Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Karami Hojat | |
Szerző dc.contributor.author | Jeong Yong-Wook | |
Szerző dc.contributor.author | Moslemzadeh Mohsen | |
Szerző dc.contributor.author | Farzin Saeed | |
Szerző dc.contributor.author | Chau Kwok-Wing | |
Szerző dc.contributor.author | Bateni Sayed M. | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:45:27Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:45:27Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2296-6463 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19922 | |
Kivonat dc.description.abstract | Drought is regarded as one of the most intangible and creeping natural disasters, which occurs in almost all climates, and its characteristics vary from region to region. The present study aims to investigate the effect of differentiation operations on improving the static and modeling accuracy of the drought index time series and after selecting the best selected model, evaluate drought severity and duration, as well as predict future drought behavior, in Semnan city. During this process, the effect of time series on modeling different monthly scales of drought index was analyzed, as well as the effect of differencing approach on stationarity improvement and prediction accuracy of the models. First, the stationarity of time series data related to a one-month drought index is investigated. By using seasonal, non-seasonal, and hybrid differencing, new time series are created to examine the improvement of the stationarity of these series through analyzing the ACF diagram and generalized Dickey–Fuller test. Based on the results, hybrid differencing indicates the best degree of stability. Then, the type and number of states required to evaluate the models are determined, and finally, the best prediction model is selected by applying assessment criteria. In the following, the same stages are analyzed for the drought index time series data derived from 6-month rainfall data. The results reveal that the SARIMA (2,0,2) (1,1,1)6 model with calibration assessment criteria of MAE = 0.510, RMSE = 0.752, and R = 0.218 is the best model for one-month data from seasonal differencing series. In addition to identifying and introducing the best time series model related to the six-month drought index data (SARIMA (3,0,5) (1,1,1)6 seasonal model with assessment criteria of MAE = 0.430, RMSE = 0.588, and R = 0.812), the results highlight the increased prediction accuracy of the six-month time series model by 4 times the correlation coefficient in the calibration section and 8 times that in the validation section, respectively, relative to the one-month state. After modeling and comparing the results of the drought index between the selected model and the reality of the event, the severity and duration of the drought were also examined, and the results indicated a high agreement. Finally by applying the best six-month drought index model, a predicted series of the SPI drought index for the next 24 months is created. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | differencing | |
Kulcsszó dc.subject | time series | |
Kulcsszó dc.subject | drought index | |
Kulcsszó dc.subject | forecasting | |
Kulcsszó dc.subject | standard precipitation | |
Cím dc.title | Evaluation of time series models in simulating different monthly scales of drought index for improving their forecast accuracy | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T11:52:07Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | „A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3389/feart.2022.839527 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Bio-, környezet és vegyészmérnöki tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32714468 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Frontiers in earth science | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-15 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000772693500001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85126640361 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | FRONT EARTH SC-SWITZ | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |