خلیل قربانی

خلیل قربانی

مطالب

فیلتر های جستجو: فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۱ تا ۹ مورد از کل ۹ مورد.
۱.

ارزیابی شاخص دو متغیره خشکسالی MSDI مبتنی بر بارش و دبی (در ایستگاه های ارازکوسه و گالیکش استان گلستان)(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: خشکسالی هواشناسی خشکسالی هیدرولوژیکی خشکسالی چند متغیره SSI MSDI

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۸۱ تعداد دانلود : ۸۳
تعریف شاخص جامعی که تفسیر کامل تری از خشکسالی هواشناسی و هیدرولوژیکی داشته باشد ضروری است بر این اساس در پژوهش حاضر شاخص چند متغیره خشکسالی (MSDI) بر مبنای بارش و دبی تعریف شده است تا توانایی آن در تشخیص خشکسالی هواشناسی و هیدرولوژیکی سنجیده شود. برای این منظور دو شاخص SPI و SSI در دومنطقه گالیکش و ارازکوسه در استان گلستان که از آمار بارش و دبی بلند مدت 50 ساله برخوردار بودند در مقیاس فصلی محاسبه شدند شاخص MSDIبر اساس تعریف توزیع مشترک از متغیرهای دبی و بارش با استفاده از توابع مفصل نیز محاسبه شد. به منظور بررسی تطابق  این شاخص با SPI و SSI، میزان همبستگی و سپس، روند و جهش آنها با استفاده از آزمون های من-کندال و پتیت، بررسی شدند. نتایج نشان داد همبستگی کاملی بین شاخص SPI و SSI وجود ندارد و در فصل های مختلف و ایستگاه های مختلف میزان همبستگی متغیر است ولی شاخص تعریف شده MSDI از همبستگی بالایی با هر دو شاخص SSI و SPI برخوردار بود. و حتی در بدترین حالت که SPI و SSI هیچ همبستگی معنی داری نداشتند این شاخص در بدترین شرایط 62 درصد همبستگی را با  SPIدر گالیکش ایجاد کرد. نتایج روند و جهش از تطابق خوبی در دو ایستگاه برخوردار بودند. در ایستگاه ارازکوسه SPI فاقد روند، SSI فقط در بهار و MSDI در بهار و تابستان دارای روند می باشند. در ایستگاه گالیکشMSDI  در هیچ فصل، SPI در پاییز و SSI در بهار دارای روند می باشند. شاخص MSDI در مواردی که دو شاخص SPI و SSI شرایط خشکی یکسانی را نشان می دادند با آنها مطابقت داشت در غیر اینصورت در بیشتر موارد با شاخصی که شرایط خشک تری را داشت هماهنگ بود. در ضمن این شاخص تمایل زیادی به خشک تر نشان دادن فصل ها داشت بطوری که در برخی از موارد از دو شاخص دیگر شرایط خشک تری را نشان می داد. در نهایت می توان نتیجه گرفت شاخص MSDI می تواند شاخص مناسبی برای تحلیل همزمان خشکسالی هواشناسی و هیدرولوژیکی در نظر گرفته شود.
۲.

ارزیابی تغییرهای اقلیمی در حوضه تالاب بین المللی هامون با استفاده از مدل LARS-WG6(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: تغییر اقلیم تالاب بین المللی هامون LARS-WG6

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۸۶ تعداد دانلود : ۱۹۰
هدف این مطالعه ارزیابی وضعیت متغیرهای اقلیمی در حوضه ی تالاب بین المللی هامون با استفاده از مدل های مختلف گردش عمومی مدل ریزمقیاس گردان LARS-WG6 در دو سناریوی انتشار RCP4.5 و RCP8.5 در دوره های 2040-2021، 2060-2041 و 2080-2061 براساس داده های مشاهداتی ایستگاه سینوپتیک زابل در دوره ی پایه ی 2019-1983 است. ارزیابی دقت داده های شبیه سازی شده بیانگر تطابق بالای مقادیر شبیه سازی شده توسط مدل و مقادیر واقعی در دوره ی پایه است. نتایج ریزمقیاس گردانی نشان داد میانگین دمای کمینه و بیشینه در همه ی ماه ها در هر سه دوره، تحت دو سناریو ی در همه مدل ها افزایش خواهد یافت. روند افزایش در در دوره ی 2080-2061 نسبت به دوره های پیشین شدیدتر خواهد بود. بیشترین  و کمترین افزایش در میانگین دما ی کمینه و بیشینه ی ماهانه به ترتیب در مدل HadGEM2-EC ، سناریوی RCP8.5 و مدل MPI-ESM-MR ، سناریوی RCP4.5 پیش بینی شده است. طی دوره ی 2080-2021 دامنه ی تغییرات دمای بیشینه ماهانه در سناریوهای RCP4.5 و RCP8.5 به ترتیب 85/3-29/0 و 80/5-54/0 درجه ی سلسیوس و دامنه ی تغییرات دمای کمینه ماهانه به ترتیب 51/3-18/0 و 38/5-61/0 درجه ی سلسیوس خواهد بود. میانگین بارش ماهانه در مدل ها و سناریوهای مختلف به صورت نوسانی پیش بینی شده است. تغییرات میانگین بارش ماهانه تحت مدل ها و سناریوهای مختلف بین 68/3- الی 6/8 میلی مترخواهد بود. بیشترین میزان افزایش میانگین بارش ماهانه در ماه مارس توسط مدل HadGEM2-EC در سناریوی RCP4.5 به میزان ۶/۸ میلی متر در دوره 2060-2041 پیش بینی شده است. بیشترین میزان کاهش میانگین بارش ماهانه در ماه ژانویه توسط مدل MIROC5 در سناریوی RCP4.5 به میزان ۶۸/۳ میلی متر در دوره 2080-2061 پیش بینی شده است. نتایج این مطالعه می تواند در اتخاذ راهکارهای معیشتی و شیوه های کشاورزی سازگار با اقلیم برای مدیران عرصه های منابع طبیعی مفید باشد.
۳.

برآورد تابع تقاضای نهاده آب در تولید محصول برنج در شهرستان گرگان: کاربرد رگرسیون های به ظاهر نامرتبط (SUR)(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: تابع تولید لئونتیف تابع هزینه ترانسلوگ کشش جزئی آلن کشش قیمتی خودی و متقاطع

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۹۳ تعداد دانلود : ۱۳۶
مقدمه و هدف : با توجه به تغییر الگوی کشت شهرستان گرگان به سمت محصول برنج به عنوان یک محصول آب بر از یک طرف و افت سطح سفره آب زیرزمینی از طرف دیگر، اهمیت مطالعه مدیریت منابع آب و شناخت عوامل موثر بر تقاضای آب را بیش از پیش نمایان می کند. مواد و روش ها : یافته ها :در این مطالعه به برآورد تابع تقاضای آب در تولید محصول برنج، با استفاده از روش های سیستمی و رگرسیون های به ظاهر نامرتبط (SUR) پرداخته شد. داده های مربوط به این پژوهش در سال 97-1396 از راه تکمیل 314 پرسش نامه به روش نمونه گیری طبقه ای تصادفی از شالی کاران شهرستان گرگان بدست آمد. بحث و نتیجه گیری: تقاضای آب کشش پذیر نیست، یعنی با افزایش قیمت آب تقاضای آب کاهش قابل توجهی نخواهد داشت.  بنابراین پیشنهاد می شود در کنار ابزار قیمت آب از سیاست های تکمیلی نظیر افزایش راندمان و استفاده از روش های مدرن آبیاری نیز استفاده شود.
۴.

