ارزیابی و مقایسه روش های تخمین نمایه هارست در بررسی روند و فصلیت متغیرهای آب و هواشناسی در حوضه دریاچه ارومیه (مطالعه موردی: زیر حوضه آجی چای)

نوع مقاله : مقالات پژوهشی

نویسندگان

1 تبریز

2 دانشگاه تبریز

3 صنعتی اصفهان

چکیده

روش های تحلیل سری زمانی به عنوان ابزارهای مهم برای ارزیابی در حل مسایل مرتبط به مدیریت منابع آب تشخیص داده شده اند. اختلافات مکانی در روند جریان رودخانه می تواند به عنوان یک نتیجه ای از اختلافات مکانی در تغییرات دما، بارش، مشخصه های هیدرولوژیکی و فعالیت انسانی حوضه باشند و تحلیل روند این سری های زمانی در بررسی علل این اختلافات ضرورت دارد. از طرف دیگر، این سری ها دارای ساختاری متفاوت هستند، بطوری که مقادیر متوالی از آنها به یکدیگر وابسته اند. در این تحقیق تلاش شده است تا با استفاده از روش Seasonal Kendall روند این سری های زمانی برای زیر حوضه آجی چای بررسی شوند. علاوه بر این، مقدار نمایه هارست، به عنوان یک عامل تاثیرگذار بر روند و فصلیت سری های زمانی، با استفاده از روش های Variance، R/S و DFA ارزیابی شوند. نتایج نشان داد که دما روند معنی دار افزایشی و بارندگی، هم روند معنی دار کاهشی و هم روند معنی دار افزایشی را در سطح اطمینان 10 درصد در سطح زیرحوضه نمایش می دهند. برای دبی نیز، ایستگاه-های پائین دست روند معنی دار کاهشی را نشان می دهند. نتایج تحلیل روش های تخمین نمایه هارست نشان دادند که سری های زمانی بارش و دبی دارای تداوم طولانی مدت نسبتاً متوسطی (H~0.65) هستند. هم چنین وجود پدیده هارست به عنوان یک عامل تاثیرگذار بر فصلیت و روند سری-های زمانی بارش و دبی توسط نمایه 5/0 < α در روش DFA تائید شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigation and Comparison of Hurst Exponent Estimation Methods in Trend and Seasonality Analysis of Hydro-Climatic Variables in Urmia Lake Bain (Case Study: Aji Chai Sub-basin)

نویسنده [English]

  • Mohammad ali Ghorbani 2
چکیده [English]

Time series analysis methods have been detected as important tools for evaluating the issues related to water resources management. Spatial differences in streamflow trends can occur as a result of spatial differences in the changes in rainfall and temperature, spatial differences in the catchment characteristics and human activities and, trend analysis of this time series is necessary in causes of these differences. On the other hand, these series have a different structure, so that the successive values of them are interdependent. In this study has attempted to analyze of this time series for Aji Chai sub basin using of Seasonal Kendall method. In addition, Hurst exponent value, as an effective factor in trend and seasonality of time series, is also evaluated using Variance, R/S and DFA methods. The results showed a significant increasing trend for temperature and, both significant decreasing and increasing trend for precipitation at 10% significance level over sub basin. Also, for discharge, downstream stations showed significant decreasing trend. The analysis results of Hurst exponent estimation methods showed that precipitation and discharge time series have a relatively moderate long term persistence (H~0.65). The Hurst phenomenon existence has also been confirmed as a factor affecting on the seasonality and trend of precipitation and discharge time series using α > 0.5 exponent by DFA method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Trend analysis
  • Seasonal Time Series
  • Long Term Persistencet
  • Hydro-Climatic Variables
  • Urmia Lake
CAPTCHA Image