شبیه سازی شاخص های RDI و SPEI در ایستگاه های فاقد آمار کافی

نوع مقاله : یادداشت فنی (5 صفحه)

نویسندگان

1 استادیار/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فسا.

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آبیاری و زهکشی/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، ایران.

3 استادیار/ گروه آمار، دانشکده علوم پایه، دانشگاه فسا

چکیده

محاسبه شاخص‌های قوی‌تر جهت پایش خشکسالی مستلزم در اختیار داشتن داده‌های گسترده هواشناسی است که ممکن است در برخی از مناطق ثبت نشده باشد. در این تحقیق از شاخص SPI که در محاسبه آن فقط به داده های بارندگی نیاز است جهت شبیه سازی شاخص های قوی‌تر RDI و SPEI استفاده گردید. جهت شبیه سازی از معادلات برآوردگر تعمیم یافته (GEE) استفاده شد. اعتبارسنجی مدل های برازش داده شده جهت شبیه سازی توسط معیارهای مختلف نیکویی برازش (NSE، RMSE، MAE، R2 و مقایسه با خط یک به یک) انجام شد. به طور کلی طبق نتایج مدل مربوط به شاخص SPEI نسبت به مدل شاخص RDI شبیه سازی بهتری انجام داد. اعتبارسنجی نشان دهنده تفاوت غیر معنی دار داده های شبیه سازی شده با داده های مشاهده شده در سطح 5% در این ایستگاه‌ها بود. ضمناً نتایج بیانگر جواب بهتر مدل های کلی برازش داده شده در این تحقیق در منطقه خشک استان می باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Simulation of RDI and SPEI indices in stations without enough statistics

نویسندگان [English]

  • Mohammad Mehdi Moghimi 1
  • Farzaneh Khajehi 2
  • Mohammad Reza Mahmoudi 3
1 Assistant Professor, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Fasa University, Fasa, Iran.
2 M.Sc. Graduate of Irrigation and Drainage Engineering, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Fasa University,
3 Assistant Professor, Department of Statistics, Faculty of Science, Fasa University, Fasa, Iran.
چکیده [English]

Calculation of stronger indices requires extensive meteorological data that may not be recorded in some areas, but in most areas rain gauges record rainfall data. In this research, the RDI and SPEI indices simulated with acceptable accuracy using the SPI index (only rainfall data is required for its calculation). Simulation was performed using generalized estimating equations (GEE) and then validation of these simulation models was performed using different goodness of fit measures (NSE, RMSE, MAE, R2 and comparison with 1:1 line (using t-test)). The calculated values of different goodness of fit measures indicated the acceptable validity of fitted GEE models. Comparison between goodness of fit parameters and validation coefficients indicated that, in general, the SPEI model has better than RDI model. Models validation showed that the difference between simulated and observed data was not significant at 5% significance level. Results indicated the better performance of simulation models in arid region of the Fars province.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Drought
  • Simulation
  • SPI
  • GEE

Abolverdi J, Khalili D (2010) Probabilistic analysis of extreme regional meteorological droughts by L-moments, in a semi-arid environment. Theoretical and Applied Climatology 102:351-366

Agnew CT (2000) Using the SPI to identify drought. Drought Network News, University of Nebraska, Lincoln

Banimahd SA, Khalili D (2013) Factors influencing Markov Chains predictability characteristics, utilizing SPI, RDI, EDI and SPEI drought indices in different climatic zones. Water Resources Management 27(11):3911-3928

Gardiner JC, Luo Z, Roman LA (2009) Fixed effects, random effects and GEE: What are the differences. Statistics in Medicine 28(2):221-239

Guttman A, Wallis J, Hosking J (1992) Spatial comparability of Palmer Drought Severity Index. Water Resources Bulletin 28(6):1111-1119

Khalili D, Farnoud T, Jamshidi H, Kamgar-Haghighi AA, Zand-Parsa S (2011) Comparability analyses of the SPI and RDI meteorological drought indices in different climatic zones. Water Resources Management 25:1737-1757

Khalili N, Rezaee Pazhand H, Derakhshan H, Davary K (2019) Developing a framework for agricultural drought risk assessment for rainfed wheat. Iran-Water Resources Research 14(4):60-72 (In Persian)

McKee TB, Doesken NJ, Kleist J (1995) Drought monitoring with multiple time scales. Paper Presented at 9th Conference on Applied Climatology. American Meteorological Society, Dallas, Texas

Merabti A, Martins DS, Meddi M, Pereira LS (2018) Spatial and time variability of drought based on SPI and RDI with various time scales. Water Resources Management 32(3):1087-1100

Mousavi SM, Shokoohi A (2019) Effects of Kernel functions on SPEI and drought characteristics. Iran-Water Resources Research 15(2) (In Persian, Article in Press)

Palmer WC (1965) Meteorological droughts. U.S. Department of Commerce, Weather Bureau Research Paper 45, 58 pp.

Tsakiris G, Vangelis H (2005) Establishing a drought index incorporating evapotranspiration. European Water 9(10):3-11

Tabrizi AA, Khalili D, Kamgar-Haghighi AA, Zand-Parsa S (2010) Utilization of time-based eteorological droughts to investigate occurrence of streamflow droughts. Water Resources Management 24:4287-4306

Tsakiris G (2004) Meteorological drought assessment. Paper prepared for the needs of the European Research Program MEDROPLAN (Mediterranean Drought Preparedness and Mitigation Planning), Zaragoza, Spain

Vicente-Serrano SM, Beguería S, López-Moreno JI (2010) A multi-scalar drought index sensitive to global warming: The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index–SPEI. Journal of Climate 23:1696-1718