>
Fa   |   Ar   |   En
   مدل سازی فضایی-زمانی وقوع و مقدار بارش زمستانه در گستره ایران با استفاده از مدل مارکف پنهان  
   
نویسنده قمقامی مهدی ,قهرمان نوذر ,بذر افشان جواد
منبع پژوهشنامه مديريت حوزه آبخيز - 1394 - دوره : 6 - شماره : 12 - صفحه:139 -153
چکیده    مدل سازی چندمکانی بارش یکی از زمینه های مهم در علوم طبیعی است و مدل های مختلف آماری برای این مهم توسعه یافته اند که نگرشی فضایی به مدل سازی و شبیه سازی بارش روزانه دارند. مدل مارکف پنهان یکی از انواع مدل های چندمکانی بارش روزانه است که علاوه بر شبیه سازی بارش روزانه، به بررسی توزیع فضایی و زمانی الگوهای وقوع بارش نیز می پردازد. در مطالعه حاضر با بکارگیری مدل مارکف پنهان، اقدام به مدل سازی بارش زمستانه (ژانویه تا آوریل) براساس داده های 130 ایستگاه باران سنجی در گستره ایران شده است. طول دوره آماری داده های بارندگی روزانه 21 سال (2010-1990) می باشد. هدف این تحقیق، دستیابی به توزیع فضایی و زمانی الگوهای جوی و شبیه سازی تصادفی وقوع و مقدار بارش به طور همزمان است. نیل به این اهداف با بکارگیریالگوریتم های مختلف حل مسائل مدل مارکف پنهان شامل الگوریتم برآورد پارامتر بیشینه سازی امید (em) و الگوریتم رمزگشایی ویتربی و یک الگوریتم شبیه سازی که با تبدیل احتمالاتی همراه است، میسر است. انتظار می رود که الگوهای جوی مستخرج از مدل مارکف پنهان، منطبق بر الگوهای سینوپتیکی باشند که براین اساس 8 الگوی مختلف جوی به عنوان مجموعه متناهی حالات پنهان به دست آمدند و هرکدام گویای الگوی خاص سینوپتیکی هستند. فراوان ترین الگوی توزیع بارندگی مستخرج از مدل مارکف پنهان، الگوی خشک (شرایط پایدار) بوده که طی آن احتمال وقوع بارش در اکثر ایستگاه های کشور پایین است. این الگو دارای بیشترین احتمال آغازین معادل 0.429 و بیشترین احتمال انتقال مارکفی از حالت مشابه معادل 0.637 می باشد. همچنین، شبیه سازی چندمکانی بارش زمستانه نیز با حفظ آماره های اساسی شامل میانگین و انحراف معیارهای مجموع فصلی ایستگاه ها، مقدار صدک های مختلف هر ایستگاه و وابستگی های فضایی وقوع و عدم وقوع بارش، دارای نتایج قابل قبولی است که در مجموع بکارگیری این رهیافت، سودمند ارزیابی شده است.
کلیدواژه مدل مارکف پنهان، بارش زمستانه، الگوی فضایی، شبیه سازی
آدرس دانشگاه تهران, ایران, دانشگاه تهران, ایران, دانشگاه تهران, ایران
 
   Spatial-Temporal Modeling of Occurrence and Amount of Winter Rainfall using Hidden Markov Model  
   
Authors Bazrafshan Javad ,Ghamghami Mehdi ,Ghahreman Nozar
Abstract    Multi site modeling of rainfall is one of the most important issues in environmental sciences especially in watershed management. For this purpose, different statistical models have been developed which involve spatial approaches in simulation and modeling of daily rainfall values. The hidden Markov is one of the multisite daily rainfall models which in addition to simulation of daily rainfall values, explores the spatial and temporal pattern of rainfall events. In this study, the winter (January to April) rainfall pattern of 130 rain gauges have been modeled using hidden Markov approach during a 21 years period (19902010). The aim of this study was finding temporal and spatial distribution of weather patterns and stochastic simulation of occurrence and amount of rainfall, simultaneously. To achieve this goal, different hidden Markov algorithms including, Viterbi decoding algorithm, ExpectationMaximization (EM) algorithm and a stochastic simulation approach with the probability transformation were applied. It is expected that extracted patterns, using hidden Markov model, are consistent with synoptic patterns and accordingly eight different weather pattern as the definite set of possible cases were recognized. The most frequent rainfall pattern extracted from hidden Markov model was the dry pattern (stable condition) in which the rainfall occurrence probability is low in most of the stations. This pattern has the maximum initial probability of 0.429 and maximum Markov transfer probability of 0.637 Besides, multisite simulation of winter rainfall keeping the basic statistic of mean, standard deviation of total seasonal rainfall and percentile values in each station and also spatial correlation of occurrence or nonoccurrence of rainfall produced reasonable result. In general this approach can be recommended for regional studies.
Keywords Hidden Markov Model ,Winter rainfall ,Spatial patterns ,Simulation
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved