Journal of Applied Research in Geographical Sciences
نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی
jgs
Literature & Humanities
http://jgs.khu.ac.ir
1
admin
2228-7736
2588-5138
10.61186/jgs
fa
jalali
1396
3
1
gregorian
2017
6
1
17
44
online
1
fulltext
fa
تعیین بهترین مدل سری زمانی در پیش بینی بارندگی سالانه ایستگاه های منتخب استان آذربایجان غربی
Determination of the best time series model for forecasting annual rainfall of selected stations of Western Azerbaijan province
پژوهشي
Research
<p dir="RTL" style="text-align:justify;text-indent:7.0pt;direction:rtl;unicode-bidi:embed;"><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:b nazanin;">بارندگی یکی از مهمترین اجزای چرخه آب بوده و به عنوان یکی از مهمترین مولفه</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:b nazanin;">های ورودی به چرخه</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:b nazanin;">های هیدرولوژیکی بشمار می­رود که در سنجش خصوصیات اقلیمی هر منطقه، نقش بسیار مهمی را ایفا </span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">می­کند. در این پژوهش برای پیش</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">بینی 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 (</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">ADF</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">) و خودهمبستگی جزیی (</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">PACF</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">) بکار رفت و با روش تفاضل</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">گیری داده</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">های ناایستا به داده ایستا تبدیل شدند. با ایستا کردن داده­ها از مدل</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">­</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">های تصادفی برای پیش­بینی میانگین بارندگی سالانه استفاده گردید. با در نظر گرفتن معیارهای ارزیابی مدل شامل آماره </span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">T</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">، </span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">P</span></span></strong><strong><span dir="LTR">-</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">VALUE</span></span></strong> <strong><span style="font-family:b nazanin;">کمتر از 05/0 و معیار اطلاعات بیزی (</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">BIC</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">)</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:calibri,sans-serif;">,</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;"> مدل</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:11.0pt;">(1,0,0) </span></span></strong> <strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">ARIMA</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:10.0pt;">، </span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">مدل</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:11.0pt;">(0,1,1) </span></span></strong> <strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">ARIMA</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;"> و مدل</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:11.0pt;">(0,1,1)</span></span></strong> <strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.0pt;">ARIMA</span></span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;"> به ترتیب در ایستگاه­های ارومیه، ماکو و مهاباد به عنوان مدلی مناسب جهت پیش­بینی بارندگی سالانه</span></strong> <strong><span style="font-family:b nazanin;">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.</span></strong></p>
<p style="text-align: justify;">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.</p>
پیشبینی, خودهمبستگی, بارندگی سالانه, سری زمانی, آریما
Prediction, autocorrelation, annual rainfall, time series, ARIMA.
87
105
http://jgs.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-11-2&slc_lang=fa&sid=1
Somayeh
Soltani gerdfaramarzi
سمیه
سلطانی گردفرامرزی
ssoltani@ardakan.ac.ir
10031947532846009327
10031947532846009327
Yes
دانشگاه اردکان
Aref
Saberi
عارف
صابری
Aref.sabri.2714@gmail.com
10031947532846009328
10031947532846009328
No
دانشگاه اردکان
Morteza
Gheisouri
مرتضی
قیصوری
m.gheysouri@gmail.com
10031947532846009329
10031947532846009329
No
دانشگاه اردکان