بررسی روند تغییرات زمانی و مکانی در چندک های حدی کمینه و بیشینه دما در ایران(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: کمینه و بیشینه دمای روزانه رگرسیون چندک رگرسیون خطی معمولی روند ایران

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۶۸ تعداد دانلود : ۱۲۴
تغییراقلیم به هرگونه تغییرات در شرایط آب و هوایی گفته می شود که در طول زمان اتفاق می افتد. این تغییرات ممکن است در میانگین سری داده ها دیده نشود بلکه در چندک هایی از سری با شدت های مختلف رخ دهد که بررسی آن توسط رگرسیون چندک امکان پذیر است. در این پژوهش به منظور بررسی تغییرات زمانی و مکانی بیشینه و کمینه دمای روزانه در فصل های مختلف در ایران، پس از برازش رگرسیون چندک بر روی 102 ایستگاه هواشناسی با دوره آماری 1395-1366 (1987-2016)، شیب روند در چندک های مختلف محاسبه و پس از مقایسه نتایج آن با نتایج رگرسیون خطی معمولی به صورت مکانی پهنه بندی شدند. نتایج نشان داد که مقادیر حدی کمینه و بیشینه دما در اغلب مناطق ایران دارای روند معنی دار بوده است. بیشترین شیب های روند افزایشی در فصل بهار و تابستان مربوط به چندک پایینی دما (05/0) و در نیمه شرقی ایران (شیب> 1/0 درجه در سال)، اما در پاییز و زمستان به ترتیب مربوط به چندک بالایی دما (95/0) در نواحی شرقی (شیب> 05/0 درجه در سال) و چندک های میانی و بالایی (5/0 و 95/0) در شمال غربی و غرب (شیب> 15/0 درجه در سال) بوده است. با این حال یک روند کاهشی برای مقادیر پایین (05/0) دمای پاییز در نیمه ی شمالی و غرب ایران (شیب< 02/0- درجه در سال)  وجود داشت. همچنین مقایسه نتایج دو روش رگرسیونی بیانگر آن است که بیشتر چندک ها شیبی متفاوت با شیب رگرسیون حداقل مربعات داشتند و اختصاص شیب خط رگرسیون مربعات معمولی برای روند تغییرات دما در کل سری صحیح نمی باشد. در نهایت می توان بیان کرد که تغییر اقلیم در بیشینه و کمینه دمای روزانه در ایران اتفاق افتاده است اما شدت این تغییرات در فصل ها، چندک ها و بخش های مختلف، متفاوت است. 
۵.

سطح بندی منطقه ای آسیب پذیری به خشک سالی در استان گلستان(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: خشکسالی آسیب پذیری در معرض بودن حساسیت سازگاری سطح بندی منطقه ای

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۷۴ تعداد دانلود : ۱۷۲
خشک سالی یکی از پدیده های طبیعی است که خسارت های زیادی را به زندگی انسان و اکوسیستم های طبیعی وارد می سازد . به طور کلی خشک سالی عبارت است از کمبود بارش باران نسبت به میزان نرمال یا آنچه انتظار می رود، زمانی که از یک فصل یا یک دوره ی زمانی طولانی تر بوده و برای رفع نیازها ناکافی باشد . خشک سالی موجب وارد آمدن خسارات به بخش کشاورزی می شود. میزان آسیب پذیری بخش کشاورزی در هر منطقه به سه عامل میزان در معرض خشکسالی بودن، میزان حساسیت نسبت به خشکسالی و ظرفیت سازگاری با خشکسالی بستگی دارد . این آسیب ها اثرات منفی زیادی بر زندگی و معیشت کشاورزان می گذارد. لذا شناسایی مناطق آسیب پذیر و سنجش میزان آن با اهمیت تلقی می شود . مفهوم آسیب پذیری برای اولین بار از سوی اوکیف و همکاران ، به کار گرفته شد. از جمله تعاریف آسیب پذیری که به طور گسترده ای به کار رفته، تعریف زیر است: آسیب پذیری به طور معمول نشان دهنده درجه ای از آسیب است که یک سیستم به دلیل مواجه شدن با خطر تجربه می کند. مدل شناخته شده و تائید شده برای ارزیابی آسیب پذیری توسط هیئت ﺑﯿﻦ دوﻟﺘﯽارائه شده است. استان گلستان به عنوان یکی از قطب های مهم کشاورزی وابستگی زیادی به میزان بارش های سالانه دارد. در اثر نوسانات بارندگی و بروز خشک سالی در برخی مناطق استان، ﮐﺎﻫﺶ رﻃﻮﺑﺖ ﺧﺎک و ﻫﻮا و در نتیجه ﮐﺎﻫﺶ ﺗﻮﻟﯿ ﺪ و ﻋﻤﻠﮑ ﺮد ﻣﺤﺼﻮﻻت ﮐﺸﺎورزی اتفاق افتاده که موجب آسیب شدید به معیشت خانوارهای کشاورز شده است. بنابراین هدف تحقیق حاضر مقایسه آسیب پذیری به خشک سالی در بین شهرستان های استان گلستان به تفکیک سه مؤلفه (در معرض قرار گرفتن، حساسیت و سازگاری) است. نخست شاخص های مناسب برای سنجش آسیب پذیری به خشک سالی به تفکیک سه مؤلفه موردنظر شناسایی و داده های مربوط به شاخص ها جمع آوری شد. وزن شاخص ها از طریق مدل آنتروپی شانون استخراج و با روش تاپسیس شاخص ترکیبی به تفکیک سه مؤلفه آسیب پذیری تدوین شد. نتیجه نهایی شاخص ترکیبی با لایه های GIS شهرستان های استان گلستان تلفیق شد، و سطح آسیب پذیری شهرستان های به تفکیک مؤلفه های مورد نظر مشخص شد.نتایج نشان داد که در بعد در معرض قرار گرفتن بندرگز، مراوه تپه، بندرترکمن به ترتیب در رتبه های اول تا سوم قرار دارند و در معرض خشک سالی هستند. شهرستان های آزادشهر، گالیکش و بندرترکمن به ترتیب در رتبه های اول تا سوم بیش ترین میزان حساسیت به خشک سالی قرار دارند. شهرستان های گمیشان، گالیکش و مراوه تپه به ترتیب بیش ترین سازگاری را به خشک سالی دارند. در نهایت نتایج محاسبه شاخص آسیب پذیری کل نشان داد که شهرستان های مرواه تپه و بندرترکمن آسیب پذیرترین مناطق نسبت به خشک سالی در استان گلستان محسوب می شوند .
۶.

ارزیابی آسیب پذیری خانوارها در مواجهه با خطر سیلاب در نواحی روستایی (مطالعه موردی: شهرستان های آق قلا و گمیشان)(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: آسیب پذیری خطر سیلاب سازگاری با سیل حساسیت به سیل استان گلستان

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۶۴ تعداد دانلود : ۲۸۰
یک جنبه کلیدی مدیریت ریسک سیل، آگاهی از آسیب پذیری نظام های اجتماعی در سطح محلی است. هدف این تحقیق ارزیابی آسیب پذیری خانوارهای روستایی به ریسک سیل در چارچوب مدیریت ریسک سیل است. اطلاعات لازم از نمونه ای شامل 194 و 191 نفر از سرپرستان خانوارها در 20 روستای شهرستان های آق قلا و گمیشان که در سال 1398 در معرض ریسک سیل قرار گرفته بودند، جمع آوری شد. ابزار گردآوری داده ها پرسشنامه ای بود که شامل متغیرهایی برای سنجش سه مؤلفه آسیب پذیری، شامل در معرض خطر سیل قرار گرفتن، حساسیت به خطر سیلاب و ظرفیت سازگاری برای بازیابی خود از تخریب های سیل بود. بر اساس این چارچوب، شاخص های مناسب برای ارزیابی آسیب پذیری های خانوارهای روستایی تدوین و شاخص ترکیبی آسیب پذیری محاسبه شد. نتایج محاسبه شاخص ترکیبی سه مؤلفه آسیب پذیری در دو شهرستان آق قلا و گمیشان نشان داد که طیف وسیعی از شاخص های اقتصادی، اجتماعی، جمعیتی و محیطی می تواند بر سنجش آسیب پذیری خانوارها به سیل مورد استفاده قرار گیرد. محاسبات در سطح روستاهای منطقه بیانگر این بود که در هر دو شهرستان، دو مؤلفه در معرض بودن و حساسیت که نشان دهنده آسیب پذیری بیشتر به سیل هستند از مقدار میانگین بیشتر هستند. از طرفی، مؤلفه سازگاری که نشان دهنده آسیب پذیری کمتر به سیل است، در هر دو شهرستان از مقدار میانگین کمتر بود. نتایج مقایسه مؤلفه های آسیب پذیری و همچنین شاخص آسیب پذیری کل در بین روستاهای دو شهرستان آق قلا و گمیشان نشان داد که روستاهای شهرستان آق قلا هم در معرض بیشتر سیل قرار دارند و هم آسیب پذیری بیشتر از وقوع سیل دارند. با توجه به موقعیت جغرافیایی روستاهای آق قلا که زمان رسیدن سیلاب از بالادست زودتر برای آنها اتفاق می افتد احتمالا این نتیجه منطقی به نظر می رسد. در نهایت برخی راهبرد های کاهش آسیب پذیری خانوارها به خطر سیلاب با توجه به یافته ها پیشنهاد شد.
۷.

