Drought prediction using linear time series (case study: Qasemlu and Sadde Noruzlu stations)
- سال انتشار: 1397
- محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم و مهندسی
- کد COI اختصاصی: CARSE03_109
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 534
نویسندگان
Ph.D of water resources engineering, University of Urmia, urmia, Iran
Associate professor, water engineering department, University of urmia, urmia, Iran
چکیده
Unfortunately, in thr recent years, most Middle Eastern countries have oftenexperienced drought and shortage of rainfall. Therefore, the appropriate predictions ofseverity of the drought are very important to reduce of damages. In studies of waterresources engineering, the better forecast of hydrological data has significantimportant. In this field, linear time series models are widely used in hydrology. Themain goal of this research is the prediction of drought severity and its frequency, usingprecipitation synthetic data generation. The generation of synthetic data wasperformed employing the linear time series, ARMA, at two selected stations(Qasemlu and Sedde Norualu) with 37 years (1981-2017) rainfalling data in the Westbasin of Orumiyeh Lake, West Azarbaijan, Iran. In this regard, normality andhomogeneity of the time series have been performed and ARMA model was utilizedto simulate normalized data sets. According to less Akaike information criterion ,themodel of ARMA (1,0) was chosen as the best model. To select the most suitablemodel for simulation of time series, annual precipitation data were predictedcorresponding to 37 years in 1000 samples. Finally, drought indices of SPI and PNPIwere calculated and their frequencies were determined for periods of 1, 10,15, 25,35,50, 75 and 99.کلیدواژه ها
ARMA model, drought index, drought severity, prediction, time seriesmodelمقالات مرتبط جدید
- ارزیابی تاثیر فناوریهای نوین دیجیتال (BIM)، هوش مصنوعی و اینترنت اشیا بر بهبود بهره وری و کاهش ریسک در پروژه های ساخت و ساز ایران مطالعه) مورردی اداره کل نوسازی شهر تهران منطقه (۸)
- سازه های مقاوم هوشمند جهت بهینه سازی مصرف انرژی با محوریت زیست محیطی
- درآمدی بر امکان حضور رهنمودهای باغسازی معماری اسلامی در پیشبرد طراحی منظر معاصر
- باغسازی در معماری اسلامی؛
- شناسایی ریسکهای موثر در پیشرفت فیزیکی پروژه های ساخت به روش بهترین بدترین فازی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.