منابع تحقیق درمورد دوره بازگشت

دانلود پایان نامه ارشد

از معيار داده ها.
امروزه اين روش به منظور بررسي اثرتغيير اقليم روي منابع آب، مسائل زيست محيطي و هواشناسي به وفور استفاده ميشود. در اين روش متغيرهاي اقليمي توسط روش مولدهاي هواشناسي استوکاستيکي و روش رگرسيون خطي(هيبريد روشهاي رگرسيوني و آماري) کوچک مقياس مي شود(ويلبي وداسون2007).

3-2-7- ريز مقياسنمايي دما، بارش و تشعشعات خورشيدي
در اين تحقيق به منظور ريزمقياسنمايي دادههاي هواشناسي در شرايط فعلي و آينده تحت سناريوهاي تغيير اقليم از مدل SDSM استفاده شد. شکل (3-8 ) مراحل مختلف اين مدل را بدين منظور نشان مي دهد چناچه از اين نمودار مشخص است مراحل ريز مقياس نمايي و شبيه سازي در اين مدل شامل 7 مرحله ذيل مي باشد.
1-کنترل کيفيت و در صورت لزوم تبديل دادهها
انتخاب بهترين متغيرهاي پيشبينيکننده
3-کاليبره کردن مدل
4- توليد داده ها هواشناسي ( با استفاده از پيشبينيکنندههای مشاهدهاي )
آناليز آماري دادهها و ارزيابي مدل
نمايش خروجي بصورت گرافيکي
توليد سناريو اقليمي ( با استفاده از پيشبينیکنندههاي اقليمي مدل ) و مقايسه دادهها
به منظور درک بهتر به بررسي هر کدام از اين مراحل هفت گانه در منوي اصلي مدل SDSM بطور مختصر ميپردازيم. شکل(3-9) منوي اصلي اين مدل را نشان ميدهد. هرکدام از منوهاي اصلي خود به زير منوهاي فرعيتري تقسيم ميشوند که در ذيل به برخي از آنها اشاره خواهدشد.

شکل (3-8) فرآيند ريز مقياس نمايي در مدل SDSM

3-2-7-1- منوي111 تنظیمات
قبل از هر اقدامي دراين مدل بايد تنظيمات مربوطه را انجام داد. بدين ترتيب که ابتدا در بخش Year Length طول سال 366 روز با در نظر گرفتن سال کبيسه وارد میشود.
در بخش data تاريخ شروع و تاريخ پايان تنظيم ميشود. با توجه به انتخاب زمان پايه [دراين تحقيق به ترتيب (01/01/1961)، (31/12/1990) ]
قسمت Allow Negative Values انتخاب ميگردد. اين بخش به مدل اجازهی شبیهسازی مقادير منفي را میدهد.
4-در بخش Event Thershold مقدار آستانه براي بعضي متغيرها مانند بارش تعيين ميشود. در اين پژوهش مقدار بارش هر چند که خود مدل 3/0 ميليمتر را پيشنهاد نموده است، ولي براي ايستگاه کرمان1/0 ميليمتر بعنوان مقدار بارش آستانه در نظرگرفته شد.
در بخش Missing Data identifying تاريخ هايي که هيچ عددي براي آنها ثبت نشدهاست با کد 999- وارد نموده و مدل آنها را در محاسبات شرکت نميدهد.
6- بخش Default File Directory فايلهاي پيشفرض که دادهها درآن قرار دارند را مشخض ميکند. بعد از تنظيم موارد بالا گزينه save بايد کليک شود در غير اين صورت در بازگشت دوباره به صفحه تنظیمات تمام موارد بايد دوباره تنظيم گردد
3-2-7-2-کنترل کيفيت دادهها112
در اين بخش مدل گزارشي ازکيفيت دادههاي موردبررسي ارائه مينمايد.
همانطور که در شکل (3-10) ملاحظه ميگردد. براي داده بارش مقادير حداکثر، حداقل، متوسط، تعداد داده، فايل، دادههاي گمشده، تعداد دادههای قابل قبول و کد اعداد گمشده (999-) آورده شده است .

