The Journal of Spatial Planning
برنامهریزی و آمایش فضا
MJSP
Basic Sciences
http://hsmsp.modares.ac.ir
1
admin
1605-9689
2476-6860
fa
jalali
1387
3
1
gregorian
2008
6
1
12
1
online
1
fulltext
fa
بررسی رابطه تغییرات بارش سالیانه تبریز با ناهنجاریهای دمایی کره زمین و شبیه سازی عددی آن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
An Investigation on the Relationship between the Precipitation Variations in Tabriz with theGlobal Temperature Anomalies and its Numerical Simulation Using the Artificial Neural Network
در این تحقیق داده های مربوط به ناهنجاریهای دمایی کره زمین و بارش متوسط سالیانه ایستگاه تبریز در طی دوره آماری 1951-2005 استفاده شده اند. روشهای اصلی به کار گرفته شده در این مطالعه عبارت است از روش تعیین ضریب همبستگی پیرسون، تحلیل مؤلفه روند سری های زمانی، رگرسیون خطی ساده و رگرسیون پولی نومیال به عنوان یک روش نیمه خطی و شبکه های عصبی مصنوعی. نتایج حاصل از کاربرد و تحلیل همبستگی پیرسون نشانگر همبستگی منفی و معکوس معنا داری بین بارش سالیانه تبریز و ناهنجاریهای دمایی کره زمین است. این به آن معنا است که غالباً با منفی شدن ناهنجاریهای دمایی کره زمین، بارش سالیانه تبریز افزایش پیدا کرده و ترسالی به وقوع می پیوندد و برعکس با مثبت شدن ناهنجاریهای دمایی کره زمین، متوسط بارش سالیانه تبریز کاهش پیدا کرده و خشکسالی به وقوع می پیوندد. تحلیل مؤلفه روند بلندمدت سری های زمانی نشان می دهد که در طول دوره آماری از بارش متوسط سالیانه تبریز کاسته می شود، اما روند ناهنجاریهای دمایی کره زمین روندی افزایشی از خود نشان می دهد. ارتباط بارش متوسط سالیانه تبریز با گرمایش جهانی نیز با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. نتایج حاصل از کاربرد روشهای مختلف در این مطالعه نشان می دهد که روش شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با روشهای رگرسیون خطی ساده و رگرسیون نیمه خطی پولی نومیال درجه 6، روش شبیه سازی بهتر و دقیقتر است. روشهای مختلف شبکه های عصبی مصنوعی به کار گرفته شده در این مطالعه نشان می دهد که روش پرسپترون چند لایه با 3 لایه مخفی و الگوریتم آموزش پس انتشار قابلیت بسیار عالی در پیش بینی همبستگی بین سری ها دارد.
In this research, the data relating to global land/oceans temperature anomalies and annual mean precipitation of Tabriz station were used for the period of 1951-2005. The main methodologies used in this research include the Pearson correlation coefficient method, analysis of trend component of time series, simple linear and polynomial regression (as a semi-linear model) and Artificial Neural Networks methods. The results of applying Pearson analysis indicated a significant negative and an inverse correlation between global land/oceans temperature anomalies and annual precipitation in Tabriz station. This is an indicative of increase in precipitation and occurrence of wet years during the negative global temperature anomalies and, on contrary, precipitation reduction and occurrence of droughts during the positive global temperature anomalies. The analysis of long term trend components of time series showed that the annual mean precipitation of Tabriz has a decreasing trend towards the length of the period, but annual global land/oceans temperature anomalies has an increasing trend towards the length of the period. Also we simulated the relationships between annual precipitation in Tabriz station and global warming using Artificial Neural Networks.
Applying of different methods recognized artificial neural network as a better and more accurate simulation model compared to the other models applied in this research, i.e. simple regression model, and semiـ linear polynomial regression with the power of 6 models. Different artificial neural network methods were used to demonstrate this relation, among which the
Multi Layer Perceptron (MLP) with three hidden layers analysis with back propagation learning algorithm showed excellent capability in predicting the correlation between the series.
تبریز,بارش سالیانه,روند بارش,روشهای رگرسیون,شبکه های عصبی مصنوعی,پرسپترون چند لایه,تغییر اقلیم
Annual precipitation,Rainfall trend,Regression methods,artificial neural networks,Multi-layer perceptron (mlp),Climate Change,Tabriz
29
51
http://hsmsp.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1000-3304&slc_lang=fa&sid=21
Javad
Khoshhal Dastjerd
جواد
خوشحال دستجردی
100319475328460044191
100319475328460044191
Yes
University of Isfahan, Isfahan, Iran.
دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران.
Yousef
Ghavidel Rahimi
یوسف
قویدل رحیمی
100319475328460044333
100319475328460044333
No
Ph.D. Student, Climatology, University of Isfahan, Isfahan, Iran
دانشجوی دکتری اقلیم شناسی دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران