
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 447 |
تعداد مقالات | 4,557 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,380,003 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,580,071 |
پیشبینی متغیر سرعت باد در حوضه زاینده رود با استفاده از سری زمانی | ||
پژوهش های نوین در مهندسی آب پایدار | ||
دوره 1، شماره 1، شهریور 1401، صفحه 27-43 اصل مقاله (1 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22103/nrswe.2022.19744.1007 | ||
نویسندگان | ||
فائزه جان نثاری* 1؛ سعید اسلامیان2 | ||
1علوم و مهندسی آب، کشاورزی،دانشگاه صنعتی اصفهان،اصفهان،ایران | ||
2علوم و مهندسی آب، دانشکده مهندسی کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان، ایران | ||
چکیده | ||
باتوجه به تاثیر سرعت باد بر مسائل مهم اقلیمی همچون تبخیر و تعرق، در این تحقیق سرعت باد در هفت ایستگاه هواشناسی حوضه زایندهرود با استفاده از روش سری زمانی مورد بررسی قرار گرفت. دورههای زمانی مورد بررسی شامل 7 روز، 15 روز، 30 روز، فصلی و روزانه بود. دادههای پرت با روشهای نمودار جعبهای، نرمال و گروبزبک مشخص گردید. مدلسازی با بررسی نمودارهای خودهمبستگی و خودهمبستگی جزئی و معیارهای آکایک، شوارتز و حنان کوین انجام شد. سپس نرمال بودن با آزمونهای کولموگروف اسمیرنوف و جارک برا مورد بررسی قرار گرفت. برای بررسی صحت مدل از آزمونهای دوربین واتسون و پرت مانتو استفاده شد. آزمون روند و همگنی با استفاده از نرم افزار Matlab و مدلسازی با استفاده از نرم افزار Minitab، Eviews انجام گردید. جهت اعتبارسنجی در بازههای روزانه و 7 روزه از 5 درصد دادهها و در 15 روز و 30 روز از 10 درصد و در بازه زمانی فصلی از 20 درصد دادهها استفاده شد. بررسی روند با روش ناپارامتری منکندال انجام گرفت و تقریباً در تمامی بازهها روند افزایشی مشاهده شد. . همچنین بر اساس نتایج بدست آمده (ضریب تعیین بالاتر از 7/0 و میانگین مربعات خطا و درصد خطا زیر 20درصد) مدل SARIMA در بازههای زمانی 7روزه و 15روزه و 30 روزه و مدل ARIMA در بازههای زمانی روزانه و فصلی به عنوان مدل برتر معرفی گردید. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی؛ حوضه زاینده رود؛ سری زمانی؛ سرعت باد؛ ARIMA؛ SARIMA | ||
مراجع | ||
1.Alencar D.B., Affonso C.M., Oliveira R.C., and Jose Filho C.R. 2018. Hybrid approach combining SARIMA and neural networks for multi-step ahead wind speed forecasting in Brazil. IEEE Access, 6: 55986-55994. https://doi.org/ 1109/ACCESS.2018.2872720 2.Alsharif M.H., Younes M.K. and Kim J. 2019. Time series ARIMA model for prediction of daily and monthly average global solar radiation: Tcastud Seo. Symmetry, 11: 240-257. https://doi.org/10.3390/sym11020240 3.Asfaw A., Simane B., Hassen A. and Bantider A. 2018. Variability and time series trend analysis of rainfall and temperature in northcentral Ethiopia: A case study in Woleka sub-basin. Weather and Climate Extremes, 19:29-41. https://doi.org/10.1016/j.wace.2017.12.002 4.Chen J., Zeng G.Q., Zhou W., Du W., and Lu K.D. 2018. Wind speed forecasting using nonlinear-learning ensemble of deep learning time series prediction and extremal optimization. Energy conversion and management, 165, 681-695. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.03.098 5.Dudangeh A., Abedi Koopai J., and Gohari A. 2012. Application of time series models to determine the trend of future climatic parameters in order to manage water resources. Water and Soil Science, 16: 59-74 (In Persian). 6.Eslamian S. 2014. Handbook of Engineering Hydrology Engineering Hydrology and Water Management. CRC Press, USA. 7.Gardfaramarzi S., Saberi, and Qaisouri A. 2017. Determining the best time series model in forecasting annual rainfall of selected stations in West Azerbaijan province. Applied Research in Geographical Sciences, 17: 87-105 (In Persian). 8.Helmi M., Bakhtiari B. and Ghaderi K. 2020. Modeling and forecasting of meteorological drought using SARIMA time series model in different climatic samples of Iran, Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14:1090-1079 (In Persian). 9.Kalamaras N., Philippopoulos K., Deligiorgi D., Tzanis C.G. and Karvounis G. 2017. Multifractal scaling properties of daily air temperature time series. Chaos, Solitons & Fractals, 98: 38-43. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2017.03.003 10.Khazaei M., and Mirzaei M. 2014. Prediction of climatic variables using time series analysis of Zohreh watershed. Applied Research in Geographical Sciences, 34: 233-250 (In Persian). 11.Khtar B., and Bahmani A. 2015. Prediction of soil layer temperature using time series models. Journal of Soil Research (Soil and Water Sciences), 210-199 (In Persian). 12.Kocsi T., Kovács-Székely I., and Anda A. 2020. Homogeneity tests and non-parametric analyses of tendencies in precipitation time series in Keszthely, Western Hungary. Theoretical and Applied Climatology, 139 :849-859. https://link.springer.com/article/10.1007/s00704-019-03014-4 13.Little T.D. 2013. The Oxford Handbook of Quantitative Methods in Psychology, Oxford University Press. 14.Modares R., and Eslamian S. Modeling the time series of Zayandehrud river flow. Iranian Journal of Science and Technology, 30:570-567 (In Persian). 15.Nazaripour H., Karimi Z., and Sedaghat M. 2012. Hydrometeorological drought assessment based on the integrated drought index and its prediction with Markov chain in Sarbaz river basin (southeast of Iran). Journal of Soil and Water Sciences, 20: 169-151 (In Persian). 16.Nury A.H., Hasan, K. and Alam, M.J.B. 2017. Comparative study of wavelet-ARIMA and wavelet-ANN models for temperature time series data in northeastern Bangladesh. Journal of King Saud University Science, 29:47-61. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2015.12.002 17.Shabani B., Mousavi Baigi M., Jabbari Noghabi M., and Hero B. 2013. Modeling and forecasting the maximum and minimum monthly temperatures of Mashhad plain using time series models. Journal of Water and Soil, 27: 906-896 (In Persian). 18.Qahraman N., and Qarakhani, A. 2012. Evaluation of time series stochastic models in estimating evaporation from the pan (Case study: Shiraz station). Water Research in Agriculture (Soil and Water Sciences), 25: 81-75 (In Persian). 19.Yasir L ., Ma Y., Sher M., Muhammad Y., and Muhammad Atif 2020. Spatial analysis of temperature time series over the Upper Indus Basin (UIB) Pakistan. Theoretical and Applied Climatology, 139: 741-758. https://link.springer.com/article/10.1007/s00704-019-02993-8 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 359 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 187 |