![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,697,061 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,928,077 |
دادهکاوی نقش آلایندههای هوا (نیترات و نیتریت اکسید) در تغییرات دما و بارش ایستگاه سینوپتیک تبریز با استفاده از یادگیری ماشین شبکۀ عصبی پرسپترون چندلایه و رگرسیون لجستیک | ||
مجله اکوهیدرولوژی | ||
دوره 11، شماره 2، تیر 1403، صفحه 223-234 اصل مقاله (1.67 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2024.373685.1803 | ||
نویسندگان | ||
بهروز ساری صراف* 1؛ مریم بیاتی خطیبی2؛ مظفر فرجی3 | ||
1استاد، آبوهواشناسی، دانشکدۀ برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز | ||
2استاد، سنجش از دور و سامانۀ اطلاعات جغرافیایی، دانشکدۀ برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز | ||
3دانشجوی دکتری آبوهواشناسی، دانشکدۀ برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
هدف از این تحقیق، دادهکاوی نقش آلایندههای هوا (نیترات و نیتریت اکسید)، در تغییرات عناصر دما و بارش 24 ساعته در ایستگاه سینوپتیک تبریز است. مواد و دادههای بهکاررفته در این تحقیق از دو منبع متفاوتاند. دادههای درجهحرارت و بارش از ایستگاه هواشناسی سینوپتیک تبریز بهصورت ساعتی برای مدت 31 سال و دادههای آلایندههای هوای تبریز (نیترات و نیتریت اکسید) از سازمان محیطزیست تبریز اخذ شده است. در ارتباط با دادههای آلایندۀ هوا میتوان گفت این دادهها توسط زبان برنامهنویسی R یادگیری ماشین شبکۀ عصبی پرسپترون چندلایه شبیهسازی شده است. در ادامه، روشهای یادگیری از رگرسیون لجستیک با هدف پیشبینی اثرات آلایندهها در تغییرات دما و بارش استفاده شد. در مدل لجستیک، دما و بارش بهعنوان متغیرهای وابسته و غلظت نیترات و نیتریت اکسید بهعنوان متغیرهای پیشبین مستقل انتخاب شدند. کل دادهها در تحلیل وارد شد و مدل لجستیک معنیدار بود. مجذور کای در نیترات و نیتریت اکسید برابر 348/01 محاسبه شد که در سطح خطای کمتر از 0/05 معنیدار بود. متغیرهای مستقل مذکور توانستهاند بین 84 تا 60 درصد از تغییرات را که منجر به افزایش دما و کاهش بارش شده بود، بهدرستی تبیین کنند. 78/2 درصد از ماههایی که تغییرات نداشتند، درست طبقهبندی شدند و 97/2 درصد از پیشبینیها دربارۀ تغییرات دما و بارش صحیح بود. درکل، 90/9 درصد از پیشبینیها درست تخمین زده شده است. نتایج نشان داد که آلایندهها اثر معنیداری روی افزایش دما و کاهش بارش در ایستگاه سینوپتیک تبریز دارد. بیشترین و کمترین میزان نیترات اکسید بهترتیب در ماههای شهریور و اسفند، نیتریت در شهریور و اردیبهشت، دما در تیر و دی و بارش در فروردین و مرداد مشاهده شده است. | ||
کلیدواژهها | ||
شبیهسازی نیترات و نیتریت اکسید؛ دما و بارش؛ ایستگاه سینوپتیک تبریز | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Data analysis of the role of air pollutants (nitrate and nitrite oxide) in temperature changes and precipitation of Tabriz synoptic station using multi-layer perceptron neural network machine learning and logistic regression | ||
نویسندگان [English] | ||
behrooz sari sarraf1؛ maryam bayatikatibi2؛ mozaffar faraji3 | ||
1faculty of planning and environment sciencesu | ||
2uni tabriz | ||
3uni tabriz | ||
چکیده [English] | ||
The purpose of this research is to analyze the role of air pollutants (nitrate and nitrite oxide) in the changes of 24-hour temperature and precipitation elements in Tabriz synoptic station. The materials and data used in this research are from two different sources. The temperature and precipitation data were obtained from the tabriz synoptic meteorological station hourly for a period of 31 years and the data of Tabriz air pollutants (nitrate and nitrite oxide) were obtained from Tabriz environmental organization. In connection with the air pollutant data, it can be said that these data have been simulated by the multi-layer perceptron neural network machine learning R programming language. In the logistic model, temperature and precipitation were selected as dependent variables and nitrate and nitrite oxide concentrations were selected as independent predictor variables. All data were included in the analysis and the logistic model was significant. The chi-square in nitrate and nitrite oxide was calculated as 348.01, which was significant at the error level of less than 0.05. The aforementioned independent variables have been able to correctly explain between 84 and 60 percent of the changes that led to the increase in temperature and decrease in precipitation. 78.2% of the months that had no changes were correctly classified, and 97.2% of the predictions about temperature and precipitation changes were correct. In total, 90.9% of the predictions have been estimated correctly. . The results showed that pollutants have a significant effect on temperature increase and precipitation decrease in Tabriz synoptic station. The highest and lowest levels of nitrate oxide were observed in September and March, nitrite in September and May, temperature in July and January, and precipitation in April and August, respectively | ||
کلیدواژهها [English] | ||
simulation of nitrate and nitrite oxide, temperature and precipitation, Tabriz synoptic station | ||