بررسی روش های مقابله با خشکسالی در بین کشاورزان: مورد مطالعه شهرستان شیروان استان خراسان شمالی(مقاله پژوهشی دانشگاه آزاد)

کلیدواژه‌ها: مدل سازی پیش بینی تراز سطح آب دریاچه ارومیه ARIMA

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۰۵ تعداد دانلود : ۲۵۲
کشور ایران در منطقه خشک دنیا واقع شده است. معمولاً بخش کشاورزی بیشترین تأثیر را از خشکسالی می پذیرد. کشاورزان از راهکارهای مختلفی برای مقابله با پدیده خشکسالی استفاده می نمایند. پژوهش حاضر با هدف شناسایی این راهکارها و ارتباط آن با ویژگی های فردی، اجتماعی و اقتصادی کشاورزان انجام پذیرفت. جمعیت مورد مطالعه شامل کشاورزان شهرستان شیروان در استان خراسان شمالی بودند که به روش تحقیق پیمایشی تعداد 350 نفر از آنان مورد بررسی قرار گرفتند. اطلاعات مورد نیاز با استفاده از یک پرسشنامه محقق ساخته جمع آوری گردید که روایی محتوایی آن از سوی متخصصان مورد تائید قرار گرفت. نتایج نشان داد اولویت اول راهکارهای مقابله با خشکسالی مربوط به «راهکارهای اصلاح زمین» و اولویت آخر مربوط به «راهکارهای ذخیره ای» می باشد. همچنین، «استفاده از لوله برای انتقال آب کشاورزی» و «همکاری در ایجاد و توسعه شبکه های آبیاری و آبرسانی محلی» و «ذخیره باران با ایجاد سطوح آبگیر باران» جزو سه توصیه مهم کشاورزان برای مقابله با خشکسالی بوده است. نتایج نشان داد سن و سابقه کار کشاورزان با میزان استفاده آنان از راهکارهای مقابله با خشکسالی ارتباط معنی داری ندارد. اما سطح تحصیلات و ملاقات کشاورزان با مروج با میزان استفاده آنان از راهکارهای مقابله با خشکسالی دارای ارتباط مستقیم و معنی دار می باشد.
۸.

