interpolation methods
در نشریات گروه آب و خاک-
Different interpolation methods, each with their own strengths and weaknesses, are used to temporal and spatial estimation of precipitation. The accuracy of this estimate depends on the density of point data measured at rain gauge stations. In this study, the effects of the rain gauge network density on the accuracy of different interpolation methods were investigated in producing a monthly precipitation zoning map for the Samian catchment in Ardabil, Iran. The effectiveness of Bayesian Kriging, Completely Regularized Spline, Local Polynomial, Inverse Distance Weight, Ordinary Kriging, Ordinary Co-Kriging, Simple Kriging, Simple Co-Kriging, Spline with Tension, Thin Plate Spline and Universal Kriging interpolation methods was evaluated in two gauges density scenarios using evaluation criteria over 2011-2013. It was found that Inverse distance weight and Bayesian kriging methods had the best performance for the first scenario with high gauge density (16 Stations) and the second scenario with low gauge density (11 Stations), respectively. Moreover, analysis of variations in indicators across scenarios revealed that reducing the rain gauge network density by 30% improved evaluation metrics in only 40% of cases. Bayesian Kriging and Completely Regularized Splines were introduced as the preferred methods for improving evaluation indices change, and Local polynomial and simple co-Kriging methods were selected as the superior methods for improving evaluation indices quantity.
Keywords: Density, Interpolation Methods, Inverse Distance Weight, Kriging, Rain-Gauge Stations, Spatial Analysis -
هدف اصلی از انجام این تحقیق، ارزیابی روش های مختلف درون یابی و انتخاب مناسب ترین روش به منظور برآورد بهره وری آب محصول زراعی چغندرقند و بررسی الگوی توزیع مکانی آن در قطب های تولید آن در ایران است. بدین منظور برای انجام این پژوهش از 108 داده حاصل از اندازه گیری های میدانی در مزارع منتخب چغندرقند کشور برای سال زراعی 1396-1395 استفاده شد. از داده های عملکرد محصول، حجم آب آبیاری و میانگین بارش موثر (ده ساله)، شاخص بهره وری فیزیکی آب چغندرقند برای مزارع منتخب به دست آمد که دامنه آن بین 60/2 تا 11/13 کیلوگرم بر مترمکعب و میانگین آن 30/6 کیلوگرم بر مترمکعب تعیین شد. با استفاده از قابلیت های نرم افزار SPSS به تحلیل داده ها، آنالیز آمار توصیفی و تفکیک مناطق مشابه به گروه های مستقل و همگن (ترسیم دندروگرام) و با استفاده از قابلیت های نرم افزار +GS به تحلیل مکانی داده ها پرداخت. از روش های مختلف درون یابی برای تهیه نقشه پهنه بندی استفاده شد. در میان روش های مورد بررسی، روش تابع پایه شعاع با مدل اسپلاین کاملا منظم (CRS) بادقت قابل قبول (MBE= 0/009) برای تهیه نقشه پهنه بندی بهره وری فیزیکی آب شرایط مطلوب تری به نسبت سایر روش-ها دارد و همچنین نتایج حاصل از تجزیه خوشه ای برای عوامل تاثیرگذار همچون نوع رقم، شوری خاک و شوری آب آبیاری بر شاخص بهره-وری فیزیکی آب محصول زراعی چغندرقند نشان داد که در سطح پنج درصد مناطق مستعد کشت چغندرقند در محدوده مورد مطالعه به 23 گروه مستقل تفکیک شدند.
کلید واژگان: بهره وری آب، روش های درون یابی، چغندرقندIntroductionIran is characterized by a dry and semi-arid climate. The limited irrigated arable land in and the need for increasing food production due to the upward trend in population growth, coupled with water scarcity and Iran's heavy reliance on irrigation, have led to a heightened importance of water productivity in agricultural sector. In this regard, for the purpose of identifying and understanding the agricultural potential of farmlands, the analysis and estimation of physical water productivity can be utilized. The main objective of conducting this research is to evaluate various interpolation methods and to select the most appropriate method for estimating the physical water productivity of the sugar beet. Additionally, the study aims to investigate the spatial distribution pattern of sugar beet production in its major cultivation centers across Iran.
MethodologyTo accomplish this research, 108 field measured data obtained from selected sugar beet farms across Iran for the agricultural year 2016-2017 were used. Data on crop yield, irrigation water, and a ten-year average effective precipitation were collected, and the water productivity index of sugar beet was calculated for the selected farms.To achieve this goal, initially, the data was analyzed using the capabilities of the SPSS software. Descriptive statistical analysis was conducted, and similar regions were classified into independent and homogeneous groups (by drawing a dendrogram). Additionally, the spatial analysis of the data was carried out using the GS+ software. Furthermore, various interpolation methods were employed to create a classification map using the Geographic Information System (GIS) software. These methods encompass algebraic methods, including weighted inverse distance, radial basis function, global polynomial, and local polynomial methods, as well as geostatistical methods like ordinary kriging, simple kriging, and universal kriging. To assess the different interpolation methods, validation methods were employed, and accuracy index values such as Mean Bias Error (MBE), Mean Absolute Relative Error (MARE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD), and Root Mean Square Error (RMSE) were utilized.
Results and DiscussionThe results of the present study revealed that the water productivity index for sugar beet ranged from 2.60 to 13.11 kg/m³, with an average of 6.30 kg/m³. Despite the high standard deviation, the findings indicate a significant potential and high capacity for improving water productivity and crop performance in the sugar beet production hubs in Iran. Among the examined interpolation methods, the Radial Basis Function method with a completely regular spline model (CRS) exhibited acceptable accuracy (MBE=0.009) for generating the water productivity zoning map. The analysis of the generated map suggested that the western regions of the country, especially Kermanshah province, have higher water productivity index values compared to other parts of the country, making them more suitable for sugar beet cultivation. Furthermore, cluster analysis results for influential factors such as variety type, soil salinity, and irrigation water salinity indicated that within the study area, about 5% of the potential sugar beet cultivation areas could be divided into 23 distinct clusters. The minimum and maximum water productivity index were observed in cluster 11 (2.64 kg/m³) and cluster 3 (11.025 kg/m³), respectively.
Based on the low level of correlation coefficient according to the results of the Pearson correlation test, the physical productivity of water utilization can be influenced by various factors other than precipitation and climate parameters. These factors include salinity of water, soil salinity, total irrigation water, average effective precipitation (over a ten-year period), and crop yield. It can be concluded that, in addition to precipitation and climatic parameters, other constant factors including management factors have an impact on improving the physical efficiency of water utilization.ConclusionsGiven the high water consumption in agricultural sector and the need for increased production in cultivated lands, evaluating the water produvtivity of high-water-demand crops such as sugar beet in Iran is essential. Understanding its current state and obtaining comprehensive information from fields, as well as monitoring cultivated fields, are necessary for decision-making and macro-level planning to enhance and improve water productivity of sugar beet cultivation in Iran. However, due to the extensive cultivation area, costs, limited resources, and time constraints, this task is challenging and often unfeasible. To address this, the potential of interpolation tools can be utilized. These tools have the capability to extrapolate point-based information to spatial information (area-wide). Results have shown that the highest and lowest error values were associated with the kriging interpolation method and the radial basis function (completely regularized spline) method, respectively, for creating zoning maps. In conclusion, it can be stated that through interpolation, if there is a strong correlation between the data, a better understanding of the spatial distribution of water productivity can be achieved in the study area.
Keywords: Water productivity, Interpolation methods, Sugar beet -
محدودیت منابع آب از یک سو و لزوم حفظ تولید در اراضی فاریاب از سوی دیگر، امروزه باعث جذب نگرش به بهره وری آب شده است. در این راستا، تحلیل، برآورد و تهیه نقشه بهره وری آب به عنوان یکی از عوامل موثر در شناسایی پتانسیل زراعی اراضی کشاورزی، ضروری است. هدف از انجام این پژوهش، انتخاب روش مناسب میانیابی برای برآورد بهره وری آب و بررسی تغییرات مکانی آن در قطب های تولید گندم است. در این پژوهش، از داده های میدانی 241 مزرعه در قطب های تولید گندم ایران در سال زراعی 96-1395 استفاده شد که دامنه داده های بهره وری آب (آب آبیاری+ بارش موثر) بین 30/0 تا 58/2 کیلوگرم بر مترمکعب با میانگین 79/0 کیلوگرم بر مترمکعب برآورد شد. روش های میانیابی استفاده شده شامل کریجینگ معمولی ، درون یابی عکس فاصله وزن دار (IDW) و تابع پایه شعاعی (RBF) بود. برای ارزیابی روش ها، از فن ارزیابی متقاطع با معیارهای آماری مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین انحراف خطا (MBE) و خطای نسبی (MARE)، استفاده شد. بررسی روش های درون یابی نشان داد که در بین روش های بکار گرفته شده، روش کریجینگ معمولی با مدل نیم تغییرنمای نمایی، شرایطمناسبی را برای تهیه نقشه پهنه بندی بهره وری آب گندم داشت. برآیند ارزیابی تحلیل مکانی شاخص بهره وری آب گندم موید این مطلب بود که زمین آمار توانسته بود با دقت قابل قبولی (005/0 = MBE) در تهیه نقشه پهنه بندی شاخص بهره وری آب گندم مورد استفاده قرار گیرد. بر پایه نتایج تجزیه خوشه ای (کلاستر) عوامل تاثیرگذار (شوری آب آبیاری، شوری خاک و نوع رقم) در شاخص بهره وری آب گندم، مناطق مستعد کشت گندم به 13 گروه مستقل در سطح پنج درصد در محدوده مطالعاتی تفکیک شد به نحوی که بیشترین و کمترین میانگین بهره وری آب گندم به ترتیب در گروه 5 (کیلوگرم بر مترمکعب 84/0 = میانگین) و گروه 10 (کیلوگرم بر مترمکعب 41/0 = میانگین) مشاهده شد.کلید واژگان: پهنهبندی شاخص بهرهوری آب، روشهای میانیابی، کریجینگWater resource deficiency and the necessity of sustainable production in irrigated lands have attracted much attention to water productivity issues. In this regard, analysis, estimation, and preparation of water productivity map are necessary as an influential factor to recognize cultivation potential in irrigated lands. The aim of this study was to select a proper interpolation method for water productivity and investigate spatial changes in water productivity in Iranian wheat production centers. In this research, 241 field data were used, of which range of water productivity (irrigation water + effective precipitation) was estimated between 0.3 to 2.58 kg.m-3 with the average of 0.79 kg m-3, in 2016-2017 season. Interpolation methods used included Ordinary Kriging, Inverse Distance Method (IDW), and Radial Basis Function (RBF). Cross Validation technic was applied to evaluate methods by statistical measures such as Root Mean Square Error (RMSE), Mean Bias Error (MBE), and Mean Absolute Relative Error (MARE). Interpolation methods evaluation showed that between available procedures, typical Kriging method with exponential semi-variogram model had the most proper condition to prepare wheat water productivity zoning map. The results of the spatial analysis of water productivity confirmed that geostatistics could be used with acceptable accuracy (MBE=0.005) to provide water productivity mapping. Results of Cluster analysis of the effective factors (salinity of irrigation water, soil salinity, and crop cultivar) on wheat water productivity index showed that the areas suitable for wheat cultivation were separated into 13 independent groups (at the 5 percent level), such that the highest and lowest mean water productivity of wheat were observed in group 5 (Mean = 0.84 kg.m-3) and group 10 (Mean = 0.41 kg.m-3), respectively.Keywords: Kriging, Interpolation methods, Water productivity zoning
-
سابقه و هدفبرآورد بارش در مناطق فاقد آمار هواشناسی اهمیتی حیاتی در مطالعات هیدرولوژی و هواشناسی دارد. این مسئله در کشور ما که فاقد شبکه متراکم ثبت بارش به ویژه در مناطق مرتفع می باشد، اهمیت بیشتری پیدا می کند. شبکه متراکم بارش آفرودیت، داده های روزانه بارش را در گره های 25/0×25/0 درجه در محدوده ایران اختیار قرار می گذارد اما قبل از استفاده از آن صحت شبکه و عدم قطعیت آن باید بررسی گردد. در مورد این پایگاه داده در ایران و جهان مطالعات محدودی صورت گرفته است. این تحقیق با هدف بررسی دقت و صحت داده های بارش شبکه آفرودیت در استان گلستان در مقیاس های مختلف زمانی روزانه، ماهانه و سالانه انجام شد. همچنین دقت این شبکه با روش های معمول درون یابی مقایسه و داده های آن برای کاربردی نمودن هرچه بیشتر اصلاح شد.