مراجع | ||
[1] Jia Q, Wang YP. Relationships between Leaf Area Index and Evapotranspiration and Crop Coefficient of Hilly Apple Orchard in the Loess Plateau. Water. 2021; 13: 1957. [2] Huete A, Didan K, Shimabukuro Y, Ratana P, Saleska S, Hutyra L, Yang W, Nemani R, Myneni R. Amazon rainforests green-up with sunlight in the dry season. Geophysical Research Letters. 2006; 33 (6): 4. [3] Wright I, Nobre CA, Tomasella J, Da Rocha HR, Roberts J, Vertamatti E, Culf A, Alvala R., Hodnett M, Ubarana V. Towards a GCM surface parameterization for Amazonia, In: Gash, J., Nobre, C., Roberts, J., Victoria, R. (Eds.), Amazon Deforestation and Climate. J. Wiley & Sons, Chichester, UK. 1996; 473–504. [4] Costa MH, Foley J. Combined effects of deforestation and doubled atmospheric CO 2 on the climate of Amazonia. Journal of Climate. 2000; 13: 18–34. [5] Nobre CA, Silva Dias MAF, Culf A, Polcher J, Gash JH, Marengo J, Avissar R. The Amazonian climate. In: Kabat, P., et al. (Eds.), Vegetation, Water, Humans and the Climate. Springer Verlag, New York. 2004; 79– 92. [6] Li Y, Li Z, Wu H, Zhou C, Liu X, Leng P, Yang P, Wu W, Tang R, Shang G. Ma L. Biophysical impacts of earth greening can substantially mitigate regional land surface temperature warming. Nature Communications. 2023; 14: 121. [7] Shahmordadi S, Ghafarian Malmiri H. Amini M. Extraction of soil moisture index (TVDI) using a scatter diagram temperature / vegetation and MODIS images. RS & GIS for Natural Resources. 2021; 12 (1): 38-62. [In Persian] [8] Chen B, Wu Z, Wang J, Dong J, Guan L, Chen J, Yang K, Xie G. Spatio- temporal prediction of leaf area index of rubber plantation using HJ-1A/1B CCD images and recurrent neural network. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015; 102: 148– 160. [9] Naithani KJ, Baldwin DC, Gaines K P, Lin H, Eissenstat DM. Spatial distribution of tree species governs the spatio- temporal interaction of leaf area index and soil moisture across a forested landscape. Vegetative Controls on Hydrology. 2013; 8 (3): 12. [10] Gigante V, Iacobellis V, Manfreda S, Milella P, Portoghese I. Influences of leaf area index estimations on water balance modeling in a mediterranean semi-arid basin. Natural Hazards and Earth System Science. 2009; 9 (3): 979-991. [11] Nearing GS, Crow WT, Thorp KR, Moran MS, Reichle R.H, Gupta HV. Assimilating remote sensing observations of leaf area index and soil moisture for wheat yield estimates: An observing system simulation Experiment. Water Resources Research. 2012; 48: 13 pp. [12] Yan H, Wang SQ, Billesbach D, Oechel W, Zhang J H, Meyers T, Martin TA, Matamala R, Baldocchi D, Bohrer G, Dragoni D, Scott R. Global estimation of evapotranspiration using a leaf area index-based surface energy and water balance model. Remote Sensing of Environment. 2012; 124: 581–595. [13] Arx G v, Pannatier E G, Thimonier A, Rebetez M. Microclimate in forests with varying leaf area index and soil moisture: Potential Implications for Seedling Establishment in a Changing Climate. Journal of Ecology. 2013: 1201–1213. [14] Chen M, Willgoose G R, Saco P M. Investigating the impact of leaf area index temporal variability on soil moisture predictions using remote sensing vegetation data. Journal of Hydrology. 2015; 522: 274–284. [15] Li S, Sawada Y. Soil moisture-vegetation interaction from near-global in-situ soil moisture measurements. Environmental Research Letters. 2022; 17: 114028 [16] MODIS Web.https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod15.php (accessed on 21 November 2017). [17] Davoodi E, Ghasemieh H, Abdollahi Kh, Batelaan O. Evaluation of temporal-spatial variations of soil moisture balance by Thorenthwaite Matter method (Case study: Behesht Abad basin). RS & GIS for Natural Resources. 2018; 9 (1): 74-92. [In Persian] [18] Liu L, Zhang R, Zuo Z. The Relationship between Soil Moisture and LAI in Different Types of Soil in Central Eastern China. Journal of Hydrometeorology. 2016; 17 (11): 2733–2742 [19] Wang J, Bao Z, Wang G, Liu C, Xie M, Wang B, Zhang J. The Time Lag Effects and Interaction among Climate, Soil Moisture, and Vegetation from In Situ Monitoring Measurements across China. Remote Sensing. 2024; 16: 2063. [20] Li W, Wang Y, Yang J, Deng Y. Time-Lag Effect of Vegetation Response to Volumetric Soil Water Content: A Case Study of Guangdong Province, Southern China. Remote Sensing. 2022; 14: 1301. [21] Na L, Na R, Bao Y, Zhang J. Time-Lagged Correlation between Soil Moisture and Intra-Annual Dynamics of Vegetation on the Mongolian Plateau. Remote Sensing. 2021; 13(8):1527. [22] Mohammadi Motlagh R. GIS applied training. Barg sabz Publications. Third edition. 2016. 464 pages. [In Persian] | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 228 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 133 |