جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « Frequency analysis » در نشریات گروه « اکولوژی »
تکرار جستجوی کلیدواژه « Frequency analysis » در نشریات گروه « کشاورزی »-
ECOPERSIA, Volume:11 Issue: 4, Autumn 2023, PP 275 -289Aims
Over the past twenty years, Iran has experienced a rise in extreme temperatures, particularly in hot events like extreme temperatures, as indicated by recent studies. This research seeks to analyze the annual maximum temperatures (AMT) in the dry Province of Kerman, Iran, focusing on both stationary (S) and nonstationary (NS) behavior.
Materials & MethodsTrend, homogeneity, and stationarity tests were utilized to identify the critical characteristics of the AMTs from 1979 to 2019. Frequency analysis of the AMTs was conducted using both stationary Generalized Extreme Value (S-GEV) and nonstationary GEV (NS-GEV) models, estimating distribution parameters through a maximum likelihood estimator(MLE). In addition to the time-varying NS-GEV (TNS-GEV) investigations, soil moisture (SM) was incorporated as a covariate.
FindingsResults demonstrate that, compared to the S-GEV case, the NS-GEV frequency analyses significantly impact the return values of the AMTs, leading to an increase. The NS-GEV estimations for 50-year return levels were significantly higher than those in the S-GEV. The study’s findings revealed that the average Akaike Information Criterion (AIC) for both the S-GEV and TNS-GEV estimations decreased from 110 to 71 across all 12 selected stations in Kerman Province. The AIC value for the NS-GEV with the soil moisture (SM) covariate was approximately 94. Thus, the TNS-GEV frequency analysis of AMTs resulted in improved AIC values compared to the NS-GEV with soil moisture as the covariate.
ConclusionGiven the nonstationary (NS) conditions caused by natural and/or human activities, it is recommended to utilize NS frequency analysis for estimating hydrologic variables across different design periods. It has been noted that NS-GEV frequency analyses lead to higher return levels of AMTs than S-GEV analyses.
Keywords: Extreme temperature, Non-stationary, Frequency analysis, time-varying, Soil moisture, Kerman} -
مجله اکو هیدرولوژی، سال چهارم شماره 4 (زمستان 1396)، صص 1227 -1239پدیده تغییر اقلیم آب و هوایی موجب تکرار حوادث غیرمترقبه نظیر خشکسالی و سیل می شود و خسار ت های بسیاری به زندگی انسان و اکوسیستمهای طبیعی وارد میکند. هدف از این پژوهش، حفظ پایداری حوضه سد دویرج شهرستان دهلران در سناریوهای واداشت تابشی در برابر حوادث تغییر اقلیم است. دوره مشاهداتی در این پژوهش (1987 2015) و دوره آتی (2016 2044) است. به این منظور از ترکیب وزنی پنج مدل گزارش پنجم (AR5) تحت سناریوی rcp8.5 برای ارزیابی تغییرات بارش و دما در دوره آتی استفاده شد. از روش وزن دهی MOTP برای کاهش عدم قطعیت مدلهای GCM استفاده شد و ریزمقیاس سازی به روش عامل تغییر انجام شد. پایش خشکسالی هواشناسی در بازه های ماهانه، فصلی و سالانه با روش زنجیره مارکوف و شاخصهای خشکسالی SIAP، SPI ،Z scoreو BMDI و تحلیل فراوانی محاسبه شد. نتایج بیان کننده افزایش میانگین درازمدت بارش و دمای ماهانه به میزان 14 درصد و 2/1 درجه سانتیگراد نسبت به دوره پایه است. تحلیل عدم قطعیت بارشها با زنجیره مارکوف احتمال وقوع ماه بدون بارش بعد از ماه بدون بارش دیگر در فصول زمستان، بهار و پاییز به ترتیب 56، 63 و 52 درصد است و احتمال وقوع بارش بعد از یک ماه خشک در فصول یادشده به ترتیب 44، 35 و 47 درصد است نیز بیشترین احتمال وقوع ماه های با بارش، مربوط به ماه آوریل است. بر اساس تحلیل نمایه های خشکسالی سال 2017-2018 نسبت به سال 2016-2017 مرطوبتر و در کل دوره آتی سالهای 2024-2025 و 2025-2026 مرطوبترین سالها بر اساس این پژوهش اند. تحلیل فراوانی بارش حوضه سد دویرج بارش با دوره بازگشت 50 سال را 61/727 میلیمتر در یک سال برآورد کرده است.