Performance evaluation of artificial neural networks in statistical downscaling of monthly precipitation (Case study: Minab watershed)
محل انتشار: مجله تحقیقات منابع زیست محیطی، دوره: 5، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 460
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJERR-5-2_006
تاریخ نمایه سازی: 17 مهر 1398
چکیده مقاله:
Assessment of the impacts of climate change on water resources has been obtainedsignificant attentions in the past decade. This paper assesses the climate change impacts onprecipitation in the Minab basin, in the Hormozgan province in Iran. Two monthlyprecipitation downscaling methods were proposed based on multi-layer perceptron (MLP)and radial basis function (RBF) neural networks. The downscaling models were calibratedand validated using the large scale climatic parameters (predictors) derived from NationalCenter for Environmental Prediction (NCEP)/ National Centre for Atmospheric Research(NCAR) reanalysis data set for downscaling monthly precipitation in the Minab basin inIran. Pearson correlation was employed to choose the predictors among the NCEP/ NCARreanalysis data set and final predictor combination for each station is assigned. The resultsof the downscaling models revealed that the MLP model produced more accurate andconsistent results by downscaling the large scale climatic parameters compared to the RBFmodel. The proposed model can be reliably utilized for developing future projections ofprecipitation using the general circulation models outputs which can be employed also asthe inputs in hydrological models.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Meysam Alizamir
Ph.D. student, Department of Civil Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Mehdi Azhdary Moghadam
Associate Professor, Department of Civil Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Arman Hashemi Monfared
Assistant Professor, Department of Civil Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Ali Akbar Shamsipour
Associate Professor, Faculty of Geography, University of Tehran, Tehran, Iran
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 :