مقایسه کارآیی روش‌های هوشمند و آماری در بازسازی داده‌های ساعت آفتابی (مطالعه موردی: شرق حوضه دریاچه ارومیه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز

2 گروه مهندسی آب، دانشگاه تبریز

چکیده

یکی از متغیرهای هواشناسی که در مطالعات اقلیمی و برآورد تبخیرتعرق اهمیت زیادی داشته و عموما دارای خلا.های آماری نسبتاً زیادی می باشد، ساعات آفتابی است. در پژوهش حاضر به‌‌منظور باز‌سازی داده‌های این کمیت در ایستگاه‌های تبریز، سراب، سهند و مراغه در دوره آماری 1369 تا 1398 از روش‌های هوشمند رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (SVR)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و جنگل‌های تصادفی (RF) و روش‌های آماری شامل نسبت نرمال (NR)، مختصات جغرافیایی (GC) و ضریب همبستگی وزنی (CCW) استفاده شده‌است. ، برای ارزیابی و مقایسه نتایج از شاخص‌های ضریب همبستگی، جذر میانگین مربعات خطا، میانگین انحرافات مطلق و دیاگرام تیلور استفاده گردید. نتایج نشان داد که در حالت کلی، روش‌های ANN و مختصات جغرافیایی به ترتیب در بین روش‌های هوشمند و آماری، بالاترین دقت را در بازسازی داده‌های ساعات آفتابی دارند. در ایستگاه‌های تبریز و سهند، روش مختصات جغرافیایی به‌ترتیب با RMSE معادل 04/1 و 13/1 ساعت، در سراب روش SVR با RMSE معادل 58/1 ساعت و در مراغه روش نسبت نرمال با RMSE معادل 45/1 ساعت، بالاترین دقت را در بازسازی داده‌های ساعات آفتابی دارند. همچنین روش RF، کمترین دقت را بازسازی داده‌های ساعت آفتابی از خود نشان داد. به عنوان یک نتیجه کلی چنین می‌توان بیان نمود که در ایستگاه‌های تبریز، سراب و سهند، هر دو دسته روش‌های هوشمند و آماری دقت تقریباً مشابهی دارند ولی در ایستگاه مراغه، روش‌های آماری برآوردهای دقیق‌تری در بازسازی داده‌های ساعات آفتابی دارند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Comparison of the efficiency of intelligent and statistical methods in the reconstruction of sunshine hours data (Case study: East of Urmia Lake basin)

نویسندگان [English]

  • Vahid Mouneskhah 1
  • Mohammad Khaledi 1
  • Moein Hadi 1
  • Saeed Samadianfard 2
1 Ph.D Candidate of Irrigation and Drainage, Department of Water Engineering, Tabriz University, Tabriz, Iran.
2 Tabriz University
چکیده [English]

One of the climate variables with relatively large gaps in observation and significant importance in estimation of evapotranspiration is sunshine hours. In the present study, in order to reconstruction the sunshine hour data of several selected stations in Tabriz province, Iran namely,Tabriz, Sarab, Sahand and Maragheh during the period of 1990 to 2019, skill of intelligent approaches of SVR, ANN and RF was compared with statistical methods of normal ratio, geographical coordinates and weight correlation coefficient. Statistical indices of R, RMSE, MAD and Taylor diagrams were used for evaluation of comparisons. The obtained results showed that ANN and geographical coordinate methods have the highest accuracy in reconstruction sunshine hours among the selected intelligent and statistical methods, respectively. In Tabriz and Sahand stations, the geographical coordinate method with RMSE of 1.04 and 1.13 hours, respectively, in the Sarab station SVR with RMSE of 1.58 hours and in Maragheh station the normal ratio method with RMSE of 1.45 hours showed the highest accuracy in generating sunshine hours. Besides, RF method had the lowest accuracy in reconstruction of sunshine hours data. It can be concluded that in Tabriz, Sarab and Sahand stations, both types of intelligent and statistical methods have almost same accuracy, but in Maragheh station, statistical methods provided slightly better estimations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Data gaps
  • Sunshine hours
  • Taylor diagram
  • Urmia Lake basin
Armanuos, AM., Al-Ansari, N., Yaseen, ZM. 2020. Cross assessment of twenty-one different methods for missing precipitation data estimation. Atmosphere, 11(4):1-34.
Bayat, K., Mirlatifi, SM. 2009. Estimation of global solar radiation using regression and artificial neural network models. Journal of agricultural sciences and natural resources, 16(3): 270-280. (In Farsi)
Behrang, MA., Assareh, E., Ghanbarzadeh, A. and Noghrehabadi, AR. 2010. The potential of
different artifcial neural network (ANN) techniques in daily global solar radiation modeling based on meteorological data, Solar Energy, 84: 1468–1480.
Boser, BE., Guyon, IM., Vapnik, VN. 1992. A training algorithm for optimal margin classifiers. In: D.Haussler, editor, 5th Annual ACM Workshop on COLT. Pittsburgh, PA, 144-152.
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning, 45(1): 5-32.       
Coulibaly, PND., Evora B. 2007. Comparison of neural network methods for infilling missing daily weather records. Journal of hydrology, 341: 27-41.
Fooladmand, HR. 2012. Comparing reference evapotranspiration using actual and estimated sunshine hours in south of Iran. African Journal of Agricultural Research 7(7): 1164-1169.
Gleckler, PJ., Taylor, KE., Doutriaux, C. 2008. Performance metrics for climate models. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113(D6): 1-20.
Hasanpour, M., Dinpashoh, Y. 2012. Evaluation of efficiency of different estimation methods for missing climatological data. Stochastic Environment Research and Risk Assessment, 26:59–71.
Jin, J. 2012. A random forest based method for urban land cover classification using LiDAR data and aerial imagery. MSc Thesis, University of Waterloo.
Karbasi, M. 2016. Reconstruction of missing data of monthly total sunshine hours using artificial neural networks. Iranian journal of irrigation and drainage, 10(5):570-580. (In Farsi)
Khansari, S., Rezayi, A., Shiri, J., dashti, Sh., hatamimaleki H. 2018. Reconstruction of missing data in meteorological variables used to estimate daily evapotranspiration. The Second National Conference on Climatology of Iran, Mashhad, Iran. (In Farsi)
Kotsiantis, S., Pintelas, P. Combining bagging and boosting. 2004. International Journal of Computational Intelligence, 1(4): 324-33.
Kuan, CM., White, H. 1994. Artificial neural networks: An econometric perspective. Econometric Reviews, 13: 1-91.
Menhaj, MB. 2005. Computational intelligence-volume I: Fundamentals of neural networks. Tehran: AmirKabir University. (In Farsi)
Naghidi, R., Shayannezhad, M., Sadati Nejad, SJ. 2010. Comparison of different methods for estimating of monthly discharge missing data in grand Karoon River basin. Journal of Watershed Management Research, 1(1): 59-71.
Paulhus, JLH., Kohler, MA. 1952. Interpolation of missing precipitation records. Monthly Weather Review, 80:129–133.
Piri, J., Ansari, H., Farid-Hosseini, A. 2013. Modeling ground-reached solar radiation using ANFIS and empirical models (Case of study: Zahedan and Bojnourd stations). Iranian Journal of Energy, 16(3): 37-58. (In Farsi)
Sharifi, S., Rezaverdinejad, V., Nourani, V., Behmanesh, J. 2021. Evaluation of the capability of intelligent models in estimating monthly global solar radiation. Water and Soil Science, 31(2): 13-26. (In Farsi)
Tabari, H., Talaee, PH. 2015. Reconstruction of river water quality missing data using artificial neural networks. Water Quality Research Journal of Canada, 50(4): 326-335.
Talebizadeh, M., Morid, S., Ayyoubzadeh, SA., Ghasemzadeh, M. 2009. Uncertainty analysis in sediment load modeling using ANN and SWAT model. Water Resources Management, 24 (9): 1747-1761.
Taylor, KE. 2001. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research. Atmospheres, 106: 7183-7192.
Teegavarapu, RSV., Chandramouli, V. 2005 Improved weighting methods, deterministic and stochastic data-driven models for estimation of missing precipitation records. Journal of Hydrology, 312: 191–206.
Vapnik, VN. 1995. The Nature of statistical learning theory. Springer, New York.
Vapnik, VN. 1998. Statistical learning theory. Wiley, New York.
Young, KC. 1992. A Three-way model for interpolating for monthly precipitation values. Monthly Weather Review, 120: 2561–2569.