مواد وروشدر این پژوهش از داده های 24 ایستگاه هواشناسی شامل 5 ایستگاه همدیدی و 19 ایستگاه باران سنجی به منظور ارزیابی شبکه آفرودیت استفاده شد. نقاط شبکه بر مبنای نزدیک ترین نقطه به ایستگاه های هواشناسی انتخاب شدند و آنالیز داده ها در 3 مقیاس روزانه، ماهانه و سالانه انجام شد. پس از بررسی و ارزیابی دقت داده های شبکه، به منظور اصلاح خطای داده های بارش ماهانه و سالانه شبکه، از ضریب اصلاحی نسبت میانگین ها استفاده شد. سپس دقت داده های اصلاح شده این شبکه با دو روش معمول درون یابی کریجینگ عمومی و وزنی عکس فاصله مقایسه شد. برای ارزیابی این روش ها تکنیک اعتبارسنجی ارزیابی متقاطع به کار گرفته شد و با محاسبه آماره های خطا، روش های مختلف با یکدیگر مقایسه شدند.یافته هانتایج حاصل از بکارگیری شاخص خطای اریبی جهت ارزیابی خطا در هر 3 مقیاس روزانه، ماهانه و سالانه نشان داد که در همه مقیاس های مورد بررسی داده های آفرودیت علی رغم همبستگی بسیار خوب با داده های ایستگاهی، دارای خطای کم-برآوردی زیادی هستند که این خطا در نقاط پربارش بیشتر است. ضرایب بدست آمده برای اصلاح داده های ماهانه و سالانه شبکه بین 2/1 در ماه های سرد تا 8/1 در ماه های گرم تغییر می کند. بررسی خطای شبکه اصلاح شده در ماه های مختلف نشان داد علاوه بر رفع مشکل کم برآوردی، میانگین خطا نیز به مقدار زیادی کاهش یافته است، همچنین در مورد بارش سالانه، جذر میانگین مربعات خطا از 247 به 194 میلیمتر تقلیل یافته است. با توجه به اینکه برای اصلاح داده های شبکه تنها یک عدد ثابت (ضریب اصلاحی) در داده ها ضرب شد، بنابراین ضرایب همبستگی بدون تغییر باقی ماند. مقایسه داده های اصلاح شده با روش های درون-یابی در همه ماه های مورد بررسی نشان داد که شبکه اصلاح شده از هر دو روش درون یابی کارآمدتر است. بررسی ضرایب همبستگی داده های واقعی و برآوردی نشان داد که همبستگی شبکه اصلاح شده با داده های واقعی در همه ماه ها مثبت است اما در روش های وزنی عکس فاصله و کریجینگ عمومی در برخی موارد ضریب همبستگی منفی بدست آمد که نشان می دهد شبکه اصلاح شده علاوه بر خطای کمتر در تشخیص درست نقاط کم بارش و پربارش منطقه نسبت به روش های درون یابی کارآمدتر است.نتیجه گیرینتایج این پژوهش نشان می دهد که شبکه متراکم آفرودیت دقت بسیار خوبی در تخمین بارش نقاط فاقد ایستگاه هواشناسی به خصوص در مناطق مرتفع دارد و نسبت به روش های درون یابی کریجینگ عمومی و وزنی عکس فاصله نتایج دقیق-تری دارد، ولی به دلیل مشکل کم برآوردی داده های این شبکه، قبل از عملیاتی کردن داده ها شبکه باید اصلاح گردد.کلید واژگان: بارش روزانه، اصلاح شبکه آفرودیت، کم برآوردی، روش های درون یابیBackground And ObjectivesRainfall estimation in regions facing lack meteorological stations is critical in hydrology and meteorology studies. The problem in Iran that lacks dense weather station network, especially in the highlands, is more important. Aphrodite is a dense network that provides daily precipitation data in a resolution of 0.25*0.25 degree. But before operating network, its accuracy and uncertainty should be evaluated. About this database, few studies have been conducted in Iran and the world. This study aimed to evaluate the accuracy of Aphrodite in Golestan province at daily, monthly and yearly scales. Also its accuracy compared with two conventional interpolation techniques and for more data operation, the network was modified.Materials And MethodsIn this study, 19 rain gauges and 5 synoptic stations were used to evaluate the Aphrodite network. Grid points network were selected based on the nearest point to meteorological station and data analysis was performed in daily, monthly and yearly scales. After accuracy evaluation of network, the correction factor of means ratio was employed for modification of monthly and annual rainfall network data. As well modified network data were compared with interpolation methods of Ordinary Kriging (OK) and Inverse Distance Weighting (IDW). Cross-validation technique was used for evaluation and error indices was calculated for comparison of different methods.ResultsThe results of MBE in all studied scales showed that in spite of good correlation of Aphrodite and meteorological data, Aphrodite data has large underestimation error that this is higher in high rainfall areas. Obtained modification factors of the monthly and annual data vary from 1.2 to 1.8 in cold and warm months, respectively. In addition to removal underestimation error from modified network, the average of error is reduced remarkably. Also RMSE of annual rainfall data, is declined from 247 to 194 mm. considering that, network modification needs to be multiplied in a constant (correction factor) so the correlation coefficients remained unchanged. Comparison of modified data network with interpolation methods showed that modified network is more efficient than both interpolation methods. Correlation coefficients of actual and estimated data showed that the correlation of modified network with actual data is positive in all the months but in case of IDW and OK, correlation coefficients was negative in some months that represent modified network in addition to fewer error also in the detection of low and high rainfall points is more efficient than the interpolation methods.ConclusionThis study showed that high resolution Aphrodite network has good accuracy in rainfall estimation especially in high elevation regions. Also this network is more accurate than interpolation methods of OK and IDW. But because of its underestimation error, before than operating Aphrodite data, the network must be modified.Keywords: Daily precipitation, Aphrodite network modification, Underestimation, Interpolation methods
- 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.