| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,557 |
| تعداد مقالات | 18,992 |
| تعداد مشاهده مقاله | 64,186,450 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,492,794 |
مقایسه مدلهای کاپولای ایستا و ناایستا در تحلیل خشکسالی چندمتغیره هوا-هیدرولوژیکی (مطالعه موردی: حوضه آبخیز سد استقلال میناب) | ||
| دانش آب و هیدرولیک | ||
| دوره 36، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 45-64 اصل مقاله (1.58 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامل پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hws.2026.71888.1053 | ||
| نویسندگان | ||
| مهدی مرادی1؛ ام البنین بذرافشان* 2؛ حمید غلامی1؛ حسین زمانی3؛ یحیی اسماعیلپور1 | ||
| 1گروه مهندسی منابعطبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران | ||
| 2گروه مهندسی منابع طبیعی- دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی - دانشگاه هرمزگان | ||
| 3استادیار گروه آمار، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف این پژوهش بررسی عملکرد مدلهای کاپولای ایستا و ناایستا در تحلیل خشکسالی چندمتغیره هوا–هیدرولوژیکی در حوضه آبخیز سد استقلال میناب است. نخست، توزیعهای حاشیهای با چهار تابع احتمال برازش و وابستگی بین متغیرها با پنج خانواده کاپولای ایستا و ناایستا بر بارش و رواناب مدلسازی شد. نتایج نشان داد که در دادههای بارش، توزیع گامای تعمیمیافته بهترین برازش را در حالت ایستا و برای رواناب در چارچوب ناایستا توزیع GIG و در میان توابع کاپولا، کاپولای گوسی ناایستا دقت بالاتری نسبت به سایر مدلها نشان داد. براساس نتایج، در چارچوب ناایستا تعداد رخدادهای خشکسالی در شاخص JDI از 11 رخداد در حالت ایستا به 16 رخداد افزایش یافت و میانگین تداوم خشکسالی از حدود 26 ماه به 15 ماه کاهش پیدا کرد. بیشینه شدت خشکسالی در شاخص SRI از 44/1 در مدل ایستا به 24/2 در مدل ناایستا افزایش یافت. نتایج تحلیل انتقال بین طبقات خشکسالی نشان داد که احتمال تشدید خشکسالی از طبقه متوسط به شدید در مدل ناایستا به حدود 12/1 درصد رسید که بیشتر از حالت ایستا بود. تحلیل دورههای بازگشت دومتغیره با در نظر گرفتن ناایستایی موجب کاهش قابلتوجه دوره بازگشت رخدادهای مشترک خشکسالی میشود؛ بهطوری که برای آستانه شدید، دوره بازگشت از حدود 50 سال در مدل ایستا به حدود 32 سال در مدل ناایستا کاهش یافت. نتایج این مطالعه نشان میتواند تصویر دقیقتر و واقعبینانهتری از وابستگی زمانی بین بارش و رواناب ارائه دهد و ابزاری مؤثر برای مدیریت منابع آب و کاهش ریسک خشکسالی در شرایط تغییر اقلیم فراهم آورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| خشکسالی مرکب؛ کاپولای ناایستا؛ شاخص خشکسالی مشترک (JDI)؛ شاخصهای SPI و SRI؛ وابستگی بارش–رواناب | ||
| مراجع | ||
|
Akaike, H, 1974. A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716–723, doi:10.1109/TAC.1974. 1100705.
Bevacqua E, Rakovec O, Schumacher DL, Kumar R, Thober S, Samaniego L, and Zscheischler J, 2024. Direct and lagged climate change effects intensified the 2022 European drought, Nature Geoscience, 17(11), 1100-1107, doi:10.1038/s4156 1-024-01559-2.
Blöschl G, Hall J, Parajka J, Perdigão RA, Merz B, Arheimer B, and Živković N, 2017. Changing climate shifts timing of European floods, Science, 357(6351), 588-590, doi: 10.1126/ science.aan25.
