>
Fa   |   Ar   |   En
   پیش‌بینی و بررسی روند خشکسالی با استفاده از سری زمانی Sarima و شاخص Spi در استان اصفهان  
   
نویسنده قربانی حمید ,ولی عباسعلی ,زارع پور هادی
منبع علوم آب و خاك - 1398 - دوره : 23 - شماره : 4 - صفحه:313 -328
چکیده    خشکسالی به‌عنوان یکی از مخاطرات طبیعی ممکن است طی سال‌های متمادی به‌آهستگی یک منطقه را تحت‌تاثیر قرار دهد و اثرات مخربی روی محیط طبیعی و زندگی انسان‌ها داشته باشد. هر چند پیش‌بینی وقوع خشکسالی نقش مهمی در مدیریت منابع آب دارد ولی به‌دلیل ماهیت تصادفی عوامل موثر بر وقوع و شدت خشکسالی، در تعیین زمان شروع و خاتمه آن دچار مشکل هستیم. هدف از این پژوهش ارزیابی قابلیت مدل‌های خطی تصادفی sarima برای پیش‌بینی خشکسالی در استان اصفهان با استفاده از شاخص spi است. به این منظور، بهترین مدل sarima برای توصیف داده‌های بارش مربوط به 10 ایستگاه‌ همدیدی استان اصفهان با طول دوره آماری (2017-1990)، انتخاب و بر اساس آن میزان بارش برای دروه پنج‌ساله پیش‌بینی و سپس شدت خشکسالی برای این دوره با استفاده از شاخص خشکسالی spi در مقیاس زمانی سالیانه محاسبه شد. نتایج ارزیابی شدت خشکسالی ایستگاه‌ها بر اساس شاخص spi برای دوره (2022-2018) بیانگر وقوع خشکسالی ضعیف طی دوره (2022-2019) برای ایستگاه‌های اصفهان، کاشان و نائین و طی سال 2019 برای ایستگاه‌های شرق اصفهان، شهرضا و کبوترآباد است و همچنین وقوع خشکسالی شدید طی سال 2019 برای ایستگاه‌های اردستان و گلپایگان است. برای سایر ایستگاه به غیر از ایستگاه اصفهان، کاشان، گلپایگان و نائین وقوع خشکسالی شدید در سال 2018 اتفاق افتاده است.
کلیدواژه استان اصفهان، خشکسالی، سری‌های زمانی، شاخص Spi، مدل Sarima
آدرس دانشگاه کاشان, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران, دانشگاه کاشان, دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین, گروه بیابان‌زدایی, ایران, دانشگاه کاشان, دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین, گروه بیابان‌زدایی, ایران
 
   Prediction and Investigation of Meteorological Drought Using SARIMA Time Series and SPI Index In Isfahan Province  
   
Authors Vali A. ,Ghorbani H. ,Zarepour H.
Abstract    Drought as a natural hazard is a gradual phenomenon, slowly affecting an area; it may last for many years and can have devastating effects on the natural environment and in human lives. Although drought forecasting plays an important role in the planning and management of water resource systems, the random nature of contributing factors contributing to the occurrence of and severity of droughts causes some difficulties in determination of the time when a drought begins or ends. The present research was planned to evaluate the capability of linear stochastic models, known as multiplicative Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model, in the quantitative forecasting of drought in Isfahan province based on the Standardized Precipitation Index (SPI). To this end, the best SARIMA models were chosen for modelling the monthly rainfall data from 1990 to 2017 for every 10 synoptic stations in Isfahan province to forecast their monthly rainfall up to five years. The monthly time scale SPI values based on these predictions were used to assess the drought severity of different stations for the 2018 2022 time period. The station results indicated a weak drought at the 2019 2022 period for Isfahan, Kashan and Naeen, a severe drought in 2019 for Ardestan and Golpaygan, and a weak one in 2019 for the East of Isfahan, KabootarAbad and Shahreza stations. All other stations, except Golpayegan, Isfahan, Kashan and Naeen, faced a severe drought in 2018.
Keywords Drought ,Isfahan province ,SARIMA model ,SPI index ,Time series
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved