زمین شناسی مهندسی

زمین شناسی مهندسی

ارزیابی و رتبه بندی داده های پایگاه های تخمین بارندگی ، مطالعه موردی: استان خوزستان ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشگاه شهید چمران اهواز
چکیده
بارش یکی از مهم‌ترین متغیرهای اقلیمی است که به‌دلیل نقش مستقیم آن در منابع آب، کشاورزی و معیشت انسان، ارزیابی دقیق آن اهمیت فراوانی دارد. در سال‌های اخیر، داده‌های شبکه‌ای بارش شامل داده‌های ایستگاهی، ماهواره‌ای و بازتحلیل، به دلیل دسترسی آسان، هزینه کمتر، پوشش مکانی مناسب، داده‌های گمشده و طول دوره زمانی بلند، کاربرد گسترده‌ای یافته‌اند؛ با این حال، بررسی دقت و اعتبار آن‌ها برای استفاده علمی ضروری است. در این پژوهش، پنج پایگاه داده بارش شامل APHRODITE و CRU (مبتنی بر باران‌سنج)، PERSIANN-CDR (ترکیبی از ماهواره و باران‌سنج) و NCEP CFSR و ERA5 (مبتنی بر تحلیل مجدد) با استفاده از شاخص‌های R²، NSE، NRMSE، BIAS، POD، FAR و CSI و در مقایسه با داده‌های ۹ ایستگاه سینوپتیک استان خوزستان ارزیابی شدند. از آنجا که تعداد شاخص‌ها زیاد بود، برای رتبه‌بندی نهایی پایگاه‌ها در هر ایستگاه از روش تصمیم‌گیری چندمعیاره TOPSIS استفاده شد. نتایج نشان داد که APHRODITE، CRU و NCEP/ CFSR بهترین عملکرد را ارائه داده‌اند و به ترتیب رتبه های اول تا سوم و در 4 ، 3 و 2 ایستگاه رتبه اول را کسب نموده اند و APHRODITE در میان همه ایستگاه‌ها بیشترین انطباق را با مشاهدات داشته است؛ به‌طوری‌که میانگین شاخص‌های آن POD=0.756، FAR=0.290 و CSI=0.692 و پایگاه داده ERA5 در 5 ایستگاه رتبه آخر را به دست آورده است. همچنین مشخص گردید که برخی پایگاه‌های داده ممکن است در برآورد مقدار بارش دقت کمتری داشته باشند، اما در شناسایی روزهای بارانی عملکرد مناسبی نشان دهند. بنابراین، انتخاب پایگاه داده باید بر اساس هدف کاربردی انجام شود.
کلیدواژه‌ها

