journal of watershed management research
پژوهشنامه مديريت حوزه آبخيز
jwmr
Agriculture
http://jwmr.sanru.ac.ir
1
admin
2251-6174
2676-4636
10.61186/jwmr
fa
jalali
1400
1
1
gregorian
2021
4
1
12
23
online
1
fulltext
fa
بررسی روش های آماری و زمین آماری در تهیه نقشه هم بارش استان مازندران
Investigation of Statistical and Geostatistical Methods in Preparing The Rainfall Map of Mazandaran Province
هواشناسی
هواشناسی
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">ت<span style="font-size:11px;">خمین بارش در حوضه ­های فاقد داده هواشناسی اهمیت زیادی در مطالعات هیدرولوژی و پیشبینی سیلاب دارد</span></span></span></strong><span style="font-size:11px;"><strong>.</strong><strong> با توجه به فقدان ایستگاه­های هواشناسی با آمار بلندمدت در استان مازندران و همچنین ماهیت تصادفی ­بودن داد ه­های بارش، استفاده از روش­های آماری مبتنی­بر متغیرهای کمکی و مقایسه آن­ها با روش­های زمین آماری برای درون­ یابی داده­ های بارندگی ماهانه و سالانه در این استان ضروری به ­نظر می­ رسد.</strong><strong> به ­همین منظور در این تحقیق از داده­ های بارش 21 ایستگاه هواشناسی طی دوره­ آماری 13ساله (2016-2004) استفاده شد </strong><strong>و شش روش درون­یابی شامل کریجینگ عمومی، کوکریجینگ، وزنی عکس فاصله، اسپلاین، رگرسیون کریجینگ و گرادیان خطی سه ­بعدی با یکدیگر مقایسه شدند. ارزیابی روش­ها نیز بر اساس میانگین مربعات خطا و میانگین خطای اریب و تحلیل رگرسیونی انجام گرفت. تحلیل واریوگرافی مدل­ های کروی و نمایی را بهعنوان بهترین مدل نظری نیم تغییرنما نشان داد. نتایج تحلیل شاخص­های خطا نشان داد روش اسپلاین دارای بیشترین خطای برآورد بارش بوده و روش گرادیان خطی سه ­بعدی مناسب­ترین روش تهیه نقشه ­های هم بارش معرفی شد که توانست خطای تخمین بارش را</strong><strong> نسبت به­ روش­های زمین آماری بین 100</strong><strong> تا 200 میلیمتر</strong><strong> و حدود 40-60 درصد</strong><strong> کاهش دهد. البته دقت تخمین آن در ماه­ های گرم و کم</strong> <strong>بارش کاهش می­یابد. بررسی نقشه ­های همبارش بهخوبی دقت روشهای مبتنی بر متغیر کمکی در تشخیص حلقه ­های کم­بارش و پر بارش استان را نشان می­ دهد بهطوریکه حلقه پر بارش استان در سواحل غربی وجود دارد و </strong><strong>با حرکت</strong><strong> به سمت شرق استان از حجم بارش کاسته می­ شود. با توجه به تبعیت نقشه همبارش از نقشه پستی و بلندی</strong><strong>، این نکته مورد توجه است که حجم بارش نزولی اختلاف زیادی با بارش ارتفاعات این استان دارد.</strong><strong> نتایج این پژوهش اثبات کرد استفاده از متغیرهای کمکی منجر به افزایش قابل توجه دقت نقشههای همبارش میشود. </strong></span></div>
<div style="text-align: justify;"> Precipitation estimation in areas without recorded meteorological data is of great importance in hydrological studies and flood forecasting. Due to the lack of high-altitude meteorological stations with long-term recorded data in Mazandaran province as well as stochastic attribute of rainfall data, using statistical methods based on covariates and comparison with geostatistical methods for interpolating monthly and annual rainfall data in this province is Inevitable. For this purpose, precipitation data from 21 meteorological stations over a 13-years recorded period (2004-2013) were used. In order to determination of appropriate interpolation method of rainfall data, six models including Ordinary Kriging, Cokriging, Inverse Distance Weighting, spline, three-dimensional linear gradient and regression-kriging were investigated. Evaluation of the methods was also performed on the basis of root mean square error, mean bias error and regression analysis. Variography analysis showed spherical and exponential models as the best theoretical semivariogram models. The results of error indices analysis showed the Spline model has the lowest efficiency and the three-dimensional linear gradient was found as the most appropriate interpolation model of rainfall data which in comparison with other models reduced the rainfall estimation error from 100 to 200 mm(about 40 to 60 percent). However, its accuracy is reduced in hot and humid months. Investication of rainfall maps illustrates the accuracy of covariate based interpolation methods in detecting low rainfall and high rainfall points of the province. So that high rainfall district is located on the west coast of the province and by moving east the amount of rainfall decrease. Due to the similarity of the rainfall map and the digital elevation model, it is noted that the amount of precipitation in valleys is very different from precipitation in the highlands of this province. The results of this study showed that in areas with complex topography, the use of covariates leads to a significant increase in the accuracy of rainfall maps.</div>
بارش, رگرسیون کریجینگ, زمینآمار, متغیرکمکی
Covariate, Geostatistic, Precipitation, Regression-Kriging
212
223
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1292-2&slc_lang=fa&sid=1
Alireza
Yousefi kebria
علیرضا
یوسفی کبریا
alirezau3fikrbriya@gmail.com
100319475328460010690
100319475328460010690
No
Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
mehdi
nadi
مهدی
نادی
mehdi.nadi@gmail.com
100319475328460010691
100319475328460010691
Yes
Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
Mozhdeh
Jamei
مژده
جامعی
mozhdeh.jamei@gmail.com
100319475328460010692
100319475328460010692
No
Khuzestan Water and Power Organization.
سازمان آب و برق خوزستان