 کاربرد مدل شماره ی منحنی اصلاح شده (میشرا-سینگ سه پارامتری) برای برآورد سیلاب(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: دبی اوج سیلاب شماره ی منحنی SCS-CN شماره ی منحنی اصلاح شده (میشرا-سینگ سه پارامتری) هیدروگراف

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۲ تعداد دانلود : ۱۵
Introduction There are many models for flood prediction that are based on different conceptual bases. The standard SCS-CN method was developed in 1954 and it is documented in Section 4 of the National Engineering Handbook (NEH-4) published by Soil Conservation Service (now called the Natural Resources Conservation Service), U.S. Department of Agriculture in 1956. The document has been revised several times. It is one of the most popular methods for computing the volume of surface runoff for a given rainfall event from small agricultural, forest, and urban watersheds. The method is simple, easy to understand, and useful for ungauged watersheds. The method accounts for major runoff producing watershed characteristics, viz., soil type, land use/treatment, surface condition, and antecedent moisture condition.  Recent researches focus on the improvement of this model and improve its efficiency but it is necessary to evaluate the improved models for Iran's watersheds. The purpose of this study was the comparison of standard SCS-CN and developed three parameter Mishra-Singh models for flood hydrograph and peak estimation using data of five watersheds in Golestan Province. Methodology Study Area and Used Data Five watersheds (including Galikesh, Tamer, Kechik, Vatana, and Nodeh) located in Golestan Province were considered to evaluate different models for flood hydrograph estimation. The characteristics of the selected watersheds are different. For Tamer, Galikesh, Kechik, Nodeh, and Vatana watersheds, the areas are equal to (1527, 401, 36, 790 and 11 km2), the parameters are (289, 139, 26, 208 and 20 km), the mean altitudes are (1131, 1358, 928, 1540 and 899 m), the mean slope of the watersheds are (19, 27, 19, 28 and 33%), the length of the main channels are (94, 58, 10, 66 and 8 km), and the number of rainfall-runoff events are (10, 13, 3, 9, and 4 cases). Descriptions of Models The standard curve number (SCS-CN) model was based on the following basic equations:       (1)       (2) P is total rainfall, Q is excess rainfall, CN is curve number, Ia is initial abstraction, and S is maximum retention. Using the concept of the degree of saturation (C=Sr), where C is the runoff coefficient (= )), Mishra and Singh (2002) and Mishra et al. (2006) modified the original SCS-CN model after the introduction of antecedent moisture Mas:                                (3) The relationships developed by Mishra et al. (2006) for Mare:                                         (4)   (5)   P5 is prior 5-day rainfall depth. Three model accuracy criteria including root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliff efficiency (NSE) and percentage error in peak (PEP) were applied to compare the results of models (Adib et al., 2010-2011). Results There were 39 rainfall-runoff events, of which 25 and 14 events were respectively selected for the calibration and validation steps. The parameters of investigated models for different events and watersheds and related model accuracy criteria were calculated. The root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliff efficiency (NSE) criteria can be used for the analysis of the flood hydrograph simulation while percentage error in peak (PEP) criteria is suitable for the analysis of the flood peak discharge simulation. In the Gallikesh watershed, for the developed three parameter Mishra-Singh and standard SCS-CN models, the RMSE criteria values were (16, 11.05, 2.8, and 10.63) and (17.94, 14 , 6.56 and 13.56), the values of NSE values were (-0.88, -84.44, -0.9 and -4.77) and (-1.37-, -1.38, -9.7, and -8.4), and the PEP values were (0.4, -1.4, 0.55, -0.3) and (0.24, -2.11, -1.39 and -0.62). For the Nodeh watershed in different events, the RMSE criteria values were (13.22, 23.57, 79.53 and 68.15) and (11.83, 22.74, 88.96 and 69.92), the NSE values were (-6.88, -2.7, -0.17 and -66) and (-5.31, -2.46, -0.46 and -69.5), and the values of PEP were (-1.19, -1.98, 0.83, -2.48) and (-1,-2.4, 0.99 and -2.57) for the developed three parameter Mishra-Singh and standard SCS-CN models were calculated. In the Tamer watershed for two models of developed three parameter Mishra-Singh and standard SCS-CN, the values of different criteria estimated as the RMSE criteria values were (13.04, 26.85, 5.9 and 19.26) and (12.04, 92.62, 5.26 and 48.81), the values of NSE criteria were (-0.92, -20.3, -4.9 and -0.14) and (-0.73, -252.5, -3.75 and -6.37), and the PEP criteria values were (0.52, -0.2, -0.8, and 0.62) and (0.62, -5.14, -0.74 and 1.09). In Vatana and Kechik watersheds for the developed three parameter Mishra-Singh model different criteria were calculated as the RMSE values (2.5) and (1.5), the NSE criteria values (0.51) and (-0.07), the PEP criteria values (0.45) and (-0.3). However, in these two watersheds for the SCS-CN standard model, the RMSE criteria values were (4.8) and (2.91), the NSE criteria values were (-0.82) and (-2.93) and the PEP criteria values were (0.95) and (0.6). Discussion and Conclusion The values of root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliff efficiency (NSE) showed that the developed three parameter Mishra-Singh model improved the accuracy of the flood hydrograph estimation relative to the standard SCS-CN model for 71% of the studied events and the difference between two models for remaining 29% event was negligible. Also, the values of percentage error in peak (PEP) revealed that the three parameter Mishra-Singh model led to a decline equal to 78% in flood peak estimation in comparison with standard SCS-CN model application. In addition, the standard SCS-CN and the three parameter Mishra-Singh models were respectively 64% of and 57% of the studied cases. In this study, the accuracy of the standard SCS-CN andthedeveloped three parameter Mishra-Singh models compared the flood hydrograph and peak estimation considering data of five watersheds in Golestan Province. The investigation of the model accuracy criteria revealed that the developed model led to a considerable improvement of flood estimation in studied watersheds. 
۹.

