پایش و پیش‌‏بینی وضعیت خشکسالی با استفاده از شاخص بارندگی استاندارد (SPI) و شبکۀ عصبی پرسپترون چندلایه (مطالعۀ موردی: استان‏ های تهران و البرز)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه انرژی‏های نو و محیط زیست، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

2 دانشجوی کارشناسی ‏ارشد رشتۀ مهندسی طبیعت، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

چکیده

خشکسالی یکی از پدیده‏های تکرار‏شونده در تمامی نقاط با اقلیم‏های پر‏بارش و کم‏بارش است و  بلایی طبیعی به‌شمار می‌رود. ایران نیز از جمله کشورهایی است که با این پدیده در نقاط مختلف به‌خصوص حوضۀ رود‏خانه‏ها درگیر است. استان‏ تهران به‌دلیل اهمیت آن از نظر سیاسی و اجتماعی با رشد روز‏‏افزون جمعیت مواجه است که این امر به کاهش منابع آبی این استان دامن می‏زند. در این پژوهش به استان البرز که در گذشته یکی از شهر‏های استان تهران محسوب می‏شد، ‌توجه شد. خسارات واردشده از خشکسالی به این منطقه از نوع اقتصادی‌ـ اجتماعی است. در این پژوهش پایش و پیش‏بینی وضعیت خشکسالی، با استفاده از اطلاعات بارش 38 ایستگاه باران‏سنجی در محدودۀ دو استان تهران و البرز، به‌وسیلۀ شاخص بارندگی استاندارد (SPI) در بازۀ زمانی 31 ساله ‌بین سال‏های آبی 1362‌ـ 1363 تا 1392‌ـ 1393 در میانگین‏های زمانی 3، 6، 9، 12 و 24 ماهه انجام گرفت. نتایج بررسی شاخص SPI12 نشان داد حدود نیمی از ایستگاه در کل دورۀ مطالعاتی وضعیت نرمال داشته‏اند و حدود یک‏سوم ایستگاه‏ها در این مدت وضعیت خشکسالی را پشت ‏سر گذاشته‏اند. با توجه به مقادیر عددی شاخص SPI دو بازۀ زمانی 1375‌ـ 1376 و 1377‌ـ 1378 به‏عنوان سال‏هایی که یک دورۀ کامل خشکسالی را تجربه کرده‏اند، انتخاب شدند. دوره‏های خشکسالی شدید و خیلی شدید، شدید‏ترین مقدار خشکسالی (کمترین مقدار SPI) برای تعدادی از ایستگاه‏ها در دوره‏های 3، 6، 9، 12 و 24 ماهه محاسبه شد. همچنین پیش‏بینی با روش شبکۀ عصبی پروسپترون چند‌لایه انجام شد به‌طوری‌که حاصل به مقادیر مشاهداتی بسیار نزدیک بود.
 
 

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Drought monitoring with Standard Precipitation Index (SPI) and drought forecasting with Multi-layers perceptron (Case study: Tehran and Alborz Provinces)

نویسندگان [English]

  • Mohammad Hossein Jahangir 1
  • Meimaneh Khoshmashraban 2
  • Hossein Yousefi 1
چکیده [English]

Drought is the one of the repeating phenomenon in all areas with high rainfall and low rainfall climates and is known as a natural disaster. Iran is one of the countries those involved with this phenomenon in different parts of it especially in river basins. Tehran Province due to its importance in terms of social and political faced with growing population that it would contributes to the reduction of water sources in the province. Alborz province which in the past was considered one of the cities of Tehran, in this study were investigated. Losses incurred from drought in this area is socio-economic. In this study, we monitor and forecast drought, with rainfall data from 38 synoptic stations in Tehran and Alborz provinces. By Standard Precipitation Index (SPI) during 31 hydrological years between 1983-84 to 2013-14 at 3, 6, 9, 12 and 24 months average times. Study on SPI12 index showed that about half of the stations entire the study period were normal and about a third of the stations in this period had drought conditions. According to the numerical values SPI index 1996-97 and 1998-99 were selected as years those have been faced with drought. Severe and very severe periods of drought, the most severe drought level (lowest SPI) was calculated for some of the stations in periods of 3, 6, 9, 12 and 24 months. Also forecasted with Multi-layers perceptron neural network method and the results was very close to the observed data.
 ce.
 