شکل (3-9) منوي اصلي مدل SDSM

شکل (3-10) گزارش کيفيت دادههاي بارش ايستگاه کرمان

شکل (3-11) بخش مربوط به تبديل دادهها در مدل SDSM

3-2-7-3- تبديل داده113
در اين قسمت کاربر ميتواند دادهها را با توجه به موارد نياز(لگاريتم، جذر، توان، ريشه چهارم و….) مورد تغيير و دگرگوني قرار دهد. البته براي متغير اقليمي دما نياز به اين گزينه نيست زيرا متغير دما معمولا از يک توزيع نرمال برخوردار مي باشد. شکل(3-11) چگونگي انجام کار را در اين گزينه نمايش مي دهد.

3-2-7-4- انتخاب متغيرها
شناخت ارتباط بين متغيرهاي بزرگ مقياس مدلهاي جهاني ( مانند فشار متوسط سطح دريا، دما در ارتفاع دو متري سطح زمين، رطوبت نسبي و…. ) و متغيرهاي محلي در يک ايستگاه (دما؛ بارش، و… ) يک امر مهم در همه مدلهاي تابع انتقالي است. مهم ترين هدف اين مرحله غربال متغيرها و انتخاب بهترين متغيرهايي که از نظر منطقي و ويژگيهاي آماري بيشترين همبستگي را با متغير وابسته دارند، ميباشد. در اين مرحله متغيرهاي پيشبيني کننده، که بالا ترين همبستگي را با داده مشاهدهاي ( بارش، دما، و … ) دارند انتخاب نموده و سپس براساس آن ساختار مدل براي توليد سناريوها و دادهها هواشناسي شکل ميگيرد. در اين بخش مدل از معيارهاي مختلفي جهت تعيين بهترين متغيرهاي مستقل استفاده مينمايد که مهم ترين آنها به شرح ذيل مي باشد.
ضريب تعيين:
این ضریب با استفاده از رابطه (3-7) محاسبه میشود.
R^2=[∑▒〖(x_i-x ̅ 〗)(y_i-y ̅)]^2/(∑▒〖(x_i-x ̅)〗^2 ∑▒〖(y_i-y ̅)〗^2 ) (3-7)
ضريب همبستگي جزيي
این ضریب با استفاده از رابطه (3-8) محاسبه میشود.
R^(2 ) x_1 x_2=((〖rx〗_1 x_2-〖rx〗_1 x_3×〖rx〗_2 x_3) ^2)/((1-r^2 x_1 x_3 )(1-r^2 x^2 x^3)) (3-8)
R2: ضريب تعيين
X1: مقدار i ام متغير مستقل
X: متوسط مقدار متغير مستقل
Yi: مقدار i ام متغير وابسته
Y: مقدار ميانگين متغير وابسته
R2x1x2|: ضريب همبستگي جزيي بين دو متغير وابسته و مستقل
X3 : مقدار متغير مستقلي که مقدار آن ثابت فرض ميشود
بالا بودن ضريب تعيين و ضريب تعيين جزيي نشان دهنده ارتباط بالا بين متغير وابسته و مستقل ميباشد.
نمودار پراکنش متغير مستقل در برابر متغير وابسته
اگر پراکنش نقاط بصورت طولي يا کشيده باشد نشان دهنده ارتباط بالاي بين دو متغير و در صورتيکه بصورت دايرهاي يا نامنظم باشد نشان دهنده ضعيف بودن ارتباط است.

