@article { author = {Shabani, B. and Mousavi Baygi, M. and Jabbari Nooghabi, Mehdi and Ghareman, B.}, title = {Modeling and Prediction of Monthly Max & MinTemperatures of Mashhad Plain Using Time Series Models}, journal = {Water and Soil}, volume = {27}, number = {5}, pages = {896-906}, year = {2013}, publisher = {Ferdowsi University of Mashhad}, issn = {2008-4757}, eissn = {2423-396X}, doi = {10.22067/jsw.v0i0.31183}, abstract = {Nowadays, modeling and prediction of climatic parameters due to climate change, global warming and the recent droughts is inevitable. Maximum and minimum temperatures are including climatic parameters that are important in water resources management and agriculture. In order to model the maximum and minimum monthly temperatures of Mashhad plain, the long- term data of Mashhad and Golmakan were used for the joint period from 1987 to 2008. The SARIMA(0,0,0)(0,1,1)12 model for maximum monthly temperature and the SARIMA(0,0,0)(2,1,1)12 model for minimum monthly temperature were determined as the final models using time series. High correlation coefficientsindicate acceptable adaptation of modeling and actual values in the calibration and validation of models. Finlay, predictions were performed based on models fitted for the next 10 years (2009-2018). Comparison of results for future period (2009-2018) and the base period (1987-2008) represents maximum temperature mean 1 °c increase and minimum temperature mean 1.4 °cincrease.}, keywords = {Maximum monthly temperature,Minimum monthly temperature,Time Series,Modeling,prediction}, title_fa = {مدل سازی و پیش بینی دمای حداکثر و حداقل ماهانه دشت مشهد با استفاده از مدل های سری زمانی}, abstract_fa = {امروزه مدل سازی و پیش بینی پارامترهای اقلیمی به دلیل تغییرات اقلیمی، گرمایش جهانی و خشکسالی های اخیر، اجتناب ناپذیر شده است. از جمله پارامتر های اقلیمی که در مدیریت منابع آبی و در کشاورزی دارای اهمیت هستند دمای حداکثر و حداقل می باشند. در این پژوهش، به منظور مدل سازی دمای حداکثر و حداقل ماهانه دشت مشهد از آمار درازمدت میانگین گیری شده دو ایستگاه مشهد و گلمکان برای دوره آماری مشترک از سال 1987 تا 2008 استفاده شد. با استفاده از سری های زمانی، مدلSARIMA(0,0,0)(0,1,1)12 برای دمای حداکثر ماهانه و مدل SARIMA(0,0,0)(2,1,1)12برای دمای حداقل ماهانه به عنوان الگوهای نهایی تعیین شدند. ضریب همبستگی بالا در مرحله واسنجی و اعتبار سنجی مدل ها گویای انطباق قابل قبول مقادیر مدل سازی شده و واقعی است. در نهایت براساس مدل های برازش یافته، پیش بینی برای 10 سال آتی (2018- 2009) انجام شد. مقایسه نتایج دو دوره آتی (2018- 2009) و دوره پایه (2008- 1987) نشان دهنده ی افزایش میانگین دمای حداکثر به میزان 1 درجه سانتی گراد و افزایش میانگین دمای حداقل به میزان 4/1 درجه سانتی گراد می باشد.}, keywords_fa = {دمای حداکثر ماهانه,دمای حداقل ماهانه,سری زمانی,مدل سازی,پیش بینی}, url = {https://jsw.um.ac.ir/article_37259.html}, eprint = {https://jsw.um.ac.ir/article_37259_4546465902f3a9543194767c36ccc186.pdf} }