Ashouri, H., Sorooshian, S., Hsu, K. L., Bosilovich, M. G., Lee, J., Wehner, M. F., & Collow, A. (2016). Evaluation of NASA’s MERRA precipitation product in reproducing the observed trend and distribution of extreme precipitation events in the United States. Journal of Hydrometeorology, 17(2), 693-711.  https://doi.org/10.1175/jhm-d-15-0097.1
Beck, H. E., Pan, M., Miralles, D. G., Reichle, R. H., Dorigo, W. A., Hahn, S., Sheffield, J., & Wood, E. F. (2020). Evaluation of 18 satellite-and model-based soil moisture products using in situ measurements from 826 sensors. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2020, 1-35. https://doi.org/10.5194/hess-2020-184-supplement
Chen, Y., Sharma, S., Zhou, X., Yang, K., Li, X., Niu, X., Hu, X., & Khadka, N. (2021). Spatial performance of multiple reanalysis precipitation datasets on the southern slope of central Himalaya. Atmospheric Research, 250, 105365. https://doi.org/10.5194/hess-2020-184-supplement
Darand, M., & Khandu, K. (2020). Statistical evaluation of gridded precipitation datasets using rain gauge observations over Iran. Journal of Arid Environments, 178, 104172. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2020.104172
Dile, Y. T., & Srinivasan, R. (2014). Evaluation of CFSR climate data for hydrologic prediction in data‐scarce watersheds: an application in the Blue Nile River Basin. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 50(5), 1226-1241.  https://doi.org/10.1111/jawr.12182
Eini, M. R., Javadi, S., Delavar, M., Monteiro, J. A., & Darand, M. (2019). High accuracy of precipitation reanalyses resulted in good river discharge simulations in a semi-arid basin. Ecological engineering, 131, 107-119. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2019.03.005
Fallah, A., Rakhshandehroo, G. R., Berg, P., O, S., & Orth, R. (2020). Evaluation of precipitation datasets against local observations in southwestern Iran. International Journal of Climatology, 40(9), 4102-4116. https://doi.org/10.1002/joc.6445
Ghajarnia, N., Liaghat, A., & Arasteh, P. D. (2015). Comparison and evaluation of high resolution precipitation estimation products in Urmia Basin-Iran. Atmospheric Research, 158, 50-65.  https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.02.010
Gorjizade, A., Akhoond-Ali, A., Shahbazi, A., & Moridi, A. (2019). Comparison of two high-resolution gridded precipitation data sets at the upstream of the Maroun dam in Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(3), 527-541. https://doi.org/10.22059/ijswr.2018.269435.668058 (In persian)
Harris, I. P. D. J., Jones, P. D., Osborn, T. J., & Lister, D. H. (2014). Updated high‐resolution grids of monthly climatic observations–the CRU TS3. 10 Dataset. International journal of climatology, 34(3), 623-642.  https://doi.org/10.1002/joc.3711
Hosseini-Moghari, S. M., Araghinejad, S., & Ebrahimi, K. (2018). Spatio-temporal evaluation of global gridded precipitation datasets across Iran. Hydrological Sciences Journal, 63(11), 1669-1688. https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1524986
Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making: methods and applications a state-of-the-art survey (pp. 58-191). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
Izadi, N., Karakani, E. G., Saadatabadi, A. R., Shamsipour, A., Fattahi, E., & Habibi, M. (2021). Evaluation of ERA5 precipitation accuracy based on various time scales over Iran during 2000–2018. Water, 13(18), 2538. https://doi.org/10.3390/w13182538
Khoshchehreh, M., Ghomeshi, M., & Shahbazi, A. (2020). Hydrological evaluation of global gridded precipitation datasets in a heterogeneous and data-scarce basin in Iran: M. Khoshchehreh et al. Journal of Earth System Science, 129(1), 201. https://doi.org/10.1007/s12040-020-01462-5
Lotfirad, M., Mahmoudi, M., Esmaeili-Gisavandani, H., & Adib, A. (2025). Allocation of water resources with management approaches and under climate change scenarios in an arid and semi-arid watershed (study area: Hablehroud watershed in Iran). Applied Water Science, 15(4), 74. https://doi.org/10.1007/s13201-025-02416-2
Saemian, P., Hosseini-Moghari, S.-M., Fatehi, I., Shoarinezhad, V., Modiri, E., Tourian, M. J., Tang, Q., Nowak, W., Bárdossy, A., & Sneeuw, N. (2021). Comprehensive evaluation of precipitation datasets over Iran. Journal of Hydrology, 603, 127054. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127054
Saha, S., Moorthi, S., Pan, H.-L., Wu, X., Wang, J., Nadiga, S., Tripp, P., Kistler, R., Woollen, J., & Behringer, D. (2010). The NCEP climate forecast system reanalysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 91(8), 1015-1058. https://doi.org/10.1175/2010bams3001.1
Service, C. C. C. (2017). ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS). https://doi.org/10.24381/cds.143582cf
Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27(3), 379-423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
Shayeghi, A., Azizian, A., & Brocca, L. (2020). Reliability of reanalysis and remotely sensed precipitation products for hydrological simulation over the Sefidrood River Basin, Iran. Hydrological Sciences Journal, 65(2), 296-310.  https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1691217
Taghizadeh, E., Ahmadi-Givi, F., Brocca, L., & Sharifi, E. (2021). Evaluation of satellite/reanalysis precipitation products over Iran. International Journal of remote sensing, 42(9), 3474-3497. https://doi.org/10.1080/01431161.2021.1875508
Tarek, M., Brissette, F. P., & Arsenault, R. (2020). Evaluation of the ERA5 reanalysis as a potential reference dataset for hydrological modelling over North America. Hydrology and Earth System Sciences, 24(5), 2527-2544. https://doi.org/10.5194/hess-24-2527-2020
Taylor, K. E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of geophysical research: atmospheres, 106(D7), 7183-7192.  https://doi.org/10.1029/2000jd900719
Wang, N., Liu, W., Sun, F., Yao, Z., Wang, H., & Liu, W. (2020). Evaluating satellite-based and reanalysis precipitation datasets with gauge-observed data and hydrological modeling in the Xihe River Basin, China. Atmospheric Research, 234, 104746.  https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2019.104746
Yatagai, A., Kamiguchi, K., Arakawa, O., Hamada, A., Yasutomi, N., & Kitoh, A. (2012). APHRODITE: Constructing a long-term daily gridded precipitation dataset for Asia based on a dense network of rain gauges. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(9), 1401-1415. https://doi.org/10.1175/bams-d-11-00122.1
Zhang, Q., Körnich, H., & Holmgren, K. (2013). How well do reanalyses represent the southern African precipitation?. Climate dynamics, 40(3), 951-962. https://doi.org/10.1007/s00382-012-1423-z
 
 
دوره 20، شماره 2 - شماره پیاپی 71
تابستان 1405
صفحه 111-127

  • تاریخ دریافت 25 اردیبهشت 1405
  • تاریخ بازنگری 20 تیر 1405
  • تاریخ پذیرش 15 مرداد 1405
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1405