ارزیابی مدل های شبکه عصبی و درخت تصمیم برای تشخیص مناطق ابری در تصاویر ماهواره نوآ بر روی گستره ایران(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۰۱۲ تعداد دانلود : ۱۸۳۷
برای مطالعه سطح زمین با تصاویر ماهواره ای، طبقه بندی و تشخیص درست پیکسل های ابری امری ضروری به شمار می آید. از میان روش های طبقه بندی موجود می توان به مدل های شبکه عصبی و درخت تصمیم در داده کاوی اشاره کرد که الگوریتم های متعددی از این دو دسته مدل، شکل گرفته و توسعه یافته اند. به منظور ارزیابی دقت این مدل ها در طبقه بندی و انتخاب بهترین آنها، یازده الگوریتم از این دو دسته مدل ارزیابی شدند. بدین منظور با انتخاب 40000 پیکسل با ویژگی های مناطق ابری، صاف، برفی و آب در چهار کلاس از تصاویر کالیبره شده ماهواره نوآ بر روی گستره ایران در فصول مختلف سال و با استخراج اطلاعات پنج باند نوآ محاسبه نسبت های باندی NDVI، نسبت بازتابندگی باند یک به بازتابندگی باند دو و اختلاف دمای درخشندگی باند پنج با دمای درخشندگی باند چهار و معرفی آنها به عنوان متغیرهای ورودی، دقت هر یک از الگوریتم ها در طبقه بندی این کلاس ها مقایسه شد. زمان اجرای سریع الگوریتم های درخت تصمیم در مقایسه با اجرای کندتر الگوریتم های شبکه عصبی و شفاف بودن تصمیمات گرفته شده در مدل های درخت تصمیم از مزایای این دسته مدل های طبقه بندی است. در نهایت بعد از تشکیل ماتریس تطابق که تعداد درستی و خطا در طبقه بندی پیکسل ها را نشان می دهد، مشخص شد که در بین یازده الگوریتم مورد مقایسه، الگوریتم درخت تصمیم C5، با 43 مورد خطا در تشخیص پیکسل های ابری، با دقتی معادل 56/99 درصد دارای بهترین دقت در طبقه بندی است. نیز با توجه به مزایای ذکر شده برای این دسته مدل های طبقه بندی، C5 مناسب ترین الگوریتم برای طبقه بندی پیکسل های ماهواره ای و تشخیص پیکسل های ابری شناخته شد.

پالایش نتایج جستجو

تعداد نتایج در یک صفحه:

درجه علمی

مجله

سال

حوزه تخصصی

زبان