[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 352
نرخ پذیرش: 63.4
نرخ رد: 36.6
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 335 روز
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 9-1404 ) ::
جلد 13 شماره 3 صفحات 17-1 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل همبستگی کانونی بخار آب قابل بارش و پارامترهای هواشناسی (مطالعه موردی ایالت کالیفرنیا، تابستان 2021)
فاطمه خرم‌دل ، یزدان عامریان*
دانشگاه صنعتی خواجه‌نصیرالدین‌طوسی
چکیده:   (428 مشاهده)

در حوزه علوم زمین، درک و مدل‌سازی شبکه پیچیده وابستگی‌ها بین متغیرهای مختلف، از جمله توزیع‌های آماری و روابط بین مقادیر ژئوفیزیکی، برای مجموعه گسترده‌ای از کاربردها ضروری است. ارزیابی هم‌زمان تأثیر ترکیبی از چندین متغیر مستقل بر چندین متغیر وابسته هدف مورد توجه در اغلب تحقیقات است. تحلیل همبستگی کانونی به‌عنوان یک ابزار ارزشمند امکان سنجش تأثیر هم‌زمان چندین متغیر مستقل بر چندین متغیر وابسته را فراهم کرده است و تحلیل دقیق‌تر و معتبرتری ارائه می‌دهد. بخار آب قابل بارش (PWV) از جمله پارامترهای اساسی در حوزه تغییرات اقلیمی و پیش‌بینی هواشناسی است. این پارامتر تغییرات مکانی و زمانی قابل توجهی داشته و امروزه با استفاده از مشاهدات سیستم تعیین موقعیت جهانی (GPS) قابل ‌برآورد است. در این مطالعه از تکنیک آماری تحلیل همبستگی کانونی برای بررسی رابطه پیچیده بین PWV به‌دست‌آمده از مشاهدات GPS و پنج پارامتر هواشناسی (دما، رطوبت نسبی، دمای نقطه شبنم، دمای سطح خاک و سرعت باد) استخراج شده از مدل 5-ERA استفاده گردید.  منطقه مورد مطالعه در امریکای شمالی واقع شده و شامل ۲۵ ایستگاه GPS پراکنده می‌باشد. مقادیر PWV را برای یک هفته‌ تابستانی با استفاده از داده‌های GPS برآورد گردید. یافته‌های تحقیق نشان می‌دهند که ضریب همبستگی کانونی بین PWV و پارامترهای هواشناسی به‌دست‌آمده از مدل 5-ERA، برابر 88 درصد می‌باشد که نشان‌دهنده همبستگی قوی و مثبت این دو گروه متغیر با یکدیگر بوده و تغییرات در یکی از آن‌ها موجب تغییرات در دیگری می‌شود.

واژه‌های کلیدی: تحلیل همبستگی کانونی، بخار آب قایل بارش، سیستم تعیین موقعیت جهانی، پارامترهای هواشناسی
متن کامل [PDF 1197 kb]   (51 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژئودزی (عمومی)
دریافت: 1403/4/6 | پذیرش: 1404/2/6 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1404/11/11 | انتشار: 1405/1/22
فهرست منابع
1. [1] J. Wang, L. Zhang, A. Dai et al., "A near-global, 2-hourly data set of atmospheric precipitable water from ground-based GPS measurements," Journal of Geophysical Research, vol. 112, 2007. [DOI:10.1029/2006JD007529]
2. [2] M. King, Y. J. Kaufman, W. P. Menzel et al., "Remote sensing of cloud, aerosol, and water vapor properties from the moderate resolution imaging spectrometer (MODIS)," Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, vol. 30, pp. 2-27, 1992. [DOI:10.1109/36.124212]
3. [3] M. Bevis, S. Businger, T. Herring et al., "GPS Meteorology: Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using the Global Positioning System," Journal of Geophysical Research, vol. 97, 1992. [DOI:10.1029/92JD01517]
4. [4] X. Li, G. Dick, C. Lu et al., "Multi-GNSS meteorology: Real-time retrieving of atmospheric water vapor from BeiDou, Galileo, GLONASS and GPS observations," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 53, pp. 6385-6393, 2015. [DOI:10.1109/TGRS.2015.2438395]
5. [5] A. Calori, J. R. Santos, M. Blanco et al., "Ground-based GNSS network and integrated water vapor mapping during the development of severe storms at the Cuyo region (Argentina)," Atmospheric Research, vol. 176, 2016. [DOI:10.1016/j.atmosres.2016.03.002]
6. [6] W. Hao, M. Wei, G. Li et al., "Analysis of precipitable water vapor from GPS measurements in Chengdu region: Distribution and evolution characteristics in autumn," Advances in Space Research, vol. 52, pp. 656-667, 2013. [DOI:10.1016/j.asr.2013.04.005]
7. [7] X. Li, F. Zus, C. Lu et al., "Retrieving of atmospheric parameters from multi-GNSS in real-time: Validation with water vapor radiometer and numerical weather model," Journal of Geophysical Research Atmospheres, vol. 120, pp. 7189-7204, 2015. [DOI:10.1002/2015JD023454]
8. [8] M. Lawrence, "The Relationship between Relative Humidity and the Dewpoint Temperature in Moist Air: A Simple Conversion and Applications," Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 86, pp. 225-233 2005. [DOI:10.1175/BAMS-86-2-225]
9. [9] V. Akpan, R. Osakwe, and S. Ekong, "A Hypothetical Database-Driven Web-Based Meteorological Weather Station with Dynamic Datalogger System," Journal of Information Engineering and Applications, vol. 1, 2016.
10. [10] A. Chawla, T. Bangera, C. Kolwalkar et al., "Bluetooth Based Weather Station," International Journal of Engineering Trends and Technology, vol. 28, pp. 98-101, 2015. [DOI:10.14445/22315381/IJETT-V28P219]
11. [11] R. Dailidė, R. Povilanskas, J. A. Mendez et al., "A new approach to local climate identification in the Baltic Sea's coastal area," Baltica, vol. 32, pp. 210-218, 2019. [DOI:10.5200/baltica.2019.2.8]
12. [12] V. Iyakaremye, G. Zeng, A. Siebert et al., "Contribution of external forcings to the observed trend in surface temperature over Africa during 1901-2014 and its future projection from CMIP6 simulations," Atmospheric Research, vol. 254, pp. 105512, 2021. [DOI:10.1016/j.atmosres.2021.105512]
13. [13] A. Otarola, C. Breuck, T. Travouillon et al., "Precipitable Water Vapor, Temperature, and Wind Statistics At Sites Suitable for mm and Submm Wavelength Astronomy in Northern Chile," Publications of the Astronomical Society of the Pacific, vol. 131, pp. 045001, 2019. [DOI:10.1088/1538-3873/aafb78]
14. [14] K. Raispour, "Satellite Estimation of Precipitable Water Vapor (PWV) in Iran Atmosphere of Iran and the Analysis of its Spatial Correlation with Meteorological Variables," Iranian Journal of Soil and Water Research, vol. 51, no. 10, pp. 2543-2557, 2020.
15. [15] X. Si, F. Guo, Q. Zhao et al., "An Investigation of Extreme Weather Impact on Precipitable Water Vapor and Vegetation Growth-A Case Study in Zhejiang China," Remote Sensing, vol. 13, pp. 3576, 2021. [DOI:10.3390/rs13183576]
16. [16] Z. Zhang, Y. Lou, W. Zhang et al., "Correlation Analysis between Precipitation and Precipitable Water Vapor over China Based on 1999-2015 Ground-Based GPS Observations," Journal of Applied Meteorology and Climatology, vol. 61, 2022. [DOI:10.1175/JAMC-D-21-0200.1]
17. [17] S. Serrano, T. Condom, L. Campozano et al., "Harmonic Analysis of the Relationship between GNSS Precipitable Water Vapor and Heavy Rainfall over the Northwest Equatorial Coast, Andes, and Amazon Regions," Atmosphere, vol. 13, pp. 1809, 2022. [DOI:10.3390/atmos13111809]
18. [18] L. Zhou, L. Fan, W. Zhang et al., "Long-term Correlation Analysis between Monthly Precipitable Water Vapor and Precipitation using GPS data over China," Advances in Space Research, vol. 70, 2022. [DOI:10.1016/j.asr.2022.04.026]
19. [19] S. Egova, "Integrated water vapour comparison from GNSS and WRF model for Bulgaria in 2013.," Department of meteorology and geophysics, Sofia University Unpublished master's thesis. Bulgaria, 2015.
20. [20] V. Mendes, "Modeling the Neutral Atmosphere Propagation Delay in Radiometric Space Techniques," Department of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick, 1998.
21. [21] J. Saastamoinen, "Contributions to the theory of atmospheric refraction," Bulletin Géodésique (1946-1975), vol. 105, no. 1, pp. 279-298, 1972. [DOI:10.1007/BF02521844]
22. [22] X. Yang, W. Wang, and Y. Zhou, "Composition analysis and identification model of ancient glass products based on Spearman correlation coefficient and BP neural network," Highlights in Science, Engineering and Technology, vol. 34, pp. 289-299, 2023. [DOI:10.54097/hset.v34i.5486]
23. [23] J. A. Ferres Brogin, J. Faber, and D. D. Bueno, "Enhanced use practices in SSVEP-based BCIs using an analytical approach of canonical correlation analysis," Biomedical Signal Processing and Control, vol. 55, pp. 101644, 2020. [DOI:10.1016/j.bspc.2019.101644]
24. [24] URL4. "https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp."
25. [25] S. Haji-Aghajany, W. Rohm, T. Hadas et al., "Machine learning-based tropospheric delay prediction for real-time precise point positioning under extreme weather conditions," GPS Solutions, vol. 29, pp. 36, 2024. [DOI:10.1007/s10291-024-01782-9]
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Khorramdell F, Amerian Y. Canonical Correlation Analysis of Precipitable Water Vapor and meteorological Parameters (Case Study: California, Summer 2021). jgit 2025; 13 (3) :1-17
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-951-fa.html

خرم‌دل فاطمه، عامریان یزدان. تحلیل همبستگی کانونی بخار آب قابل بارش و پارامترهای هواشناسی (مطالعه موردی ایالت کالیفرنیا، تابستان 2021). مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (3) :1-17

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-951-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 9-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.14 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4741