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Standard Precipitation Index
  • Multi-layers perceptron
  • Drought Forecasting
  • zoning
  • Tehran Provin
1-     حجازی‏زاده، زهرا؛ جوی‏زاده، سعید؛ ‌مقدمه‏ای بر خشکسالی و شاخص‏های آن‌، 1389، انتشارات سمت، 358 ص.
2-     حسینی موغاری، سید محمد؛ 1392، توسعۀ سامانۀ پایش و پیش‏بینی خشکسالی (مطالعۀ موردی: حوضۀ گرگان‏رود)، پایان‏نامۀ کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، 144 ص.
3-     سامانۀ خشکسالی هواشناسی ایران، آخرین دسترسی : 25/02/1394
4-     کارآموز، محمد؛ و عراقی‏نژاد، شهاب؛ هیدرولوژی پیشرفته. 1390، انتشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر، 460 صفحه.
5-     مجلۀ اینترنتی خلیج‌فارس، آخرین دسترسی: 22/02/1395
http://parssea.org/?p=2643
6-      مرید، سعید؛ پایمزد، شهلا. «مقایسۀ روش‏های هیدرولوژیکی و هواشناسی جهت پایش روزانۀ خشکسالی در تهران». علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، سال یازدهم، ش 42، زمستان 1386، از ص 325 تا 333.
7-      Araghinejad, S. 2014. Data-driven Modeling: Using MATLAB in Water Resources and Environmental Engineering. Springer.Mishra A. K., Desa, V. R. and Singh, V. P. 2007. Drought Forecasting Using a Hybrid Stochastic and Neural Network Model. Journal of Hydrologic Engineering, 12(6):626–638.
8-      Chu P.S., Nash A.J., and Porter F.Y. 1993. Diagnostic studies of two contrasting rainfall episodes in Hawaii: Dry 1981 and wet 1982. Journal of climate, 6(7):1457-1462.
9-      Karamouz, M., and Araghinejad S. 2009. Advanced Hydrology. Amirkabir University Press. Tehran.
10-  McKee T.B., Doesken N.J., and Kleist J. 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, 17(22):179-183.
11-  McKee T.B., Doesken N.J., and Kleist J. 1995. Drought monitoring with multiple time scales, Ninth Conference on Applied Climatology, American Meteorological Society, Boston, Massachusetts, 233-236.
12-  Morid S., Smakhtin V., and Bagherzadeh K. 2007. Drought forecasting using artificial neural networks and time series of drought indices. International Journal of Climatology, 27(15):2103-2111.
13-  Mishra A. K., Desa, V. R. and Singh, V. P. 2007. Drought Forecasting Using a Hybrid Stochastic and Neural Network Model. Journal of Hydrologic Engineering, 12(6):626–638.
14-  Palmer W.C. 1965. Meteorological drought. Washington, DC, USA: US Department of Commerce, Weather Bureau, 58 p.
15-  Vafakhah M., and Bashari M. 2011. Probability study of hydrological drought and wet period’s occurrence using markov Chain in Kashafrood Watershed. Watershed Management Research (Pajouhesh&Sazandegi), 25(1):1-9. (In Persian with English abstract)
16-  WilhiteD.A.,andPulwartyR.S. 2005. Drought and water crises: lessons learned and the road ahead. Drought and water crises, 431 p.
17-  Wilhite D.A., Hayes M.J., Knutson C., and Smith K.H. 2000. Planning for Drought: Moving from Crisis to Risk Management. Journal of the American Water Resources Association, 36(4):697-710.