3-2-7-5- مرحلهي کاليبراسيون وارزيابي مدل
در واقع مهم ترين مرحله مدلسازي مرحله کاليبراسیون است. زيرا در اين مرحله ساختار مدل بهمنظور پيشبيني يا شبيهسازي متغيرها شکل ميگيرد. بعد از انتخاب متغيرهاي پيشبينيکنند مناسب با استفاده از روش بهينهسازي حداقل مربعات نسبت به کاليبر نمودن مدل اقدام شد. به منظور كاليبره نمودن و واسنجي مدل SDSM دادههاي مشاهدهاي ايستگاه شهر كرمان و دادههاي مركز ملي پيش بيني متغيرهاي محيطي كانادا (NCEP)مر بوط به هريک از دو مدل جهاني CGCM و HadCM3 به دو دورة 15 ساله (1975-1961) و ( 1990-1975) تقسيم شدند. كه از 15 سال اول براي كاليبره كردن مدل با استفاده از روش بهينه سازي حداقل مربعات استفاده شد(دادههاي مربوط به تشعشات خورشيدي فقط در بازه زماني 2001 – 1971 در دسترس بودند که درهمين دوره مراحل کاليبراسيون صورت گرفت). در مدل SDSM نتايج حاصل از مرحله کاليبراسيون در يک فايل با پسوند *PRA ذخيره ميشود، که در موقع شبيهسازي به راحتي ميتوان از آن استفاده نمود. شکل (3-12) پنجره مربوط به مرحله کاليبراسون مدل SDSM را نشان ميدهد. بعد از كاليبره نمودن مدل به منظور حصول اطمينان از اين كه، مدل توانايي شبيه سازي دادهها را خارج از محدودة زماني كاليبراسيون دارد، نياز است مدل ارزيابي شود. بدين منظور با استفاده از مدل SDSM کاليبره شده ،شاخصهاي دمايي (متوسط حداكثر، درجة حرارت، متوسط حداقل درجة حرارت، ميانگين درجة حرارت روزانه) و بارش براي دورة 15 ساله (1990-1976) شبيه سازي شدند. سپس با مقايسة دادههاي مشاهدهاي و دادههاي شبيهسازي شده، كارايي مدل براي ايستگاه کرمان مورد بررسي قرارگرفت. در اين تحقيق به منظور بررسي ميزان كارايي مدل از دو معيار ميانگين خطاي مطلق و نمودار پراكندگي باقي ماندهها استفاده شد. همچنين در آخرين مرحله ارزيابي به منظوربررسي ميزان حساسيت مدل SDSM به خروجي مدلهاي جهاني، شاخصهاي مذکور با استفاده از دادههاي دو مدل جهاني CGCM وHadCM3 در دو دوره ارزيابي (1990-1975) و دوره پايه (1961-1990) شبيه سازي و سپس با داده هاي مشاهدهاي مقايسه شدند. در نهايت مدلي که شرايط فعلي را بهتر شبيه سازي نماید به عنوان مدل منتخب براي شبيه سازي متغير هاي اقليمي انتخاب ميگردد. روابط (3-9) و ( 3-10) به ترتيب نحوه محاسبه ميانگين خطاي مطلق و باقي ماندهها را نشان ميدهند.

MAE=1/n ∑_(i=1)^n▒|x_iob-x_ie | (3-9)
كه در آن
x_iob: مقدار مشاهده شدة متغير مورد نظر
x_ie :مقدار شبيه سازي شدة متغير مورد نظر
:MAE ميانگين خطاي مطلق.
هر چه مقدار MAE كمتر باشد، نشان دهندة اين است كه مدل متغير مورد نظر را با دقت بيشتري برآورد نموده است. اگر MAE صفر باشد، بدين معنا است كه مدل به طور كامل و دقيق متغير مورد نظر را شبيه سازي مینماید.
y-y ̂=e (3-10)
كه درآن
e : مقدار باقي ماندهها
y: مقدار مشاهدةاي متغير مورد نظر و
y ̂ : مقدار شبيهسازي شدة متغير مورد نظر ميباشد

3-2-8- بهينه سازي تعداد دفعات شبيه سازي
مدلSDSM قادر است در هر مرحلة اجرا بين (100 – 1) بار دادهها را شبيهسازي نمايد (جهت اطلاع از جزئيات بيشتر به راهنماي مدل ويبلي و همكاران 2007 مراجعه شود). در اين تحقيق جهت بهينه سازي تعداد دفعات شبيه سازي، از معيار ميانگين خطاي مطلق MAE114 استفاده شد. بدين ترتيب كه مدل در مرحلة واسنجي به تعداد( 100،…30، 20، 10) بار شبيه سازي ،مورد ارزيابي قرار گرفت و تعداد دفعاتي كه كمترين ميانگين خطاي مطلق را داشت، به عنوان مبناي شبيه سازي قرار گرفت.

شکل (3-12) پنجره مربوط به کاليبره نمودن مدل SDSM

3-2-9- شبيه سازي متغيرهاي اقليمي در دورههاي آتی
بعد از کاليبره و ارزيابي نمودن مدل براي هريک از متغيرهاي بارش، دما و تشعشات خورشيدي و انتخاب مدل جهاني مناسب با توجه به معيار ميانگين خطاي مطلق و شاخصهاي گرافيکي نسبت به شبيه سازي 3 متغير اقليمي ( متوسط دماي روزانه، مقدار بارش روزانه و مجموع تشعشات خورشيدي روزانه ) براي سه دهه سي ساله : 2020، 2050 و 2080 اقدام شد. شکل (3-13) پنجره مربوط به شبيهسازي متغيرهاي اقليمي در مدل SDSM را نشان ميدهد.