Chen C, Peng T, Singh VP, Wang Y, Zhang T, Dong, X, and Wang G, 2024. Assessment of dynamic hydrological drought risk from a non‐stationary perspective, Hydrological Processes, 38(8), e15267, doi:10.1002/hyp.15267.
Coles S, Bawa J, Trenner L, and Dorazio P, 2001. An introduction to statistical modeling of extreme values (Vol. 208, p. 208). London: Springer, doi:10.1007/978-1-4471-3675-0.
Das S, Das J, and Umamahesh NV, 2022. Copula- based drought risk analysis on rainfed agriculture under stationary and non-stationary settings, Hydrological Sciences Journal, 67(11), 1683-1701, doi:10.1080/02626667.2022.2079416.
Dias A, and Embrechts P, 2010. Modeling exchange rate dependence dynamics at different time horizons, Journal of International Money and Finance, 29(8), 1687-1705, doi:10.1016/j.jimonfin. 2010.06.004.
Embrechts P, 2025. Quantitative risk management. In International Encyclopedia of Statistical Science (pp. 2050-2054). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, doi:10.1007/978-3-662-69359-9_499.
Hao Z, and Singh VP, 2020. Compound events under global warming: a dependence perspective, Journal of Hyfdrologic Engineering, 25(9), 03120001, doi:10.3390/w1006 0718.
Hao Z, Hao F, Singh VP, Xia Y, Shi C, and Zhang X, 2018a. A multivariate approach for statistical assessments of compound extremes, Journal of hydrology, 565, 87-94, doi:10.1016/j.jhydrol.2018. 08.025.
Hao Z, Singh VP, and Hao F, 2018b. Compound extremes in hydroclimatology: a review, Water, 10(6), 718, doi:10.1061/(ASCE)HE. 1943-5584.0001968.
Johnson NL, Kotz S, and Balakrishnan N, 1995. Continuous univariate distributions (Vol. 2). Wiley.
Katz, R. W. 2012. Statistical methods for nonstationary extremes. In Extremes in a changing climate: Detection, analysis and uncertainty (pp. 15-37). Dordrecht: Springer Netherlands, doi:10.1007/ 978-94-007-4479-0_2.
Katz RW, Parlange MB, and Naveau P, 2002. Statistics of extremes in hydrology, Advances in water resources, 25(8-12), 1287-1304, doi:10.1016/ S0309-1708(02)00056-8.
Kendall MG, and Gibbons JD, 1962. Rank correlation methods.
Khaledi lamdari M, Fakherifard A, and Majnooni-Heris A, 2024. Probabilistic Analysis of Drought Effects on Rainfed Wheat Yield Using Copula Functions (Case Study: Tabriz Plain), Hydraulics and Water Science, 34(1), 55-69, doi: 10.22034/hws .2024.21104.
Li X, Wang S, Wang F, Wang D, and Huang Y, 2024. Heterogeneity of Compound Drought-Heat Events in the Eastern and Western Regions of Northwest China. Available at SSRN 4917009, doi: 10.2139/ssrn. 4917009.
Mann HB, 1945. Nonparametric tests against trend. Econometrica, Journal of the econometric society, 245-259, doi :10.2307/1907187.
Manner H, and Reznikova O, 2012. A survey on time-varying copulas: specification, simulations, and application, Econometric reviews, 31(6), 654-687, doi:10.1080/07474938.2011.606869.
McKee TB, Doesken NJ, and Kleist J, 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology (pp. 179–184). American Meteorological Society.
Meimandi JB, Bazrafshan O, Esmaeilpour Y, Zamani H, and Shekari M, 2024. Risk assessment of meteo-groundwater drought using copula approach in the arid region, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 38(4), 1523-1540, doi:10.1007/s00703-024-04118-5.
Milly PCD, Betancourt J, Falkenmark M, Milly PC, Betancourt J, Falkenmark M, Hirsch RM, Kundzewicz ZW, Lettenmaier DP, and Stouffer RJ, 2008. Stationarity is dead: Whither water management? Science, 319(5863), 573–574, doi:10. 1126/science.1152714.
Moreira EE, Paulo AA, Pereira LS, and Mexia JT, 2006. Analysis of SPI drought class transitions using loglinear models, Journal of Hydrology, 331(1-2), 349-359, doi:10.1016/j.hydrol .2006.05.011.
Nelsen RB, 2006. An introduction to copulas. New York, NY: Springer New York, doi:10.1007/978-0-387-28652-1.
Patton AJ, 2006. Modelling asymmetric exchange rate dependence, International economic review, 47(2), 527-556, doi:10.1111/j.1468-2354. 2006.00129.x.
Pettitt AN, 1979. A non‐parametric approach to the change‐point problem. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 28(2), 126-135, doi:10.1111/j.2517-6161 .1979.tb01328.x.
Salas JD, and Obeysekera J, 2014. Revisiting the concepts of return period and risk for nonstationary hydrologic extreme events, Journal of hydrologic engineering, 19(3), 554-568, doi:10.1061/(ASCE) HE.1943-5584.0000614.
Salvadori G, Durante F, and De Michele C, 2025. Advances in copula‑based and nonstationary modeling of hydroclimatic extremes, Journal of Hydrology, 643, 131045. doi:10.1016/j.jhydrol. 2024.131045.
Salvadori G, Michele CD, Kottegoda NT, and Rosso R, 2007. Extremes in nature: an approach using copulas. Dordrecht: Springer Netherlands. doi:10.1007/978-94-011-1735-0.
Serinaldi F, and Kilsby CG, 2015. Stationarity is undead: Uncertainty dominates the distribution of extremes, Advances in Water Resources, 77, 17–36. doi:10.1016/j.advwatres.2015.03.004 (In Persian with English Abstract).
Serinaldi F, Bonaccorso B, Cancelliere A, and Grimaldi S, 2009. Probabilistic characterization of drought properties through copulas, Physics and Chemistry of the Earth, Parts a/B/C, 34(10-12), 596-605, doi:10.1016/j.pce.2009.05.004.
Shukla S, and Wood AW, 2008. Use of a standardized runoff index for characterizing hydrologic drought. Geophysical research letters, 35(2), doi:10. 1029/2007GL032111.
Sklar A, 1959. Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l’Institut de Statistique de l’Université de Paris, 8, 229–231.
Soltaninia S, and Eskandaripour M, 2025. Trivariate flood frequency analysis using copula functions: assessing non-stationary hydrological risks under climate change. Journal of Water and Climate Change, 16(10), 3130-3156, doi:10.2166/தா. 2025. 3130.
Song M, Zhang J, Liu Y, Liu C, Bao Z, Jin J, Song M, Zhang J, Liu Y, Liu C, Bao Z, Jin J, He R, Bian G, and Wang G, 2024. Time‐varying copula‐based compound flood risk assessment of extreme rainfall and high water level under a non‐stationary environment. Journal of Flood Risk Management, 17(4), e13032, doi:10.1111/jfrm. 13032.
Spinoni J, Naumann G, Vogt J, and Barbosa, P, 2015. European drought climatologies and trends based on a multi-indicator approach, Global and Planetary Change, 127, 50-57, doi:10.1016/j. gloplacha.2015.03. 002.
Vicente-Serrano SM, Beguería S, and López-Moreno JI, 2010. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of climate, 23(7), 1696-1718, doi:10.1175/2010JCLI. 3013.1.
Wilks DS, 2011. Statistical methods in the atmospheric sciences (Vol. 100). Academic press, doi:10.1016/C2009-0-06774-1.
Wu J, Miao C, Tang X, Duan Q, and He X, 2018. A nonparametric standardized runoff index for characterizing hydrological drought on the Loess Plateau, China. Global and Planetary Change, 161, 53-65, doi:10.1016/j.gloplacha.2017.11.008.
Zscheischler J, Van Den Hurk B, Ward PJ, and Westra S, 2020. Multivariate extremes and compound events. In Climate extremes and their implications for impact and risk assessment (pp. 59-76). Elsevier, doi:10.1016/B978-0-12-815330-8. 00004-2.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 50 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 63 |
||