Statistical Analysis and Modelling of Annual Mean Temperature in Gorgan Station (1956-2005)

Document Type : Original Article

Author

Abstract

Statistical methods are useful tools for understanding the behavior of climatic variables. In this study, statistical techniques such as identification of trends, oscillations and fluctuations of temperature are used in order to identify any change in the behavior of Gorgan station during 1956 to 2006. Run test (P<0.5) has shown a random trend to the annual mean temperature. The results of conducted tests such as the Pearson, Spearman and Mann - Kendall and linear regression have shown no significant trend in the time series of Gorgan. To predict the duration and sequence of years with higher temperatures than the annual mean temperatures (temperature anomalies) Markov chain model was used. According to test on transition matrix of annual mean temperature, no dual-or multi state were accepted. Moreover, a spectral analysis techniques was conducted in order to identify the fluctuations in temperature, in which no significant trend was observed. Furthermore, the 95% confidence level in spectral analysis technique showed a significant cycle of 20 with short-term returns period of 2.5 years. Studies carried out by many researchers indicate that the mentioned cycle is in relation with oscillation periods of the quasi-biennial oscillation (QBO) in other parts of the world. ARIMA models were used to predict the behavior of the annual mean temperature in Gorgan. In this method, a number of three patterns were processed as the initial patterns. AIC test has shown that the third ARIMA model, M3 (0,1,1) is a better choice for temperature prediction. Based on this predictions of temperature for next 10 years (2015- 2006) with 95% confidence level were performed.  

Keywords


  1.  

    1. جهانبخش، سعید، باباپور باصر، علی اکبر، (1382)، بررسی و پیش‌بینی متوسط دمای ماهانه تبریز با استفاده از مدل آریما (ARIMA)، فصل‌نامه تحقیقات جغرافیایی، شماره 70، صص46-34.
    2. خردمندنیا، منوچهر، عساکره، حسین، (1380)، الگوسازی ARIMA برای متوسط درجه حرارت سالانه هوا در جاسک، سومین سمینار احتمال و فرایندهای تصادفی،‌ دانشگاه اصفهان، واحد خوانسار.
    3. خسروی، محمود، (1383)، بررسی روابط بین الگوهای چرخش جوی کلان مقیاس نیمکره شمالی با خشکسالی‌های سالانه سیستان و بلوچستان، مجله جغرافیا و توسعه، شماره 4، 188-167.
    4. رضیئی، طیب، دانش‌کار آراسته، پیمان، اختری، روح نگیز، ثقفیان، بهرام، (1386)، بررسی خشکسالی هواشناسی (اقلیمی) در استان سیستان و بلوچستان با استفاده از نمایه SPI و مدل زنجیره مارکف، تحقیقات منابع آب ایران، شماره 1، 35-25.
    5.  عساکره، حسین، (1382)، بررسی آماری روند بارش سالانه تبریز، فضای جغرافیایی، شماره 10، صص 67-57.
    6. عساکره، حسین، (1386)، کاربرد رگرسیون خطی در تحلیل روند دمای سالانه تبریز، فصل‌نامه تحقیقات جغرافیایی، شماره 87، 26-3.
    7. عساکره، حسین، (1387)، بررسی احتمال تواتر و تدوام روزهای بارانی در شهر تبریز با استفاده از مدل زنجیره مارکف، تحقیقات منابع آب ایران، شماره 2، 56-47.
    8. عساکره، حسین، (1384)، تحلیل روند بارش سالانه استان اصفهان، مجله نیوار، شماره 56 و 57 مشهد.
    9. غیور، حسنعلی، عساکره، حسین، (1384)، کاربرد مدل‌ها فوریه در برآورد دمای ماهانه و آینده‌نگری آن، مطالعه موردی: دمای مشهد، فصل‌نامه تحقیقات جغرافیایی، شماره 77، صص 99-84.
    10. عساکره, حسین، (1388)، تحلیل طیفی سری­های زمانی دمای سالانه تبریز، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، شماره 94، صص50 -33.
    11.  عساکره، حسین، (1389)، تحلیل چرخه­های میانگین دمای سالانه شهر زنجان، جغرافیا و توسعه، شماره 19، صص 24-11.
    12. عساکره، حسین، (1388)، الگوسازی ARIMA برای میانگین سالانه دمای شهرتبریز، شماره 2 (پیاپی 93)، صص 188- 166.
    13. کاویانی، محمد رضا، عساکره، حسین، (1384)، بررسی آماری روند بلند مدت بارش سالانه­ی اصفهان، مجله پژوهشی دانشگاه اصفهان، شماره 1، صص 162-143.
      1. Lamb HH, )1972(. Climate: Present, Past and Future Fundamentals and Climate Now,. Methuen: London, vol.1: 240–250.
      2. Mishra A. K, Desai. V. R, (2005). Drought forecasting using stochastic, models , Stoch Environ Res Risk Assess, 19: 326–339 .
      3. Momani. M, Naill. P.E, (2009). Time Series Analysis Model for Rainfall Data in Jordan: Case Study for Using Time Series Analysis, American Journal of Environmental Sciences, 5: 599-604 .
      4. Pao, Shan Yu, Tao, (2002 ). Chang Yang and Chin, Kang WuImpact of Climate Change on Resources in Sourthern Taiwan, Journal of Hydrology, 260: 161- 175.
      5. Rajagopalana, B., Lall, U. b, (1998). Interannual variability in western US precipitation, Journal of Hydrology, 210: P51–67.
      6. Selvam, A.N., Joshni, R.R., Vijayakumar, R., (1994). Signatures of a universal spectrum for atmospheric interannual variability in COADS temperature time series, IITM Research Report, Vol 060.
      7. ZHOU, Yue,LU, Xixi,HUANG, Ying and ZHU, Yunmei, (2004). Anthropogenic Impacts on the Sediment Flux in the Dry-hot Valleys of Southwest China an Example of the Longchuan River, Journal of Mountain Science, 1: 239-249 .
      8. Wilks, Daniel.S, (2006). Statistical Methods in the Atmospheric Science. Second Edition. Academic press. Elsevier Inc. U.S.A. 627.

     

     

     

Volume 38, 87-86 - Serial Number 87
September 2014
Pages 73-83
  • Receive Date: 14 February 2014
  • Revise Date: 05 April 2013
  • Accept Date: 14 July 2014
  • First Publish Date: 23 September 2014