3-2-10- مقايسه گرافيکي داده ها
پس از استخراج متغيرهاي مورد نظر( دما، بارش، و… ) محيط نرم افزاري مدل اين مکان را فراهم آورده است که بتوان دادهها مختلف را بصورت گرافيکي با هم مقايسه نمود. مقايسه به دو صورت خطي و ميلهاي امکانپذير است.

3-2-11- آناليز مقادير حداکثر

شکل (3-13) پنجره مربوط به شبيه سازي متغيرهاي اقليمي در شرايط فعلي و آتي

در مدل SDSM چهار توزيع آماري براي بررسي تفاوت بين دادههاي حداکثر مشاهده اي و کوچک مقياس شده وجود دارد. توزيع هاي موجود عبارتنداز: مقادير حداکثر تعميم يافته، تابع نمايي توسعه يافته، توزيع گامبل و توزيع تجربي. که به توضيح مختصري راجع به هر کدام از اين چهار توزیع پرداخته ميشود.

شکل (3-14)پنجره مربوط به مقايسه نتايج

3-2-11-1- توزيع تجربي115
اين تابع يک توزيع تجربي سادهاي را با استفاده از مرتب کردن صعودي دادههاي حداکثر سالانه بر دادهها منطبق ميسازد و نتايج را در دوره بازگشت هاي مختلف ارائه ميدهد.

3-2-11-2- مقادير حداکثر تعميم يافته116
توزيع GEV سه پارامتر (ξ, β, k) رابراي تعيين حداکثر مقادير متغيرها لحاظ مي کند. که بر اساس رابطه زير توزيع گسترش مي يابد:
F(x)=exp⁡(-(1-k((x-ϑ)/β) ^(1/k) )) (3-11)
پارامترهاي β ، ϑ ، k با استفاده از روش زماني 117L محاسبه مي شوند. ابتدا سه پارامتر l1، l2، l3 از دادهها استخراج ميشود. سپس پارامترها توسط روش زير محاسبه ميشوند.
k=7.8590 z+2.955 z^2 (3-12)
β=(I_2 K)/((1-2^(-k) ) (1+k)) (3-13)

(3-14)
که در آن:
z=[2/(3+I_3/I_2 )-L_2/L_3 ] (3-15)

دراين توزيع نتايج تا دوره بازگشت 100 ساله ارائه ميگردد.
مقدارK نزديک صفر (005/0 F(x)=exp⁡( -exp⁡(-(x-ϑ)/β)) (3-16)
که:
(3-17)

(3-18)

که γ عدد ثابت Euler مي باشد که برابر است با (577215655/0

3-2-11-3- توزيع گمبل118
توزيع گامبل نوع يک، به دادها با استفاده از سريهاي حداکثر سالانه و سپس با استفاده از توزيع شاء119 (1994) منطبق مي گردد.
F(x)=1-e^(-e^(-(x-μ)/σ) ) (3-19)
سپس مقادير حداکثر سالانه در دوره بازگشتهاي T سال از رابطه زير محاسبه مي شود:
Q_(T=(_Q^-) )+K(T)S_Q (3-20)
K(T)=-√6/π (γ+L_n L_n [(T(X))/(T(X)-1)]) (3-21)

که در آن (_Q^-) متوسط حداکثر سالانه حداکثرها، Sq، انحراف معيار مقادير حداکثر، K(T) فاکتور فراواني و T(X) دور بازگشت بر حسب سال بوده و γ عدد ثابت Euler مي باشد و برابر است با 577215655/0

3-2-11-4- تابع نمايي توسعه يافته120
توزيع فوق داده ها را بر اساس رابطه زير منطبق مي سازد:
P(R>r)=exp⁡(1(r/R_0 ) ^c) (3-22)
که براي محاسبه احتمال يک واقعه بزرگتر از آستانه

پایان نامه
Previous Entries منابع تحقیق درمورد استان کرمان Next Entries منابع تحقیق درمورد محل دفن زباله