ارزیابی روش های آمار کلاسیک در تخمین و بازسازی دمای روزانه کشور ایران

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 79

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_GIS-16-1_006

تاریخ نمایه سازی: 4 تیر 1403

چکیده مقاله:

سابقه و هدف: تصمیم گیری و مدیریت موثر درزمینه توسعه پایدار منابع طبیعی نیازمند دسترسی به اطلاعات دقیق و به روز اقلیمی است. این اطلاعات امکان بررسی نقش تغییرات اقلیمی را در موضوعات گوناگون مهیا می کنند و براساس آن، می توان راهکار های مدیریتی موثری را تدوین کرد. در این راستا، پارامتر دما یکی از مهم ترین شاخص های اقلیمی است که نقش محوری را در تحلیل ها و پژوهش های محیطی ایفا می کند. با توجه به نقش اساسی دما در موضوعات گوناگون، دسترسی به داده های دمایی دقیق و جامع اهمیت بسیاری دارد. این داده ها باید به گونه ای باشند که بتوانند تصویری واضح و کامل از الگوهای دمایی، در طول زمان، ارائه دهند. اما متاسفانه، داده های اقلیمی اغلب با مشکلاتی مانند انقطاع آماری و خطاهای اندازه گیری مواجه اند. این مشکلات ممکن است به تصمیم گیری های نادرست و برنامه ریزی های ناکارآمد منجر شوند. در این پژوهش، با استفاده از روش های آماری، سعی شده است داده های دمایی موجود و انقطاع های آماری آنها با استفاده از روش هایی ازجمله مختصات جغرافیایی (گرافیکی)، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی که در تکمیل داده های اقلیمی شناخته شده و پرکاربردند، تحلیل و ارزیابی شود. انتخاب روش مناسب از میان این روش ها می تواند دقت تخمین داده های دمایی را افزایش دهد و در تصمیم گیری های مبتنی بر داده های جامع تر و معتبرتر، نقش اساسی داشته باشد. درنهایت، هدف از این پژوهش معرفی بهترین روش برای تخمین اطلاعات و رفع انقطاع آماری است که پژوهشگران، مدیران و سیاست گذاران را درزمینه توسعه پایدار و درک بهتر شرایط اقلیمی و اتخاذ تصمیماتی هوشمندانه تر و موثرتر، یاری خواهد کرد. مواد و روش ها: در این پژوهش، به منظور رفع خلا آماری، روش های شناخته شده و محبوب آمار کلاسیک شامل روش مختصات جغرافیایی، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی، در تخمین داده های دمایی کشور ارزیابی شد. به منظور بررسی بهترین روش برای تکمیل اطلاعات مفقودی، از اطلاعات ۱۲۵ ایستگاه استفاده شد. این ایستگاه ها دارای اطلاعات کامل (بدون هیچ گونه مفقودی)، درطول ۲۱ سال (۲۰۲۰-۲۰۰۰ م.) بودند. ازآنجاکه محاسبات گسترده و زمان بر بودند، با انتخاب ۱۰٪ این ایستگاه ها به صورت تصادفی با پراکندگی مکانی مناسب، عملیات پرکردن اطلاعات روی ایستگاه های منتخب انجام شد. اطلاعات ایستگاه های منتخب، در هر مرحله و به صورت جداگانه، حذف و براساس پنج ایستگاه مجاور خود، بازسازی شدند و به منظور ارزیابی روش های مذکور، از معیار های ارزیابی آماری ضریب تبیین (R۲)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین انحراف مطلق (MAD) استفاده شد. نتایج و بحث: با ارزیابی نتایج حاصل از بررسی مقادیر محاسباتی ازطریق روش نسبت نرمال درمقابل مقادیر مشاهداتی، مشخص شد تمامی ایستگاه های مورد بررسی همبستگی بالایی دارند؛ این نکته بیانگر مقبولیت روش نسبت نرمال برای تخمین داده هاست. با توجه به مقادیر متوسط حاصل از ارزیابی نتایج، روش نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی، مختصات جغرافیایی و میانگین حسابی به ترتیب، با مقدار RMSE معادل ۰۵/۳، ۲۸/۳، ۳۰/۳ و ۵۱/۳ درجه سلسیوس، اولویت بندی می شوند. بنابراین روش نسبت نرمال در میان سایر روش های مورد مطالعه از مقبولیت بیشتری برخوردار است و ازاین رو، در رفع مشکلاتی اعم از فقدان اطلاعات، خطای موجود در داده ها و همچنین گسترش دوره زمانی مطالعاتی، می توان از آن بهره برد. نتیجه گیری: در میان روش های مورد بررسی، روش نسبت نرمال به صورت کلی مقبولیت و کیفیتی بیشتر از دیگر روش ها دارد که توصیه می شود در پژوهش های آتی، در محدوده مطالعاتی مشابه، از این روش استفاده شود. در مراتب بعدی، به ترتیب روش مختصات جغرافیایی، همبستگی وزنی و میانگین حسابی قرار دارند. شایان توجه است، با اینکه سایر روش ها در مراتب اهمیت بعدی واقع شده اند، همچنان در برخی ایستگاه ها کارآیی مناسبی نشان می دهند؛ بنابراین در شرایط متفاوت، روش های متنوعی می تواند نیاز به ترمیم داده ها را رفع کند و با توجه به محدوده مورد مطالعه، باید بهترین روش انتخاب شود و به کار رود.

نویسندگان

محمد خالدی

گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

قاسم زارعی

موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Alfaro, R. & Pacheco, R., ۲۰۰۰, Aplicación de algunos métodos ...
  • Armanuos, A.M., Al-Ansari, N. & Yaseen, Z.M., ۲۰۲۰, Cross Assessment ...
  • Asseng, S., Foster, I. & Turner, N.C., ۲۰۱۱, The Impact ...
  • Bannayan, M., Crout, N. & Hoogenboom, G., ۲۰۰۳, Application of ...
  • Barrios, A., Trincado, G. & Garreaud, R., ۲۰۱۸, Alternative Approaches ...
  • Campozano, L., Sánchez, E., Avilés, Á. & Samaniego, E., ۲۰۱۴, ...
  • De Martonne, E., ۱۹۲۶, Aerisme, et índices d’aridite, Comptesrendus de ...
  • Hasanpour Kashani, M. & Dinpashoh, Y., ۲۰۱۲, Evaluation of Efficiency ...
  • Houari, R., Bounceur, A., Kechadi, M.T., Tari, A.K. & Euler, ...
  • Mouneskhah, V., Khaledi, M., Hadi, M. & Samadianfard, S., ۲۰۲۳, ...
  • Palosuo, T., Kersebaum, K.C., Angulo, C., Hlavinka, P., Moriondo, M., ...
  • Paulhus, J.L. & Kohler, M.A., ۱۹۵۲, Interpolation of Missing Precipitation ...
  • Rafii, F. & Kechadi, T., ۲۰۱۹, Collection of Historical Weather ...
  • Romman, Z.A., Al-Bakri, J.T. & Al Kuisi, M.M., ۲۰۱۹, Estimation ...
  • Shabalala, Z.P., Moeletsi, M.E., Tongwane, M.I. & Mazibuko, S.M., ۲۰۱۹, ...
  • Simolo, C., Brunetti, M., Maugeri, M. & Nanni, T., ۲۰۱۰, ...
  • Teegavarapu, R.S. & Chandramouli, V., ۲۰۰۵, Improved Weighting Methods, Deterministic ...
  • Wilhite, D.A., ۲۰۰۰, Drought as a Natural Hazard: Concepts and ...
  • Willmott, C.J., Robeson, S.M. & Feddema, J.J., ۱۹۹۴, Estimating Continental ...
  • Young, K.C., ۱۹۹۲, A Three-Way Model for Interpolating for Monthly ...
  • Zare khormizie, H. & Ghafarian Malamiri, H.R., ۲۰۲۰, Effect of ...
  • نمایش کامل مراجع