کلید واژگان: تحلیل فراوانی, تغییر اقلیم, زنجیره مارکوف, شاخص های خشکسالی, گزارش پنجم (AR5)}The aim of this study is to preserve the sustainability of the Doiraj watershed in RCP scenarios. The observation and future period in this study is (1987-2015) and (2044-2016). For this purpose, the combined weight of 5 models of Fifth Report (AR5), rcp8.5 scenario, used to assess changes in temperature and precipitation in the coming period. MOTP weighting method to reduce uncertainty of GCM models were used Meteorological drought monitoring in monthly, Seasonal and yearly intervals using Markov chain, frequency analysis and drought indexes SIAP, SPI, Z score and BMDI was calculated. The results showed that long-term average monthly rainfall and temperature at a rate of 14 percent and 2.1 degrees Celsius as compared to the baseline. Markov chain probability of uncertainty precipitation showed, two months without precipitation in winter, spring and autumn, respectively 56, 63 and 52 percent and the chance of precipitation after a month of dry seasons, respectively 44, 35 and 47 percent. Based on the analysis of the indices during the years 2017-2018 than in 2016-2017 wetter and future years in the period 2024-2025 and 2025-2026 wettest years on the basis of this research.Keywords: Meteorological drought, AR5, drought indexes, Markov chain, Frequency analysis}
-
در سالهای اخیر، توجه به ساختار وابستگی موجود در بین متغیرهای هیدرولوژیک افزایش یافته و این امر موجب شده است که تحلیل چند متغیره به عنوان جایگزین مناسبی در مقابل روشهای تک متغیره معرفی شود. در این مطالعه از تابع مفصل برای تحلیل چند متغیره جریانهای کمینه حوضه آبریز دز در محل ایستگاه های تنگ پنج بختیاری و تنگ پنج سزار استفاده شد. ابتدا جریان کمینه هفت روزه در محل ایستگاه های مطالعه شده، از داده های دبی روزانه رودخانه های بختیاری و سزار در دوره آماری 1335 1391 استخراج شد. در مرحله بعد، 11 تابع توزیع احتمالاتی مختلف به داده های جریان کمینه برازش داده شد که در این بین توزیعهای لجستیک (برای ایستگاه تنگ پنج بختیاری) و مقادیر حدی تعمیم یافته (برای ایستگاه تنگ پنج سزار) به عنوان توزیع حاشی های مناسب انتخاب شدند. پس از انتخاب توزیع حاشی های، باید پارامتر مفصل تعیین شود. در این مطالعه، از دو روش توابع منطقی برای حاشیه ها (IFM) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) استفاده شد. نتایج نشان داد روش PSO عملکرد مناسبتری در برآورد پارامتر مفصل داشت. سپس از بین توابع مفصل علی میخائیل حق، کلایتون، فرانک، گالامبوس و گامبل هوگارد، تابع مفصل فرانک با داشتن کمترین خطا و بیشترین دقت برای ایجاد توزیع توام جفت داده های جریان کمینه هفت روزه ایستگاه های تنگ پنج بختیاری و تنگ پنج سزار انتخاب و دوره بازگشتهای توام در دو حالت «یا» و «و» محاسبه شد.کلید واژگان: تحلیل فراوانی, توابع مفصل, توزیع های حاشیه ای, توزیع توام, دوره بازگشت توام}In the recent years, the dependence structure among hydrological variables is taken into consideration and it led to employ the multivariate analysis as a suitable alternative for univariate methods. In this study, the copula functions were employed for multivariate frequency analysis of low flows of Dez River basin at Tange Panj-Bakhtiari (TPB) and Tange Panj-Sezar (TPS) hydrometric stations. At the first, at first 7-d series of low flow was extracted from measured daily flows at the studied stations in the period of 1956-2012. In the next stage, 11 different distribution functions were fitted onto the low flow data which logistic distribution had the best fit on the TPB station and the GEV distribution had the best fit on the low flow data of TPS station. After specifying the best fitted marginal distributions, the copula parameter should be estimated. In this study, two methods of inference function for margins (IFM) and particle swarm optimization (PSO) were used to estimate copula parameter. The results showed that the PSO method had outperform than IFM in estimating the copula parameter. Among the Ali - Mikhail Haq, Clayton, Frank, Galambos and Gumbel-Hougaard copulas, the Frank copula function had lowest error and highest accuracy in constructing the joint distribution of paired 7-d low flows data and was used for calculating the joint return periods in two states of OR and AND.Keywords: Frequency analysis, Copula functions, Marginal Distributions, Joint distribution, Joint return period}
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.