![](/images/graphics-bg.png)
A novel approach for predicting the standardised precipitation index considering climatic factors
Joint Authors
al-Alawi, Mustafa Abd al-Ghani
al-Zubaydi, Salah L.
al-Badrani, Layth B.
Source
Wasit Journal of Engineering Sciences
Issue
Vol. 10, Issue 3 (30 Sep. 2022), pp.93-104, 12 p.
Publisher
Wasit University College of Engineering
Publication Date
2022-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Abstract AR
الخلاصة: تعد نمذجة الجفاف ضرورية لإدارة موارد المياه في المناطق القاحلة للحد من آثاره.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تغير المناخ له تأثير كبير على تواتر وشدة الجفاف.
توفر هذه الدراسة نهجا جديدا لمحاكاة مؤشر هطول الأمطار القياسي (3) SPI) استنادا إلى العديد من المتغيرات المناخية من خلال استخدام تقنيات هجينة بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات التي تمثلها التطبيع والتنظيف أي القيم المتطرفة وتحليل الطيف الفردي)، وأفضل إدخال النموذج أي تقنية التسامح، بالإضافة إلى الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) جنبا إلى جنب مع تحسين سرب الجسيمات (PSO).
تم تطبيق البيانات الخاصة بالعوامل المناخية لبناء وتقييم نموذج 3 SPI من 1990 إلى 2020 لمدينة الكوت، العراق.
كشفت النتيجة أن تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات تعزز جودة البيانات عن طريق زيادة معامل الارتباط بين المتغيرات التابعة والمستقلة؛ واختيار سيناريو نموذج الإدخال الأمثل.
كما لوحظ أن خوارزمية PSO تتنبأ بدقة بثوابت النموذج المقترح علاوة على ذلك، أكدت النتيجة أن المنهجية المفترضة تحاكي 3 SPI بدقة بناء على عدة معايير إحصائية (على سبيل المثال، MAE) RMSE R2).
Abstract EN
Drought modelling is essential to managing water resources in arid regions to limit its impacts.
Additionally, climate change has a significant effect on the frequency and intensity of drought.
This research provides a novel approach to forecasting the standardised precipitation index (SPI 3), considering several climatic variables by employing hybrid methods including (i.e., data pre-processing represented by normalisation, cleaning (i.e., outliers and Singular Spectrum Analysis), and best model input (i.e., tolerance technique), in addition to, artificial neural network (ANN) combined with particle swarm optimisation (PSO)).
The data on climatic factors were applied to build and evaluate the SPI 3 model from 1990 to 2020 for the Al-Kut region.
The result revealed that data pre-processing techniques enhance the data quality by increasing the correlation coefficient between independent and dependent variables; and choosing the optimal input model scenario.
Also, it was found that the PSO algorithm precisely predicts the parameters of the proposed model.
Moreover, the finding confirmed that the supposed methodology precisely simulated the SPI 3 depending on several statistical criteria (i.e., R², RMSE, MAE).
American Psychological Association (APA)
al-Alawi, Mustafa Abd al-Ghani& al-Zubaydi, Salah L.& al-Badrani, Layth B.. 2022. A novel approach for predicting the standardised precipitation index considering climatic factors. Wasit Journal of Engineering Sciences،Vol. 10, no. 3, pp.93-104.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574078
Modern Language Association (MLA)
al-Alawi, Mustafa Abd al-Ghani…[et al.]. A novel approach for predicting the standardised precipitation index considering climatic factors. Wasit Journal of Engineering Sciences Vol. 10, no. 3 (2022), pp.93-104.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574078
American Medical Association (AMA)
al-Alawi, Mustafa Abd al-Ghani& al-Zubaydi, Salah L.& al-Badrani, Layth B.. A novel approach for predicting the standardised precipitation index considering climatic factors. Wasit Journal of Engineering Sciences. 2022. Vol. 10, no. 3, pp.93-104.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574078
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 101-104
Record ID
BIM-1574078