- Tytuł:
-
Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India
Analiza serii czasowych ewapotranspiracji potencjalnej upraw w dystrykcie Bokaro, Jharkhand, Indie - Autorzy:
-
Gautam, R.
Sinha, A. K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/293179.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
- Tematy:
-
ARIMA model
evapotranspiration
forecasting
time series
ewapotranspiracja
model ARIMA
prognozowanie
serie czasowe - Opis:
-
Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement
and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is
therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide
better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration
forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average
(ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models
ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore,
in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration
by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for
analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function
(ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining
the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA
(0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12. - Źródło:
-
Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 51-56
1429-7426
2083-4535 - Pojawia się w:
- Journal of Water and Land Development
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł