به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

post-processing

در نشریات گروه زمین شناسی
تکرار جستجوی کلیدواژه post-processing در نشریات گروه علوم پایه
تکرار جستجوی کلیدواژه post-processing در مقالات مجلات علمی
  • فرحناز تقوی*، مجتبی جلالی
    آب بارش شو (Precipitable Water) که بخش مهمی از چرخه آب در جو است، برای شناخت رفتار بخار آب جو و فرایندهای مرتبط، متغیری درخور توجه و بنیادین در مطالعات آب شناسی و هواشناسی به شمار می آید. ازآنجاکه در مناطقی که ایستگاه جو بالا ندارند، محاسبه این پارامتر به راحتی و بدون استفاده از تجهیزاتی از قبیل GPS، ماهواره و رادار امکان پذیر نیست، هدف از این پژوهش، پس پردازش برونداد مدل عددی WRF (Weather and Research Forcast) برای پارامتر آب بارش شو در نقاط بدون ایستگاه جو بالا بر اساس داده های ماهواره ای است. در ابتدا، آب بارش شو چند ایستگاه جو بالا در کشور با پارامتر نظیر آن در ماهواره های هواشناسی نسل دوم MSG1(IODC) و ماهواره چینی فنگ یون (FY-2E) در یک دوره دوساله مقایسه شد و داده های ماهواره هواشناسی با کمترین جذر میانگین مربع خطا جهت مقادیر هدف برای پس پردازش مدل WRF انتخاب شد. پس از آن، پارامتر آب بارش شو مدل WRF با پارامتر مستخرج از ماهواره انتخابی METEOSAT8 و رادیوگمانه و با استفاده از الگوریتم ژنتیک و پالایه کالمن پس پردازش شد. با اجرایی کردن این رهیافت و همگرایی زیاد مقادیر همبستگی ماهواره منتخب و مدل پس پردازش شده با مقادیر همبستگی رادیوگمانه و مدل تصحیح شده، نتایج نشان داد که با اعمال پالایه کالمن (Kalman filter)، داده های ماهواره هواشناسی نسخه 8 METEOSAT8(IODC) می تواند جایگزین داده های رادیوگمانه در نقاط بدون ایستگاه جو بالا برای آموزش مدل پیشنهادی جهت پس پردازش پارامتر آب بارش شو مدل عددی WRF باشد.
    کلید واژگان: آب بارش شو، پس پردازش، مدل عددی WRF، داده ماهواره
    Farahnaz Taghavi *, Mojtaba Jalali
    Precipitable water (PW) is an important part of the water cycle in the atmosphere. This variable plays a significant role in hydrological and meteorological studies to understand the behavior of water vapor and the involved processes. One of the management tools in this area is knowledge of the Total Precipitated Water content (TPW) in the atmosphere. This quantity can also be used as a meteorological index for accurate prediction of atmospheric parameters including rainfall and runoff estimates. PW is the amount of vertically integrated water vapor and can be expressed in g/cm2, or as the height of an equivalent column of liquid water in centimeters. The traditional technique for PW measurement is to launch radiosondes, normally twice a day. This method is not only expensive but also poor in both spatial coverage and temporal resolution. Temporal changes in atmospheric water vapor occur rapidly and water vapor measurements by radiosondes do not satisfy the needs of research for a variety of variation scales of atmospheric water vapor. In past years, the emerging ground-based Global Positioning System (GPS) has opened the possibility of improved monitoring of atmospheric humidity. Beginning from the 1990s, an observational technique based on the Global Navigation Satellite System (GNSS), which is sensitive to the spatial and temporal distribution of the water vapor content in the atmosphere, has made it possible to retrieve precise and continuous estimates of PW. In recent years, studies have been conducted on the use of satellite data and GPS data to estimate this parameter. The purpose of this research is to evaluate the post-processing of WRF model for PW using meteorological satellite data, neural network and Kalman filter. This parameter cannot be easily calculated without the use of equipment such as GPS, satellite, radiosonde station and radar. In this research, we attempt to eliminate the systematic error of a PW parameter obtained through the WRF numerical model in the absence of measurement data. In the first step, we compare the rainfall water for two stations in Iran including Mashhad and Tehran with the TPW parameter measured by MSG1(IODC) and FY-2E satellites for about two years. Then, the WRF model results are post-processed based on the observational data to educate the neural network model using the ANFIS implementation with genetic algorithm training. In second step, the Kalman filter was applied to the satellite data modified by genetic algorithm. The results were improved and the correlation coefficient was to 0.987 and the RMSE error reduced to 1.1. Results show that by implementing this approach and converging on the correlation values of the selected satellite and the post-processed model to the correlation values of the modified model, the results showed that the meteorological satellite data METEOSAT8 (IODC) can be used as an alternative of radiosonde data in places without high atmosphere station to teach the proposed model for post-processing of PWV parameter in WRF numerical model.
    Keywords: Precipitable water, METEOSAT8, WRF Model, Post-processing
  • محمدحسام محمدی، امیرحسین مشکوتی*، سرمد قادر، مجید آزادی

    یکی از پدیده های جوی مرتبط با باد که می تواند بر زندگی بشر و برخی صنایع ازجمله هوانوردی تاثیر مستقیم داشته باشد، جست باد است. جست باد، تغییرات شدید و بسیار کوتاه مدت تندی باد نسبت به باد میانگین است و ازاین رو در هواشناسی کاربردی بسیار مهم است. هدف از این مطالعه، ارزیابی دو روش پیش بینی تندی جست باد با استفاده از برونداد مدل WRF و پس پردازش نتایج با بهره گیری از شبکه عصبی مصنوعی در ایران است. برای این منظور 1880 مورد اطلاعات جست باد غیرهمرفتی از 32 ایستگاه همدیدی بین سال های 2013 تا 2018 بررسی شد. در بخش اول، رابطه استفاده شده در سامانه پس پردازش یکپارچه مدل WRF (روش WPD) و رابطه استفاده شده در اداره هواشناسی انگلستان (روش MOA)، جهت پیش بینی تندی جست باد غیرهمرفتی ارزیابی شدند. نتایج حاکی از عملکرد بهتر روش WPD (89/3RMSE=، 07/3MAE=، 2/15MSE= و 66/0R=) در مقایسه با روش MOA (37/4RMSE=، 43/3MAE=، 1/19MSE= و 55/0R=) بود.     در بخش دوم، چندین ساختار شبکه عصبی مصنوعی برای پس پردازش نتایج هر دو روش، مطالعه و ارزیابی شد. شبکه عصبی مصنوعی یکی از الگوریتم های هوش مصنوعی است که با الگوبرداری از گذشته و تطبیق پیش بینی های حاصل از برونداد مدل و دیده بانی ها، می تواند خطای مدل را کاهش دهد. بررسی ها نشان داد بهره گیری از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با ساختار هیبریدی با پنج لایه ورودی شامل پارامترهای تندی باد میانگین، فشار سطح دریا، دما، رطوبت نسبی و تندی جست باد محاسبه شده از روابط WPD یا MOA، یک لایه مخفی با نه نرون و تابع فعال سازی سیگمویید، یک لایه خروجی با تابع فعال سازی خطی و بهره گیری از الگوریتم یادگیری لونبرگ- مارکورات، می تواند تا حدی پذیرفتنی خطای پیش بینی حاصل از روابط یاد شده را کاهش دهد. مقادیر سنجه های RMSE، MAE، MSE و R برای شبکه عصبی بهینه WPD9-LM به ترتیب برابر با 50/2، 6/1، 21/4 و 83/0 به دست آمد.

    کلید واژگان: پس پردازش، جست باد، شبکه عصبی مصنوعی، مدل عددی، WRF
    MohammadHesam Mohammadi, AmirHussain Meshkatee *, Sarmad Ghader, Majid Azadi

    Atmospheric currents, known as winds, are among the most important fields of study in different disciplines of science. One of the most important characteristics of wind is gustiness. Wind gust, among many other characteristics of the wind field, is studied extensively due to severe impacts that it may have on many aspects of human socio-economic activities. There are several models to predict wind gust speed. The results of these models always contain random and systematic errors that reduce the accuracy of predictions due to the lack of topographic resolution as well as the deficiencies of different physical schemes in the models. Consequently, post-processing is the most important process in the course of simulation and prediction using different types of models. Artificial neural network is one of the available tools that may be used to reduce errors of models by matching their outputs and observations.     The aim of this study was to evaluate the performance of two models and artificial neural network in forecasting wind gust in Iran. First, a study was designed to examine two methods of the non-convective wind gusts forecasting, i.e., the UK Meteorological Office (MOA) and WRF post-process diagnostic of wind gusts (WPD) performances. To investigate the performace of two methods, 1880 cases of non-convective wind gust observations of 32 synoptic stations in Iran, between 2013 and 2018, were studied. Four RMSE, MAE, MSE and R were used to measure the performace of those two methods. The results for WPD and MOA were 3.89, 3.07, 15.2, 0.66 and 4.37, 3.43, 19.1, 0.55, respectively. The results showed that the WPD method performed better than the MOA method. To post-process the wind gust forecasts with an artificial neural network, a feedforward multilayer perceptron with the back-propagation learning algorithm was designed. The model had a hybrid structure with a sigmoid activation function for the hidden layer and a linear transfer function in the output layer. Three training algorithms were used in the implementation of the model. Various combinations of normalized output variables of the WRF were used as input for network training and the target was observational wind gust speed. Seventy percent of the data were used for training, fifteen percent for testing and fifteen percent for validation.     The results showed that the best way to combine the input parameters is to use 10m wind, sea level pressure, temperature and relative humidity resulting from the output of the WRF model and the wind gust speed resulting from both methods mentioned above. Also, the best algorithm for neural network training was the Levenberg-Marquardt algorithm. Finally, the implemented artificial neural network was able to improve the results of both wind gust speed prediction methods (WPD and MOA). Due to the relatively higher accuracy of the WPD method compared with MOA method in predicting the wind gust speed in Iran, the artificial neural network that assumed the prediction of this method as input, was more accurate than MOA method (RMSE, MAE, MSE and R were 2.05, 1.6, 4.21, 0.83 and 2.37, 1.86, 5.2, 0.77, respectively).

    Keywords: Artificial Neural Network, Numerical Model, post processing, Wind gust, WRF
  • مسعود ده ملائی، مریم رضازاده*، مجید آزادی
    در این پژوهش با استفاده از دو روشBMA  وEMOS  برای پس پردازش برونداد خام سامانه های همادی، پیش بینی یقینی سرعت باد 24، 48 و 72 ساعته روی ایران تولید شده است. هدف اصلی مقاله، مقایسه پیش بینی یقینی حاصل از اعمال دو روش یاد شده با اعضای خام و میانگین خام اعضا است. سامانه همادی مورد استفاده شامل هشت پیکربندی مختلف، با تغییر در طرح واره لایه مرزی از مدل WRF است. هر عضو شامل پیش بینی های 24، 48 و 72 ساعته سرعت باد 10 متری با تفکیک 21 کیلومتر روی ایران است. بازه زمانی اجرای مدل، از اول مارس تا 31 اوت 2017 است و نتایج بازه 11 آوریل تا 31 اوت 2017، دوره آزمون فرض شده است. پس از بررسی خطا با دوره های آموزش مختلف، دوره آموزش برای پیش بینی در هر دو روش، سی روز درنظرگرفته شد. درستی سنجی به روش های مختلف برای آستانه های سرعت باد کمتر از 3 و بیشتر از 5، 10 و 15 متر بر ثانیه برای هر دو روش و برای همه سن های پیش بینی انجام شد. بهبود سه برابری در امتیاز سنجه های دقت، 2/2 برابری در امتیاز سنجه های اطمینان پذیری و تفکیک پذیری، 4/3 برابری در امتیاز سنجه های مهارتی و کاهش 24 درصدی خطا در سنجه های آماری (RMSE و MAE) نسبت به میانگین اعضا سامانه همادی مشاهده شد. همچنین بررسی نتایج درستی سنجی برای مناطق مختلف اقلیمی در کشور به صورت مجزا نشان داد در همه اقلیم ها سنجهRMSE ، برای روش هایBMA  و EMOS  بهترین عملکرد را دارد و این دو روش به ترتیب باعث کاهش 21 درصدی و 23 درصدی خطا نسبت به خطای میانگین اعضا  همادی شدند. دو روش یاد شده در اقلیم گرم و مرطوب توانایی بیشتری برای بهبود پیش بینی داشتند و به ترتیب خطا را در مقایسه با میانگین خطای اعضا در همان اقلیم، 44 درصد و 46 درصد کاهش دادند.
    کلید واژگان: پیش بینی همادی، پس پردازش، سرعت باد
    Masoud Dehmolaie, Maryam Rezazadeh *, Majid Azadi
    In this study, deterministic forecasts of 10-meter wind speed for the next 24, 48 and 72 hours have been produced and analyzed over Iran using BMA and EMOS methods for post-processing of raw outputs of the ensemble systems. The main purpose of this article is to compare deterministic forecasts based on these two methods with each raw ensemble members and the mean of the raw ensemble members. The applied ensemble system consists of eight members with different boundary layer schemes in the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Other physical schemes remained the same in the ensemble members. For each ensemble member, the 24, 48 and 72-hour forecasts of 10-meter wind speed have ben conducted over Iran, with a horizontal resolution of 21 km. The Global Forecast System (GFS) is used for initial and boundary conditions of forecasts starting at 1200 UTC for each case. Observational data of 31 synoptic meteorological stations located in provincial capitals have been used for model evaluation, in which model outputs are interpolated to the locations of these stations by a bilinear method. The WRF model is run from 1 March to 31 August 2017, but the results from 11 April to 31 August 2017 are considered as the spin-up period. Indeed, after careful examination of the forecast errors using different spin-up periods, the first 30 days of the simulation are considered as the spin-up for both BMA and EMOS methods. Verification is performed by different methods (accuracy: PC, TS and OR; reliability and resolution: FAR, POFD and POD; skill: CSS, HSS, PSS, GSS and Q; statistical errors: RMSE and MAE) for 10-meter wind speed thresholds less than 3 m/s and more than 5, 10 and 15 m/s for both methods for all forecast lead times. Results indicate significant improvements in accuracy scores (300%), reliability and resolution scores (220%), skill scores (340%). Statistical error scores are also reduced by 24%. Furthermore, applying verification for different climatic regions of Iran (cold, semi-arid, hot-dry, hot-humid and moderate-rainy climate) indicates that in all climatic regions, the best performance in terms of RMSE is for BMA and EMOS methods, with the average reduction of error by 21% and 23% ,respectively. Particularly, in hot and humid climates,  these two methods better improve predictions, and hence, are more promisingas they reduce the error by 44% and 46%, respectively.
