Investigating the Performance of Kstar and GPR Algorithms in Modeling RDI Meteorological Drought Index (Case Study: East of Urmia Lake Basin)

Sadeghian Agkandy, Marzie; Rezaie, Hossein; Khalili, Keivan; Ahmadie, Farshad

doi:10.22034/ceej.2023.55292.2225

Investigating the Performance of Kstar and GPR Algorithms in Modeling RDI Meteorological Drought Index (Case Study: East of Urmia Lake Basin)

Authors

¹ Department of Water Science and Engineering, Urmia University, Iran

² Department of Hydrology and Water Resources, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran

10.22034/ceej.2023.55292.2225

Abstract

Drought is a severe hydrological event that can cause serious problems in human life. In this context, it can have adverse effects on water supply and quality, public health, agricultural productivity, land degradation, desertification, famine, etc. (Madadgar and Moradkhani, 2014; Li et al., 2020). In a general classification, drought events are classified into four different categories, meteorological, hydrological, agricultural and socio-economic droughts (Wilhite and Glantz, 1985; Khadr, 2016). Some of the well-known and common meteorological drought indices in drought monitoring include Palmer Drought Severity Index (PDSI), Drought Identification Index (RDI), Standardized Precipitation Index (SPI) and Standard Precipitation Evapotranspiration Index. Considering the significant role of evaporation and transpiration in the water balance, it is necessary to consider its effect when studying drought in a particular region. Based on this, RDI, which includes both precipitation and evaporation and transpiration, can be considered as a reliable indicator for drought monitoring (Moeinifar et al., 1400). According to importance of drought as a natural phenomenon in hydrological and meteorological studies, its monitoring and forecasting with a suitable approach can be important. The main role of Drought prediction in risk management, reducing the effects of drought on existing water resources and their optimal use, the possibility of rational decision-making by decision makers to minimize the damages caused by drought, as well as planning and managing resource projects. It has water. (Khadr et al., 2016; Madrigal et al., 2018; Beyaztas and Yaseen, 2019). Among the models worked till date, single Kstar and GPR models are the newest models for drought prediction.

Keywords

Main Subjects

water

احمدی ف، "ارزیابی عملکرد روش های ماشین بردار پشتیبان و سیستم استنتاج عصبی فازی تطبیقی در پیش بینی جریان ماهانه رودخانه (مطالعه موردی: رودخانه های نازلو و سزار)"، تحقیقات آب و خاک ایران، 1399، 51 (3)، 686- 673.

احمدی ف، مداح م ا، "توسعه روش هیبریدی موجک- الگوریتم Kstar برای پیش بینی بارشهای ماهانه (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک اهواز)"، تحقیقات آب و خاک ایران، 1400، 52 (2)، 420- 409.

احمدی م، پایمزد ش، رحیمی م، "مقایسه پایش خشکسالی هیدرولوژی و هواشناسی با استفاده از شاخص های RDI و EDI"، محیط زیست و مهندسی آب، 1400، 7 (4)، 696- 683.

شکوهی ع، "مقایسه شاخص های RDI و SPI برای تحلیل خشکسالی در مقیاس ایستگاهی با تکیه بر خشکسالی کشاورزی (مطالعه موردی: قزوین و تاکستان)"، فصلنامه علمی- پژوهشی مهندسی آبیاری و آب، 1391، 9 (3)، 122- 111.

معینی فر س، اسدی م ا، ملکی نژاد ح، طالبی ع، "تعیین توزیع آماری مناسب برای محاسبه شاخص RDI در مناطق خشک (مطالعه موردی: ایران مرکزی)"، نشریه علمی خشک بوم، 1400، 11(1)، 121- 105.

رضازاده جودی ع، ستاری م ت، "تخمین عمق چاله آبشستگی پایه پل در سازه های آبی با روش رگرسیون فرایند گاوسی"، مجله تحقیقات کاربردی مهندسی سازه های آبیاری و زهکشی، 1394، 65 (16)، 36- 19.

میرعباسی نجف آبادی ر، احمدی ف، عاشوری م، ناظری تهرودی م، "تحلیل خشکسالی های شمال شرق ایران با استفاده از شاخص کمبود توأم (JDI) "، اکوهیدرولوژی، 1396، 4 (2)، 585- 573.

فاطمی م، رحیمیان م. ح، اکرامی م، برخورداری ج، "تحلیل فضایی نمایه خشکسالی اجمالی (RDI) در ایران مرکزی (مطالعه موردی: استان یزد)"، نشریه علمی- پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 1398، 36 (9)، 167-160.

Beyaztas U, Yaseen ZM, “Drought interval simulation using functional data analysis”, Journal of Hydrology, 2019, 579, 124141.

Ekmekcioğlu Ö, Başakın EE, Özger M, “Tree-based nonlinear ensemble technique to predict energy dissipation in stepped spillways”, European Journal of Environmental and Civil Engineering, 2020, 1-19.

Granata F, Di Nunno F, Gargano R, de Marinis G, “Equivalent discharge coefficient of side weirs in circular channel- a lazy machine learning approach”, 2019, Water, 11 (11), 2406.

Khadr M, “Forecasting of meteorological drought using Hidden Markov Model (case study: The upper Blue Nile river basin, Ethiopia)”, Ain Shams Engineering Journal, 2016, 7 (1), 47-56.

Li Q, He P, He Y, Han X, Zeng T, Lu G, Wang H, “Investigation to the relation between meteorological drought and hydrological drought in the upper Shaying River Basin using wavelet analysis”, Atmospheric Research., 2020, 234,

Madadgar S, Moradkhani H, “Spatio-temporal drought forecasting within Bayesian networks”, Journal of Hydrology, 2014, 512, 134-146.

Madrigal J, Solera A, Suárez-Almiñana S, Paredes-Arquiola J, Andreu J, Sánchez-Quispe ST, “Skill assessment of a seasonal forecast model to predict drought events for water resource systems”, Journal of Hydrology, 2018, 564, 574-587.

Mckee TB, Doesken NJ, Kleist J, “The relationship of drought frequency and duration to time scales”, AMS 8th Conference, Climatology, 1993, 179-184.

Mehdizadeh S, Ahmadi F, Danandeh Mehr A, Jafar Sadegh Safari M, “Drought modeling using classic time series and hybrid wavelet-gene expression programming models”, Journal of Hydrology, 2020. doi:https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125017

Mishra A, Singh VP, “A review of drought concepts”, Journal of Hydrology, 2010, 391, 202-216.

Palmer WC, “Meteorological Drought US Department of Commerce”, Weather Bureau, Washington, DC, 1965.

Tsakiris G, Pangalou D, Vangelis H, “Regional drought assessment based on the reconnaissance drought index (RDI)”, Water Resource Management, 2007, 21, 821-833.

Vicente-Serrano SM, Beguería S, López-Moreno JI, “A multi scalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index”, Journal of Climatology, 2010, 23, 1696-1718.

Wilhite DA, Glantz MH, “Understanding: the drought phenomenon”, The Role of Definitions Water, 1985, 10, 111-120.

References

احمدی ف، مداح م ا، "توسعه روش هیبریدی موجک- الگوریتم Kstar برای پیش بینی بارش های ماهانه (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک اهواز)"، تحقیقات آب و خاک ایران، 1400، 52 (2)، 420- 409.