نویسندگان
1
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیز، گروه احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
2
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیز، دانشکده منابع طبیعی دانشگاه تربیت مدرس و نویسنده مسئول،
3
دانشجوی دکتری، علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
چکیده
امروزه منابع آب به یکی از نگرانیهای عمده در مناطق خشک و نیمهخشک جهان تبدیل شده است. بارش کم و توزیع نامنظم آن در کشور ایران همراه با جمعیت سریع و افزایش فعالیتهای کشاورزی، سبب خشکسالیهای اخیر شدهاست. مطالعه حاضر با هدف بررسی و پیشبینی خشکسالی هواشناسی در استان تهران با استفاده از مدل ARIMA انجام شدهاست. برای ارزیابی شاخص بارش استاندارد (SPI) دادهها از هفت ایستگاه بارشی برای دوره 2020 - 2000 مورد استفاده قرار گرفت. سپس مدل ARIMA برای پیشبینی خشکسالی بر مبنای SPI اجرا، و برای هر ایستگاه بهترین مدل برای پیشبینی خشکسالی استخراج شد. نتایج نشان داد مدلهای سری زمانی ARIMA قادر است به درستی تغییرات اقلیمی را مورد ارزیابی قرار دهد. همچنین مطابق نتایج شاخص خشکسالی SPI برای دوره پیشبینی شده، مشخص شد که در تمام ایستگاههای مورد مطالعه وضعیت نزدیک به نرمال را داشته و در سال 2022 تا 2024 شرایط به سمت بهبود وضعیت بارش پیش رفتهاست که با توجه به بارشهای اخیر در سطح ایران این مدل توانسته به خوبی به مدلسازی تغیرات اقلیمی بپردازد. با توجه شاخص SPI خشکسالی در منطقه مورد نظر در وضعیت نزدیک به نرمال قرار دارد، میتواند برای مدیریت منابع آبی، حفظ بومسازگان طبیعی و بهبود وضعیت اقلیمی آینده ابزار مناسبی باشد.
- Abebe, A., Foerch, G. 2008. Stochastic simulation of the severity of hydrological drought. Water and Environment Journal, 22(1): 2-10.
- Alquraish, M., Ali. Abuhasel, K., S. Alqahtani, A. and Khadr, M., 2021. SPI-Based Hybrid Hidden Markov–GA, ARIMA–GA, and ARIMA–GA–ANN Models for Meteorological Drought Forecasting. Sustainability, 13(22), p.12576.
- Achite, M., Bazrafshan, O., Azhdari, Z., Wałęga, A., Krakauer, N., Caloiero, T. 2022. Forecasting of SPI and SRI Using Multiplicative ARIMA under Climate Variability in a Mediterranean Region: Wadi Ouahrane Basin, Algeria. Climate, 10(3):36.
- Arab solghar, A., & Sedghi, H., & Maleki, M. (2011). Meteorological drought analysis in the province of tehran based on the artificial neural networks. Water engineering, 4(9), 17-27.
- Band, S.S., Karami, H., Jeong, Y.W., Moslemzadeh, M., Farzin, S., Chau, K.W., Bateni, S.M., Mosavi, A. 2022. Evaluation of Time Series Models in Simulating Different Monthly Scales of Drought Index for Improving Their Forecast Accuracy. Frontiers in Earth Science, 10, p.839527.
- Bashari, M., Vafakhah, M. 2011. Comparison of Different Time Series Analysis Methods for Forecasting Monthly Discharge in Karkheh Watershed. Irrigation & Water Engineering, 1(2):75-86.
- Box, G.E., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C., Ljung, G.M. 2015. Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.
- Bucher, B., Rybach, L. and Schwarz, G. 2008. Search for long-term radiation trends in the environs of Swiss nuclear power plants. Journal of environmental radioactivity, 99(8):1311-1318.
- Cohen, S., Ianetz, A., Stanhill, G. 2002. Evaporative climate changes at bet Dagan, Israel, 1964–1998. Agricultural and Forest Meteorology, 111(2):83-91.
- Dikshit, A., Pradhan, B., Huete, A. 2021. An improved SPEI drought forecasting approach using the long short-term memory neural network. Journal of environmental management, 283, 111979.
- Durdu, Ö.F. 2010. Application of linear stochastic models for drought forecasting in the Büyük Menderes river basin, western Turkey. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 24(8):1145-1162.
- Eskandari, H., Borji, M., Khosravi, H., Mesbahzadeh, T. 2016. Desertification of forest, range and desert in Tehran province, affected by climate change. Solid Earth, 7(3): 905-915.
- Gheisoori, M., & Soltani gerdefaramarzi, S., & Ghasemi, M. 2018. Investigation and prediction of the changing trend of climate parameters on discharge (case study: godarkhosh subbasin). Journal of natural environment hazards, 7(17), 137-154.
- Han, P., Wang, P.X., Zhang, S.Y. 2010. Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models. Mathematical and computer modelling, 51(11-12:1398-1403.
- Karimi, M., Melesse, A.M., Khosravi, K., Mamuye, M. and Zhang, J. 2019. Analysis and prediction of meteorological drought using SPI index and ARIMA model in the Karkheh River Basin, Iran. In Extreme Hydrology and Climate Variability (pp. 343-353). Elsevier.
- McKee, T. B. Doesken, N. J. and Kleist, J. 1995. Drought monitoring with multiple time scales. In Proceedings of the 9th Conference on Applied Climatology, Dallas, Boston, MA: American Meteorological Society, 233-236..
- Mishra, A.K., Singh, V.P. 2010. A review of drought concepts. Journal of hydrology, 391(1-2): 202-216.
- Modarres, R. 2007. Streamflow drought time series forecasting. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 21(3): 223-233.
- Manjushree, R., Shinde, V. Application of software packages for monthly stream flow forecasting of Kangsabati River in India.International Journal of Computer Applications, 20(3): 7-14
- Nguyen, V., Li, Q. and Nguyen, L. 2017. Drought forecasting using ANFIS-a case study in drought prone area of Vietnam. Paddy and water environment, 15(3): 605-616.
- Roushangar, K., Ghasempour, R., Nourani, V. 2021. The potential of integrated hybrid pre-post-processing techniques for short-to long-term drought forecasting. Journal of Hydroinformatics, 23(1):117-135.
- Soltani Gord Faramarzi, S., & Saberi, A., & Gheysouri, M. 2017. Determination of the best time series model for forecasting annual rainfall of selected stations of western azerbaijan province. Journal of geographical sciences, 17(44 ), 65-86.
- Van Loon, A.F., Gleeson, T., Clark, J., Van Dijk, A.I.J.M., Stahl, K., Hannaford, J., Di Baldassarre, G., Teuling, A.J., Tallaksen, L.M., Uijlenhoet, R. and Hannah, D.M. 2016. Drought in the Anthropocene, Nat. Geosci., 9, 89–91.
- Wang, J., Rong, G., Li, K., Zhang, J. 2021. Analysis of Drought Characteristics in Northern Shaanxi Based on Copula Function. Water, 13(11):1445.
- Wilhite, D. A., Glantz, M. H. 1985. Understanding: the drought phenomenon: the role of Water international, 10(3): 111-120.
- Xu, D., Zhang, Q., Ding, Y., Huang, H. 2020. Application of a hybrid ARIMA–SVR model based on the SPI for the forecast of drought—a case study in Henan Province, China. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 59(7): 1239-1259.
- Zeynolabedin, A., Olyaei, M.A., Zahmatkesh, Z. 2022. Application of meteorological, hydrological and remote sensing data to develop a hybrid index for drought assessment. Hydrological Sciences Journal, 67(5): 703-724.
- Zhu, B. and Chevallier, J., 2017. Carbon price forecasting with a hybrid Arima and least squares support vector machines methodology. In Pricing and forecasting carbon markets (pp. 87-107). Springer, Cham.
- Zhang, Y.; Yang, H.; Cui, H.; Chen, Q. Comparison of the Ability of ARIMA, WNN and SVM Models for Drought Forecasting in the Sanjiang Plain, China. Nat. Reso. Rese. 2019, 29, 1447–1464