    Keywords: Ensemble forecasting, Post-processing, wind speed
  • بهروز آباد*، برومند صلاحی، کوهزاد رئیس پور، مسعود مرادی
    دمای سطح زمین که متغیری کلیدی در اندرکنش جو- زمین و نمایش تغییرات حرارتی سطح زمین است، نقش مهم و اساسی در انتقال گرما به اتمسفر و سطوح پایینی خاک ایفا می کند. بر همین اساس، ارتباط سنجی میان متغیر مذکور و فراسنج های بیوفیزیکی می تواند اطلاعات ارزشمندی درباره روند تغییرات محیطی رخ داده فراهم کند. همچنین با توجه به حساسیت های محیطی و تغییرپذیری زیاد عناصر اقلیمی در مناطق خشک و نیمه خشک، ارتباط سنجی در این مناطق از اهمیت زیادی برخوردار است. در پژوهش پیش رو ارتباط دمای سطح زمین و متغیرهای بیوفیزیکی (دمای هوا، دمای عمق 10 سانتی متری خاک، آلبیدو، ابرناکی، تبخیر و تعرق، پوشش گیاهی، رطوبت نسبی، رطوبت ویژه، رطوبت سطح خاک و سرعت باد) در حوضه ی آبریز جازموریان در جنوب شرق ایران بررسی می شود. در ابتدا داده های دمای سطح زمین از فراورده های سنجنده ی مودیس در دوره ی آماری 2019-2003 فراهم و پس از پردازش های لازم در محیط نرم افزارهای تخصصی از قبیل GIS، Excel و ,SPSS خروجی های مورد نیاز ترسیم شد. سپس ارتباط میان دمای سطح زمین و متغیرهای بیوفیزیکی مورد نظر بررسی شد. بر اساس نتایج، توزیع فضایی دمای شبانه روزی سطح زمین در حوضه ی آبریز جازموریان از 10 تا 50 درجه ی سلسیوس در نوسان است. به طور کلی، دماهای کمینه در بلندی های شمالی و دماهای بیشینه در زمین های پست و کم ارتفاع مرکز و جنوب حوضه مشاهده شد. همچنین دمای سطح زمین در طول دوره ی آماری بررسی شده، افزایشی در حدود 5/0 درجه ی سلسیوس را نشان داد. همبستگی دمای سطح زمین با متغیرهای بیوفیزیکی نمایان گر بیشینه ی همبستگی مثبت با متغیرهای دمای خاک در عمق 0 تا 10 سانتی متری (93/0+) و دمای هوا (91/0+) بود، درحالی که بیشینه ی همبستگی منفی برای متغیرهای ابرناکی (92/0-) و رطوبت نسبی (81/0-) برآورد شد.
    کلید واژگان: دمای سطح زمین، متغیرهای بیوفیزیکی، همبستگی، توزیع فضایی، مودیس، حوضه ی آبریز جازموریان
    Behrooz Abad *, Bromand Salahi, Koohzad Raispour, Masood Moradi
    In this research, a deterministic forecast of 24, 48 and 72 hours of 10-meter wind speed has been produced over Iran, using BMA and EMOS methods for post-processing of raw output of ensemble systems. The main purpose of this article is to compare the deterministic forecasts obtained by using these two methods with each raw ensemble members and the mean of the raw ensemble members. The used ensemble system consists of eight different physical configurations, with changes in the boundary layer scheme of the WRF model. Other physical models in ensemble system are the same for all ensemble members. Each ensemble member includes 24, 48 and 72-hour forecasts of 10-meter wind speed with a resolution of 21 kilometers over Iran. GFS forecasts are used for the initial and boundary conditions, and the forecast start time is 12 UTC per day. Observation data of 31 synoptic meteorological stations located in the provincial capitals have been used and the corresponding values of the predictions on these stations have been interpolated by bilinear method. The model is run from 1 March to 31 August 2017, and the results from 11 April to 31 August 2017 are considered as the test period. After calculating the forecast errors with different training periods, 30 days are considered as the length of training period for prediction in both BMA and EMOS methods. Verification was performed by different methods (accuracy: PC, TS and OR; reliability and resolution: FAR, POFD and POD; skill: CSS, HSS, PSS, GSS and Q; statistical errors: RMSE and MAE) for 10-meter wind speed thresholds less than 3 and more than 5, 10 and 15 m/s for both methods in all forecast ages. The results show a 3 times improvement in accuracy scores, 2.2 times improvement in reliability and resolution scores, 3.4 times improvement in skill scores and 24% reduction in statistical error scores relative to the mean of ensemble members. Furthermore, the verification results for different climatic regions (cold, semi-arid, hot-dry, hot-humid and moderate-rainy climate) in the country separately showed that in all climates, RMSE measurement has the best performance for BMA and EMOS methods and reduces the error by 21% and 23% ,respectively. In hot and humid climates, compared to the mean of ensemble members errors, these two methods were more powerful to improve the prediction system. They reduced the error by 44% and 46%, respectively.
    Keywords: Ensemble forecasting, Post-processing, wind speed
  • صدیقه لوکزاده، نوذر قهرمان*، جواد بذرافشان، ایمان باباییان، زهرا آقا شریعتمداری
    پیش بینی های فصلی بارش در تصمیم گیری های مدیریتی در بخشهای کشاورزی و منابع آب و نیز ارزیابی و پایش پدیده های فرین نظیرخشکسالی و سیل اهمیت ویژه ای دارد. در این تحقیق بهمنظور ارزیابی کارایی مدل RegCM4در پیش بینی بارش ماهانه، فصلی و سالانه در چند ایستگاه منتخب شمال غرب کشور و همچنین بررسی میزان دقت پیش بینی ها بعد از پس پردازش روی برون داد مدل، مدل در دوره 30 ساله 1982 تا 2011 با طرحواره بارش کوKuoو گام زمانی 100 ثانیه اجرا شد. داده های موردنیاز برای اجرای مدل از مرکز ICTPبا قالب NetCDFشامل داده های دوباره تحلیلشده وضعجوی (NNRP1، دمای سطح دریا SSTو داده های سطح زمین SURFACEشامل داده هایGTOPOGLCCو GLZBدریافت شد. با در نظر داشتن آمار موجود در مقطع زمانی پیش گفته، چهار ایستگاه همدیدی ارومیه، تبریز، اردبیل و خوی مورد بررسی قرار گرفت. نتایج روشن ساخت که برون داد خام (بدون پس پردازش آماری) بارش مدل RegCM4، در همه ماه ها به جز ماه های گرم سال، دارای اریبی تر و بیش برآوردی است. اجرای پس پردازش آماری با استفاده از همبستگی چندمتغیره خطی (و در بعضی موارد دومتغیره خطی) بر برون داد مدل پیش گفته منجر به تعدیل مقادیر بارش و همخوانی بیشتر آن با مقادیر دیده بانی شده، شد به طوری که اریبی و خطای نسبی در پیش بینی های ماهانه، فصلی و سالانه در 75% موارد کاهش یافت و در همه ایستگاه های تحت بررسی، به جز ارومیه، پس پردازش به روش پیش گفته، در همه مقاطع زمانی موجب بهبود برون داد مدل دینامیکی RegCMشد.
    کلید واژگان: بارش، پس پردازش، پیش بینی فصلی، ریزمقیاس نمایی، مدل RegCM4
    Sedigheh Loukzadeh, Nozar Ghahreman, Javad Bazrafshan, Iman Babaeian, Zahra Agha Shariatmadari
    The seasonal forecasts of precipitation play a major role in agricultural and water resource management and also in monitoring extreme events such as drought and flood. The Earth Systems Physics (ESP) group of the Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP) maintains and distributes a stateof- the-science regional climate model called the ICTP Regional Climate Model (RegCM), which has been successfully used in different regions of the world for a diverse range of climate-related studies. This study was performed with two aims: (1) to evaluate the performance of the RegCM4 dynamic model in forecasting monthly, seasonal and annual precipitation in four selected stations in the northwest of Iran, i.e. Tabriz, Ardabil, Khouy and Urumia; and (2) to examine the accuracy of a stepwise regression technique for post processing of the outputs of the model for a 30-year period from 1982 to 2011. In order to run the RegCM4, the required observed weather data of the study stations were collected from the Iran Meteorological Organization (IRIMO) archive, while the rest of the data were collected from the ICTP database including three sets of the weather data: NCEP/NCAR Reanalysis Product version 1 (NNRP1) with a 6-hour time step and a horizontal resolution of 2.5°×2.5° on the reanalysis data from the National Center of Environmental Prediction (NCEP) of the United States, Sea Surface Temperature (SST) of the Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) type, retrieved from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) database and surface data (SURFACE), which were consisted of three topographic features: Global Topographic (GTOPO), vegetation or land use Global Land Cover Characterization (GLCC), and soil type Global Zobler (GLZB) data, with a horizontal resolution of 30×30 seconds from the United States Geological Survey, for the period 1982–2011. To determine a suitable rainfall scheme, the normal year of 2009 was chosen for running the model using different schemes. Accordingly, the Kuo scheme with a minimum bias compared to the observed precipitation amounts in the entire 36 synoptic stations of the region was selected as the best scheme. The time step was set to 100 seconds, with a spatial resolution of 30×30 km2, and the number of grid points were 152 in longitude (iy) and 168 in latitude (ix) during the study period. The geographical area center was placed at 30.5° N and 50° E. Nine significant variables (excluding, total precipitation; tpr) having the highest correlation with precipitation were determined as q2m, t2m, ps, v1000, v500, u1000, u500, omega1000, and omega500. For post-processing of the outputs of the model, the multiple linear regressions (MLR) approach was used. Except for the warm months, the output of the RegCM4 showed a wet bias, and overestimation. Applying the multivariate linear regression equation (and sometimes two-variables) to the output of the model led to a better agreement between the observed and simulated values of precipitation, such that in 75% of the cases, the bias and relative error decreased for the monthly, seasonal and annual forecasts. At all stations, except for Urumia, performing the post processing improved the accuracy of the RegCM4 output at all time scales. Further scrutiny is recommended for explaining the variations among the stations.
    Keywords: precipitation, post processing, seasonal forecasting, Downscaling, RegCM4
  • ایمان باباییان، مریم کریمیان، راهله مدیریان
    مدیریت منابع آبی در کشور به سبب وابستگی بخش عمده ای از فعالیت های اقتصادی به مقدار و توزیع زمانی بارش دارای اهمیت بسیار زیادی است و پیش بینی فصلی یکی از ابزارهای مهم در مدیریت بهینه منابع آبی محسوب می شود. در این تحقیق به منظور عرضه پیش بینی فصلی بارش استان خراسان رضوی، برون داد متغیر های متفاوت مدل دینامیکی MRI-CGCM3، در دوره 1981-2007 روی هفت ایستگاه هواشناسی استان خراسان رضوی پس پردازش شدند. داده های مدل از سازمان هواشناسی ژاپن اخذ شدند. نتایج نشان داد که استفاده از این روش باعث افزایش دقت پیش بینی های فصلی می شود؛ به گونه ای که در ایستگاه مشهد با اعمال فرایند پس پردازش آماری با استفاده از روش همبستگی چندمتغیره خطی، اریبی و خطای نسبی پیش بینی فصلی بارش به ترتیب از 43/107 به 99/2 میلی متر و از 15/66 به 78/0 کاهش یافت. همچنین میانگین اریبی بارش در کل استان از 3/94 به 5/3 میلی متر کاهش یافت. در این پژوهش پیش بینی فصلی در پنج طبقه بیش از نرمال، نرمال تا بیش از نرمال، نرمال، نرمال تا کمتر از نرمال و کمتر از نرمال تهیه و با داده های متناظر بارش دیدبانی مقایسه شد. نتایج نشان داد که توانمندی پیش بینی فصلی خام مدل 3/25 درصد است و با اعمال پس پردازش آماری تا 2/62 درصد افزایش می یابد که حاکی از بهبود 9/36 درصدی در توانمندی پیش بینی ها است. همچنین مشخص شد که اگر تعداد طبقات پیش بینی بارش از پنج طبقه به سه طبقه بیش از نرمال، نرمال و کمتر از نرمال کاهش یابد، توانمندی پیش بینی به 6/73 درصد افزایش خواهد یافت. به علت اریبی بسیار زیاد داده های خام مدل، اجرای فرایند پس پردازش آماری موجب شد تا خطای پیش بینی در همه ایستگاه ها بیش از صددرصد بهبود یابد. علاوه بر این مقایسه نتایج بارش پیش بینی شده با استفاده از روش جاری نشان می دهد که مدل توانسته است بارش های فصل پاییز 1391 را به خوبی پیش بینی کند. همچنین نتایج روشن ساخت که برخی شاخص هایی که برای راستی آزمایی پیش بینی عددی کوتاه مدت مورد استفاده قرار می گیرند، پاسخ صحیحی برای پیش بینی های فصلی به دست نمی دهند.
