پیش‌بینی وضعیت گرمایش اقلیمی با استفاده از تحلیل سری زمانی (مطالعه موردی: الیگودرز)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران.

2 استاد، گروه علوم و مهندسی آب، گروه علوم و مهندسی آب ، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران.

10.22034/arwe.2024.2023068.1013

چکیده

پدیده گرمایش جهانی همواره نقاط مختلف جهان را تحت تاثیر قرار داده است به طوری که بر اساس گزارش­های علمی، دمای کره­ی زمین طی قرن بیستم به میزان 0.6 درجه سانتی­گراد افزایش یافته است. از این­رو بررسی و پیش­بینی عوامل متاثر از آن در مناطق مختلف می­تواند در شناخت بهتر این پدیده موثر باشد. در این مطالعه به منظور بررسی تغییرات آتی درجه حرارت در اقلیم الیگودرز، استان لرستان از مدل سری زمانی ARIMA استفاده شد. برای این منظور از اطلاعات درجه حرارت در بازه زمانی 1400-1369 در مقیاس سالانه ایستگاه الیگودرز استفاده شد. نتایج سری زمانی با بررسی P-value و پیشفرض­های سری زمانی، نشان داد مدل با مقدار مولفه خودهمبستگی=1، میانگین متحرک=1 و تفاضل­گیری=1 بهترین نتیجه را داشته است لذا پیش­بینی با مدل ARIMA(1,1,1) انجام شد. نتایج پیش­بینی نشان داد در دوره پنج سال آینده (1405-1401) مقدار درجه حرارت روندی کاهشی خواهد داشت. بطور کلی نتایج این مطالعه نشان از کارآیی قابل قبول مدل سری زمانی در پیش­بینی درجه حرارت داشت.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Forecasting the State of Climate Warming Using Time Series Analysis (Case Study: Aligudarz)

نویسندگان [English]

  • yasser sabzevari 1
  • Saeid Eslamian 2
1 Ph.D. student, Department of Water Engineering, College of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran.
2 Professor, Department of Water Engineering, College of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran.
چکیده [English]

The phenomenon of global warming has always affected different parts of the world. Therefore, it is necessary to investigate and predict the factors affecting it in different regions. In this study, the ARIMA time series method was used in order to investigate the future temperature changes in Aligudarz, Lorestan, Iran. For this purpose, the temperature data in the period of 1990-2021 was used from Aligudarz station. The results of the time series investigation showed that the model with the value of autocorrelation component=1, moving average=1 and differentiation=1 had the best result, so the forecasting was done with ARIMA (1,1,1) model. The forecast results showed that in the next five years (2022-2026) the temperature will decrease. In general, the results of this study showed the acceptable effectiveness of the time series model in temperature forecasting.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Aligudarz
  • Autoregressive Model
  • Temperature
  • Time series
Abdullahnejad, K. (2015). Time series models in predicting monthly rainfall (Case study: ‎Hashem Abad station, Gorgan). Journal of Spatial Planning, 5(17), 15-25‎‏.‏ (In Persian)
Aguilera, A. M., Escabias, M., & Valderrama, M.J. (2008).Forecasting binary longitudinal data by a Functional PC- ARIMA model. Computational Statistical & Data Analysis, 52, 3187-3197.
Box, G.E., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C., & Ljung, G.M.  (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.
Brockwell, P.J., & Davis, R.A.  (1996). Introduction to time series and forecasting. Springer Verlag, New York, Inc.
Chatfield, C.,  (1996).  The analysis of time series:  an introduction.  5th edition. Chapman and Hall.UK.
Daniel, P., Loucks, J, Stedinger, R., & Douglas, A. (2005). Water Resource Systems Planning and Analysis, Mc Graw Hill, 7, 50 -70.
Gautam, R., & Sinha, A. K. (2016). Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India. Journal of Water and Land Development, 30(1), 51-56.
Hulme, M., Barrow, E.M., Arnell, N.W., Harisson, P.A., Joens, T.C., & Downing, T.E. (1999). Relative impact of human–induced climate change and natural climatic variability. Nature, 397, 688-691.
Esmaeilpour, M., & Dinpajouh, Y. (2012). Long-term analysis of potential ‎transpiration evaporation in the southern Aras Basin. Journal of Geography and Environmental Planning, 47(3), 193-21‎‏.‏ (In Persian)
Khorami, M., & Bozorgnia, A. (2017). Time Series Analysis with MiniTab Software 14. Sokhan Gostar ‎Publishing, 336 pages‏.‏ (In Persian)
Niroumand, H. A. (2012). Seasonal analysis is a time-consuming method: one-dimensional ‎and multi-dimensional. Ferdowsi University of Mashhad Publications. second edition. 602 pages‏.‏ (in persian)
Psilovikos, A., & Elhag M. (2013). Forecasting of remotely sensed daily evapotranspiration data over Nile Delta Region Egypt. Water Resources Management, 27, 4115–4130.
Sabzevari, Y., & Eslamian, S. (2022). Predicting the Effect of Temperature Changes on Reference Evapotranspiration by Means of Time Series Modeling (Case Study: Khorramabad Basin). Journal of Irrigation Sciences and Engineering45(2), 125-138. doi: 10.22055/jise.2022.40355.2022
Shabani, B., Mousavibaygani, M., & Jabbarinoghabi, M. (2016). Predicting changes in water needs of some agricultural products in Mashhad plain due to changes in air temperature. Irrigation Science and Engineering (Scientific-Research Journal), 39(2), 10-23. (In Persian)
Soltanigrdfaramarzi, S., Saberi, A., & Qeysouri, M., (2017). Selection of the best time series model for predicting rainfall in selected stations of West Azerbaijan province. Journal of Applied Research in Geographical Sciences, 44, 87-105. (In Persian)
 ‏Zarei, A., & Moghimi, M. (2016). Predict and evaluate the average monthly ‎temperature using Time series models. Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 7(25), 10-21‎‏.‏ (In Persian)