With regard to the evaluation criterion such as T, P-VALUE < 0.05 and Bayesian Information Creterion (BIC), ARIMA (1,0,0), ARIMA (0,1,1) and ARIMA (0,1,1) models was determined as a suitable model for predicting annual rainfall in the three selected stations at Uromiya, Makoo and Mahabad. In the following, the annual rainfall for 3 (2013-2016) years is forecasted which based on rainfall data in that time, the adjusted model was acceptable. |
|
کلیدواژههای انگلیسی مقاله |
|
|
نویسندگان مقاله |
سمیه سلطانی گردفرامرزی | somayeh soltani gerdfaramarzi
عارف صابری | aref saberi
مرتضی قیصوری | morteza gheisouri
|
|
نشانی اینترنتی |
http://jgs.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-11-2&slc_lang=fa&sid=fa |
فایل مقاله |
اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/715/article-715-405766.pdf |
کد مقاله (doi) |
|
زبان مقاله منتشر شده |
fa |
موضوعات مقاله منتشر شده |
تخصصی |
نوع مقاله منتشر شده |
پژوهشی |
|
|
برگشت به:
صفحه اول پایگاه |
نسخه مرتبط |
نشریه مرتبط |
فهرست نشریات
|