    کلید واژگان: بارش، پس پردازش آماری، پیش بینی فصلی، ریزمقیاس نمایی، مدل MRI، CGCM3
    Iman Babaeian, Maryam Karimian, Rahele Modirian
    In recent years, due to frequent climatic extreme events, demands for reliable seasonal precipitation forecasts have been increased. The seasonal to interannual climate forecasts have become essential for policy makers and risk managers in planning several activities, including those related to agriculture, water resource management and many others which directly or indirectly affect the society, especially in water resources and agricultural, environmental and health sectors. Although numerical models are being increasingly used to generate operational seasonal forecasts, the reliability of these products remains relatively low. In this regard, for improving the accuracy of seasonal precipitation forecasts, the outputs of the MRI-CGCM3 seasonal forecast model have been used for the statistical post-processing of the model precipitation over the synoptic weather stations of Khorasan-Razavi Province in Iran over the period of 1981-2007. We had the model output data from the Tokyo Climate Centre. The outputs of MRI-CGCM3 are available to registered National Meteorological and Hydrological Services (NMHSs) on the website of the Tokyo Climate Center of the Japan Meteorological Agency (JMA/TCC). Regression-based post processing methods have proven useful in increasing forecast skills. The current study tests this hypothesis applying both linear regressions to the correction of climate hind casts produced by MRI-CGCM3 general circulation models. Statistically significant predictions are produced from the model output with no forecast skill prior to post-processing. MRI-CGCM3 has produced 30 years of reforecast covering a period of 1981-2008. The reforecast data was used to produce post-processing multivariate relations between reforecast parameters and the observed precipitation in the training period of 1981-2001. Model variables and indices which were used in the postprocessing were WIO rain, Z2030, Z5060, WIO SST, T850, T2m, SST, NINOWEST SST, WNP RAIN, NINO3 SST, Z3040, H500, SLP, SAMOI RAIN, MC RAIN, DL RAIN, THMD, THTR and total precipitation. The skill of multivariate post-processing was evaluated using Mean Square Skill Score, Mean Bias Error, relative error and categorical skill score over the training and evaluation periods. Categorical skill score is determined by computing the skill of the post processed and the raw model data in forecasting five precipitation categories i.e. above normal, above normal to normal, normal, normal to below normal and below normal. The area of study covered Khorasan- Razavi province stations including Mashad, Golmakan, Ghuchan, Sarakhs, Torbate- Heydarieh, Kashmar and Sabzvar.Post processed precipitations were compared to the observed precipitations to investigate the capability of the statistical post processing method. After post processing, the bias and relative error decreased from 107.43 to 2.99 and 66.15 to 0.78 at Mashad station, respectively. Station average bias error decreased from 94.3 to 3.5mm and categorical skill was improved from 25.3% in raw data to 62.2% in the post processed data. The bias and relative error were significantly decreased in the other stations. The skill of the post-processing of precipitation was compared to the observed precipitation for all months. The result showed that the multiple regression method can be significantly used to increase the accuracy of the model predictions over Khorasan-Razavi province.
    Keywords: Precipitation, post processing, seasonal forecasting, statistical downscaling, MRI, CGCM3
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال