![](/images/graphics-bg.png)
A multi-variables multi-sites model for forecasting hydrological data series
Joint Authors
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir
Mustafa, Nawbahar F.
Source
Issue
Vol. 20, Issue 7 (31 Jul. 2014), pp.85-102, 18 p.
Publisher
University of Baghdad College of Engineering
Publication Date
2014-07-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
18
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تم اشتقاق نموذج تنبأ بالبيانات الهيدرولوجية لمتغيرات مختلفة و في مواقع متعددة و تحقيقه باستخدام حالة دراسية.
تعتمد فلسفة النموذج على الاستخدام الآني لمعاملات الارتباط المكانية و تلك التي توجد بين المتغيرات في الموقع الواحد بالإضافة إلى الارتباط التسلسلي الزمني.
الحالة الدراسية هي لمتغيرين في ثلاثة مواقع، المطر و التبخر في السليمانية، دوكان و دربندخان.
إن النموذج شبيه بنموذج الارتباط التسلسلي و لكن معاملاته بصيغة المصفوفات.
للنموذج مصفوفتي معاملات الأولى ذات عناصر تمثل معاملات الارتباطات النسبية و الثانية تمثل معاملات بقايا الارتباط النسبية.
بينت النتائج قدرة النموذج على التنبؤ بالمعلومات بصورة صحيحة حيث تم استخدام اختباري فحص الفرق بالأوساط الحسابية و التباين، و كانت نسب النجاح (81،98) على التوالي.
و لغرض المقارنة بين النموذج المشتق و النماذج المعروفة في أدبيات الموضوع، تم بناء نموذج ذو المتغير الواحد لكل متغير من المتغيرات المستخدمة (ستة نماذج) و ثلاث نماذج من نوع النماذج المتعددة المتغيرات نموذج لكل موقع.
تم مقارنة نتائج هذه النماذج مع النموذج المشتق باستخدام اختبار (اكايكي) الذي يستخدم لهذا الغرض.
بينت النتائج بأن النموذج أعطى أقل القيم للاختبار بالنسبة للمطر في السليمانية و دربندخان و التبخر لدوكان أما فيما يخص نتائج بقية المتغيرات كانت قيم الاختبار أعلى بقليل عن القيم الصغرى المناظرة.
Abstract EN
A multivariate multisite hydrological data forecasting model was derived and checked using a case study.
The philosophy is to use simultaneously the cross-variable correlations, cross-site correlations and the time lag correlations.
The case study is of two variables, three sites, the variables are the monthly rainfall and evaporation ; the sites are Sulaimania, Dokan, and Darbandikhan.
The model form is similar to the first order auto regressive model, but in matrices form.
A matrix for the different relative correlations mentioned above and another for their relative residuals were derived and used as the model parameters.
A mathematical filter was used for both matrices to obtain the elements.
The application of this model indicates it's capability of preserving the statistical characteristics of the observed series.
The preservation was checked by using (t-test) and (F-test) for the monthly means and variances which gives 98.6 % success for means and 81 % success for variances.
Moreover for the same data two well-known models were used for the sake of comparison with the developed model.
The single-site single-variable auto regressive first order and the multi-variable single-site models.
The results of the three models were compared using (Akike test) which indicates that the developed model is more successful ,since it gave minimum (AIC) value for Sulaimania rainfall, Darbandikhan rainfall, and Darbandikhan evaporation, while Matalas model gave minimum (AIC) value for Sulaimania evaporation and Dokan rainfall, and Markov AR (1) model gave minimum (AIC) value for only Dokan evaporation).However, for these last cases the (AIC) given by the developed model is slightly greater than the minimum corresponding value.
American Psychological Association (APA)
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir& Mustafa, Nawbahar F.. 2014. A multi-variables multi-sites model for forecasting hydrological data series. Journal of Engineering،Vol. 20, no. 7, pp.85-102.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-384781
Modern Language Association (MLA)
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir& Mustafa, Nawbahar F.. A multi-variables multi-sites model for forecasting hydrological data series. Journal of Engineering Vol. 20, no. 7 (Jul. 2014), pp.85-102.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-384781
American Medical Association (AMA)
al-Suhaili, Rafi Hashim Shakir& Mustafa, Nawbahar F.. A multi-variables multi-sites model for forecasting hydrological data series. Journal of Engineering. 2014. Vol. 20, no. 7, pp.85-102.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-384781
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 96-102
Record ID
BIM-384781