| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 463 |
| تعداد مقالات | 4,084 |
| تعداد مشاهده مقاله | 6,853,176 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,614,357 |
شبیه سازی ناایستای خشکسالی هواشناسی بر مبنای شاخص SPIt با استفاده از مدل تعمیم یافته جمعی پارامترهای مکان، مقیاس و شکل | ||
| مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
| مقاله 3، دوره 6، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 37-53 اصل مقاله (1.7 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.17463.1602 | ||
| نویسندگان | ||
| محمدرضا شریفی* 1؛ کامران قیصری موزرمی2؛ حیدر زارعی3؛ مهرداد تقیان4 | ||
| 1دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران. | ||
| 2دانشآموخته کارشناسی ارشد منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران. | ||
| 3دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
| 4سازمان آب و برق خوزستان، گروه برنامه ریزی منابع آب کارون بزرگ، اهواز، ایران | ||
| چکیده | ||
| اگرچه در نظر گرفتن خصوصیت ناایستایی سریهای زمانی در مقایسه با ایستا فرض نمودن آن، منجر به ارتقای برآورد پارامترهای توزیع احتمالاتی متغیر میشود، برتری شبیه سازی ناایستا نسبت به ایستا و بهدنبال آن پیش بینی وضعیت در آینده، تحت تأثیر محل و در نتیجه عوامل موثر بر ناایستایی، نتایج متفاوتی بهدست داده است. از اینرو در مطالعة حاضر با هدف ارزیابی نتایج حاصل از شرایط ناایستایی بر پایش خشکسالی، اقدام به مدلسازی ناایستای خشکسالی هواشناسی، با شاخص خشکسالی SPIt، با استفاده از مدل تعمیم یافتة جمعی پارامترهای مکان، مقیاس و شکل GAMLSS در پنج ایستگاه باران سنجی پلزال، بستان، پلکهنه، نورآباد و هلیلان، در حوزة آبریز کرخه و مقایسة آن با مدل ایستای شاخص خشکسالی SPI، شد. دورة زمانی مورد مطالعه، از حداقل 31 ساله (1396-1365) در ایستگاه نورآباد تا حداکثر 52 ساله (1401-1350) در ایستگاه پلزال، شامل بارش تجمعی فصل زمستان است. نتایج نشان داد تخمین نا ایستای پارامترها، در ایستگاههای دارای روند، در مقایسه با تخمین ایستایی در آنها، دارای دقت بیشتری است. بهطوریکه تخمین ناایستا، سبب 5، 6 و 1 واحد کاهش مقدار آکاییک بهترتیب، در ایستگاهای پلزال، بستان و نورآباد، نسبت به شرایط ایستا، شد. همچنین در نظر گرفتن شرایط ناایستایی در ایستگاههای دارای روند، سبب افزایش فراوانی خشکسالی شد. بهطوریکه درصد فراوانی خشکسالی ایستگاههای پل زال، بستان و نورآباد بهترتیب از 48، 48 و 43 در حالت ایستا به 52، 52 و 47 درصد در حالت ناایستا، افزایش یافت. این در حالی است که درصد فراوانی خشکسالیهای شدید (کلاس D4) در حالت ناایستا در مقایسه با ایستا، کاهش نشان داد. بهطوریکه در ایستگاههای پلزال، بستان و نورآباد، درصد فراوانی خشکسالیهای شدید (کلاس D4)، در شرایط نایستا بهترتیب صفر، صفر و 4 درصد و در شرایط ایستا بهترتیب، 2، 3 و 6 درصد بهدست آمد. از اینرو بسته به هدف پایش خشکسالی در مدیریت حوزههای آبریز، مبنی بر اینکه مسأله بحرانی ناشی از خشکسالی، فراوانی وقوع یا فراوانی شدیدترین خشکسالی مد نظر باشد، در علیرغم وجود ناایستایی، بهترتیب تحلیل ناایستا و ایستا، نتایج توام با ریسک کمتری بهدست خواهد داد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تحلیل ناایستایی؛ حوزة آبریز کرخه؛ GAMLSS؛ خشکسالی هواشناسی | ||
| مراجع | ||
|
منابع محیط اصفهانی، پوریا، مدرس، رضا، (1399). مدلهای جمعی تعمیم یافته برای تحلیل فراوانی نا ایستای سیل، تحقیقات منابع آب ایران، 16 (3)، 387-376. dor: 20.1001.1.17352347.1399.16.3.26.4 محمدرضایی، مریم، سلطانی، سعید، و مدرس، رضا (1401). تأثیرشاخصهای دمایی انسو بر خشکسالی هواشناسی در نیمۀ غربی ایران، مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 2(2)،13-27. doi: 10.22098/mmws.2022.9632.1053 محمدی، نیلوفر، و حجازیزاده، زهرا (1403). اثرات تغییر اقلیم بر افزایش ریسک مخاطره خشکسالی در تهران با بهرهگیری از سناریوهای CMIP6. مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 4(2)، 133-148.doi: 10.22098/mmws.2023.12563.1252
References Bayazit, M. (2015). Nonstationarity of hydrological records and recent trends in trend analysis: A state-of-the-art review. Environmental Processes, 2(3), 527–542. doi: 10.1007/s40710-015-0081-7 Bazrafshan, J., & Hejabi, S. (2018). A non-stationary reconnaissance drought index (NRDI) for drought monitoring in a changing climate. Water Resources Management, 32(8), 2611–2624. doi: 10.1007/s11269-018-1947-z Coles, S., Bawa, J., Trenner, L., & Dorazio, P. (2001). An introduction to statistical modeling of extreme values, 208, page. 208). London:Springer. doi: 10.1007/978-1-4471-3675-0 Chen, C., Peng, T., Singh, V. P., Wang, Y., Zhang, T., Dong, X., Lin, Q., Guo, J., Liu, J., Fan, T., & Wang, G. (2024). Assessment of dynamic hydrological drought risk from a non‐stationary perspective. Hydrological Processes, 38(8). doi: 10.1002/hyp.15267 Das, S., Das, J., & Umamahesh, N. V. (2021). Nonstationary modeling of meteorological droughts: Application to a region in India. Journal of Hydrologic Engineering, 26(2). doi: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0002039 Debele, S. E., Strupczewski, W. G., & Bogdanowicz, E. (2017). A comparison of three approaches to non-stationary flood frequency analysis. Acta Geophysica, 65, 863–883. doi: 10.1007/s11600-017-0071-4 El Adlouni, S., Ouarda, T. B. M. J., Zhang, X., Roy, R., & Bobée, B. (2007). Generalized maximum likelihood estimators for the nonstationary generalized extreme value model. Water Resources Research, 43(3). doi: 10.1029/2005WR004545 Fang, W., Huang, Q., Huang, G., Ming, B., Quan, Q., Li, P., Guo, Y., Zheng, X., Feng, G., & Peng, J. (2023). Assessment of dynamic drought-induced ecosystem risk: Integrating time-varying hazard frequency, exposure and vulnerability. Journal of Environmental Management, 342, 118176. doi: 10.1016/j.jenvman.2023.118176 Giraldo Osorio, J. D., & García Galiano, S. G. (2012). Non-stationary analysis of dry spells in monsoon season of Senegal River Basin using data from regional climate models (RCMs). Journal of Hydrology, 450–451, 82–92. doi: 10.1016/j.jhydrol.2012.05.029 Gilleland, E., Ribatet, M., & Stephenson, A. G. (2012). A software review for extreme value analysis. Extremes, 16(1), 103–119. doi: 10.1007/s10687-012-0155-0 Gul, E., Staiou, E., Safari, M. J. S., & Vaheddoost, B. (2023). Enhancing meteorological drought modeling accuracy using hybrid boost regression models: A case study from the Aegean Region, Türkiye. Sustainability, 15(15),11568. doi: 10.3390/su151511568 Khaliq, M. N., Ouarda, T. B. M. J., Ondo, J.-C., Gachon, P., & Bobée, B. (2006). Frequency analysis of a sequence of dependent and/or non-stationary hydro-meteorological observations: A review. Journal of Hydrology, 329(3–4), 534–552. doi: 10.1016/j.jhydrol.2006.03.004 Kousali, M., Salarijazi, M., & Ghorbani, K. (2022). Estimation of non-stationary behavior in annual and seasonal surface freshwater volume discharged into the Gorgan Bay, Iran. Natural Resources Research, 31(2), 835–847. doi: 10.1007/s11053-022-10010-5 López, J., & Francés, F. (2013). Non-stationary flood frequency analysis in continental Spanish rivers, using climate and reservoir indices as external covariates. Hydrology and Earth System Sciences, 17(8), 3189–3203. doi: 10.5194/hess-17-3189-2013 Li, J. Z., Wang, Y. X., Li, S. F., & Hu, R. (2015). A nonstationary standardized precipitation index incorporating climate indices as covariates. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 120(23). doi: 10.1002/2015JD023920 Li, J., Lei, Y., Tan, S., Bell, C. D., Engel, B. A., & Wang, Y. (2018). Nonstationary flood frequency analysis for annual flood peak and volume series in both univariate and bivariate domain. Water Resources Management, 32(13), 4239–4252. doi: 10.1007/s11269-018-2041-2 Lan, T., Lin, K., Xu, C.-Y., Tan, X., & Chen, X. (2020). Dynamics of hydrological-model parameters: Mechanisms, problems and solutions. Hydrology and Earth System Sciences, 24(3), 1347–1366. doi: 10.5194/hess-24-1347-2020 Luke, A., Vrugt, J. A., AghaKouchak, A., Matthew, R., & Brett, F. S. (2017). Predicting nonstationary flood frequencies: Evidence supports an updated stationarity thesis in the United States. Water Resources Research, 53(7), 5469–5494. doi: 10.1002/2016WR019676 Mianabadi, A., Bateni, M. M., & Babaei, M. (2024). Projection of future non-stationary intensity-duration-frequency curves using the pooled CMIP6 climate models. Natural Hazards, 120, 14311–14332. doi: 10.1007/s11069-024-06779-8 Modarres, R., Sarhadi, A., & Burn, D. H. (2016). Changes of extreme drought and flood events in Iran. Global and Planetary Change, 144, 67–81. Mohammadrezaei, M., Soltani, S. & Modarres, R. (2022). Effect of Enso indices on meteorological drought in the midwest of Iran, Water and Soil Management and Modeling, 2(2), 13-27. doi: 10.22098/mmws.2023.12563.1252 [In Persian] Mohammadi, N., & Hejazizadeh, Z. (2024). The effects of climate change on increasing the risk of drought in Tehran using CMIP6 scenarios. Water and Soil Management and Modeling, 4(2), 133- 148. doi: 10.22098/mmws.2023.12563.1252 [In Persian] Naghettini, M. (2017). Fundamentals of Statistical Hydrology (Springer). doi:10.1007/978-3-319-43561-9 Mohit Isfahani, P., & Modarres, R. (2020). The generalized additive models for non-stationary flood frequency analysis. Iran-Water Resources Research, 16(3), 376–387. dor: 20.1001.1.17352347.1399.16.3.26.4 [In Persian] Pasho, E., Camarero, J. J., de Luis, M., & Vicente-Serrano, S. M. (2011). Impacts of drought at different time scales on forest growth across a wide climatic gradient in north-eastern Spain. Agricultural and Forest Meteorology, 151(12), 1800–1811. doi: 10.1016/j.agrformet.2011.07.018 Park, J., Sung, J. H., Lim, Y.-J., & Kang, H.-S. (2018). Introduction and application of non-stationary standardized precipitation index considering probability distribution function and return period. Theoretical and Applied Climatology, 136(1–2), 529–542. doi: 10.1007/s00704-018-2500-y Rigby, R. A., & Stasinopoulos, D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and shape. Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics, 54(3), 507–554. doi: 10.1111/j.1467-9876.2005.00510.x Rigby, R. A., Stasinopoulos, D. M., Heller, G., & De Bastiani, F. (2018). Distributions for modelling location, scale and shape: Using GAMLSS in R. Retrieved from www.gamlss.org Russo, S., Dosio, A., Sterl, A., Barbosa, P., & Vogt, J. (2013). Projection of occurrence of extreme dry–wet years and seasons in Europe with stationary and nonstationary standardized precipitation indices. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(14), 7628–7639. doi: 10.1002/jgrd.50571 Rashid, M. M., & Beecham, S. (2019). Development of a non-stationary standardized precipitation index and its application to a South Australian climate. Science of The Total Environment, 657, 882–892. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.052 Salas, J. D., Obeysekera, J., & Vogel, R. M. (2018). Stationarity is dead: Whither water management? Journal of Water Resources Planning and Management, 144(10). doi: 10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000994 Strupczewski, W. G., Singh, V. P., & Feluch, W. (2001). Non-stationary approach to at-site flood frequency modelling I. Maximum likelihood estimation. Journal of Hydrology, 248(1–4), 123–142. doi:10.1016/s0022-1694(01)00397-3 Stasinopoulos, D. M., & Rigby, R. A. (2007). Generalized Additive Models for Location Scale and Shape (GAMLSS) in R. Journal of Statistical Software, 23(7). doi: 10.18637/jss.v023.i07 Strupczewski, W. G., Kochanek, K., Feluch, W., Bogdanowicz, E., & Singh, V. P. (2009). On seasonal approach to nonstationary flood frequency analysis. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 34(10–12), 612–618. doi: 10.1016/j.pce.2008.10.067 Sarhadi, A., Burn, D. H., Concepción Ausín, M., & Wiper, M. P. (2016). Time‐varying nonstationary multivariate risk analysis using a dynamic Bayesian copula. Water Resources Research, 52(3), 2327–2349. doi: 10.1002/2015wr018525 Türkeş, M., & Tatlı, H. (2009). Use of the standardized precipitation index (SPI) and a modified SPI for shaping the drought probabilities over Turkey. International Journal of Climatology, 29(15), 2270–2282. doi: 10.1002/joc.1862 Vasiliades, L., Galiatsatou, P., & Loukas, A. (2014). Nonstationary frequency analysis of annual maximum rainfall using climate covariates. Water Resources Management, 29(2), 339–358. doi: 10.1007/s11269-014-0761-5 Wang, Y., Li, J., Feng, P., & Hu, R. (2015). A time-dependent drought index for non-stationary precipitation series. Water Resources Management, 29(15), 5631–5647. doi: 10.1007/s11269-015-1138-0 Wang, Y., Duan, L., Liu, T., Li, J., & Feng, P. (2020). A non-stationary standardized streamflow index for hydrological drought using climate and human-induced indices as covariates. Science of The Total Environment, 699, 134278. doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.134278 Wang, Y., Peng, T., He, Y., Singh, V. P., Lin, Q., Dong, X., Fan, T., Liu, J., Guo, J., & Wang, G. (2023). Attribution analysis of non-stationary hydrological drought using the GAMLSS framework and an improved SWAT model. Journal of Hydrology, 627, 130420. doi: 10.1016/j.jhydrol.2023.130420 Xiong, L., Du, T., Xu, C.-Y., Guo, S., Jiang, C., & Gippel, C. J. (2015). Non-stationary annual maximum flood frequency analysis using the norming constants method to consider non-stationarity in the annual daily flow series. Water Resources Management, 29(10), 3615–3633. doi: 10.1007/s11269-015-1019-6 Yan, L., Xiong, L., Guo, S., Xu, C.-Y., Xia, J., & Du, T. (2017). Comparison of four nonstationary hydrologic design methods for changing environment. Journal of Hydrology, 551, 132–150. doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.06.001 Yılmaz, M., & Tosunoğlu, F. (2024). Non-stationary low flow frequency analysis under climate change. Theoretical and Applied Climatology, 155(8), 7479–7497. doi: 10.1007/s00704-024-05081-8 Zhang, T., Su, X., Wu, L., & Chu, J. (2023). Identification of dynamic drought propagation from a nonstationary perspective and its application to drought warnings. Journal of Hydrology, 626, 130372. doi: 10.1016/j.jhydrol.2023.130372 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 490 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 47 |
||