@article { author = {Ahmadpour, Abbas and Mirhashemi, Seyyed Hassan and Haghighatjou, Parviz and Ghoreshi, Fatemeh}, title = {Comparison of Seasonal Time Series, Bi-linear and Nonlinear Threshold (SETAR) Models in Forecasting the Monthly Inflow to Maroun Dam Reservoir}, journal = {Iranian journal of Ecohydrology}, volume = {6}, number = {4}, pages = {887-899}, year = {2019}, publisher = {Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran}, issn = {2423-6098}, eissn = {2423-6101}, doi = {10.22059/ije.2019.279116.1090}, abstract = {In the present research, the SARIMA seasonal time series, Holt-Winters, bi-linear (BL) and Self-Exciting Threshold Auto-Regressive (SETAR) models were used to predict the monthly inflow to the Maroun dam reservoir. To this end, the 34-year data of the Idanak hydrometric station located in Khuzestan province of Iran between the years 1982 and 2015 have been used. The logarithmic transformation was used to normalize the monthly discharge data of the Idanak hydrometric station. Also, differencing technique was used to eliminate the seasonal component of the monthly data. The independence test of the model residuals (Ljung-Box or porte-manteau), the autocorrelation and partial autocorrelation functions were used to check the validity (quality of fitting) of these models. Finally, SARIMA models (1.0.1) * (2.0.2) 12, BL (2.1.1.1) and SETAR (2; 7.3) were chosen as the best models with the minimum values of Akaike and Schwartz criteria. The results of the evaluation of fitted models showed that the BL model with the values ​​of the coefficient of determination and root mean square error which are 0.81 and 14.80 m3/s, respectively, has an acceptable accuracy to predict the monthly flow to the Maroun River. It was also found that by increasing the non-seasonal rank degree in SARIMA models, the model validity and performance are weakened to predict monthly flow. Also, the results showed that the Holt-Winters model with the values of the coefficient of determination and root mean square error which are 0.56 and 10 m3/s, respectively, has the weakest performance to predict the monthly flow to the Maroun dam reservoir.}, keywords = {Monthly Flow Forecast,time series,Akaike Criterion,Schwartz Criterion,Maroon Basin}, title_fa = {مقایسۀ مدل‌های سری زمانی فصلی، دوخطی BL و غیرخطی آستانۀ SETAR در پیش‌بینی جریان ماهانۀ ورودی به مخزن سد مارون}, abstract_fa = {در پژوهش حاضر از مدل‌های سری زمانی فصلی SARIMA، هالت- وینترز، مدل‏های دوخطی BL و مدل دورژیمی غیرخطی خودهمبستگی آستانۀ SETAR برای پیش‌بینی جریان ماهانۀ ورودی به مخزن سد مارون استفاده شده است. به این منظور، از داده‏های ایستگاه آب‌سنجی ایدنک واقع در استان خوزستان با طول دورۀ آماری 34 سال طی سال‏های 1361 تا 1394 ‌استفاده شده است. از تبدیل لگاریتمی برای نرمال‌سازی داده‌های شدت جریان ماهانۀ ایستگاه هیدرومتری ایدنک استفاده شد. همچنین، برای حذف مؤلفۀ فصلی داده‌های ماهانه از روش تفاضل‌گیری بهره گرفته شد. از آزمون استقلال باقی‌مانده‏های مدل (لجونگ- باکس یا پورت مانتئو) و توابع خودهمبستگی و خودهمبستگی جزئی برای بررسی صحت (کیفیت برازش) مدل‏های یادشده استفاده شد. درنهایت، مدل‏های SARIMA(1,0,1)*(2,0,2)12، BL(2,1,1,1) و SETAR(2;7,3) با داشتن حداقل مقدار معیار آکائیک و شوارتز به عنوان مدل‏های برتر انتخاب شدند. نتایج ارزیابی مدل‏های برازش‏یافته نشان داد مدل دوخطی (BL) با مقادیر ضریب تعیین و ریشۀ میانگین مربعات خطا، به‌ترتیب برابر با 81/0 و 80/14 مترمکعب بر ثانیه، دقت قابل قبولی در پیش‏بینی جریان ماهانۀ رودخانه مارون دارد. با توجه به نتایج مشخص شد که با افرایش مرتبۀ خودهمبستگی غیر فصلی در مدل‏های ساریما صحت مدل و عملکرد آنها در پیش‌بینی جریان ماهانه تضعیف می‏شود. همچنین، با بررسی نتایج به‌دست‌آمده از مدل‏ها مشخص شد که مدل هالت- وینترز با داشتن مقدار ضریب تعیین و ریشۀ میانگین به‌ترتیب برابر 56/0 و 10 مترمکعب بر ثانیه ضعیف‏ترین عملکرد در پیش‌بینی جریان ماهانه حوضۀ مارون را دارد.}, keywords_fa = {Monthly Flow Forecast,time series,Akaike Criterion,Schwartz Criterion,Maroon Basin}, url = {https://ije.ut.ac.ir/article_73659.html}, eprint = {https://ije.ut.ac.ir/article_73659_ce87846675bf6a055a9055ca184ef597.pdf} }