<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه تبریز</PublisherName>
				<JournalTitle>دانش آب و خاک</JournalTitle>
				<Issn>2008-5133</Issn>
				<Volume>34</Volume>
				<Issue>3</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2024</Year>
					<Month>09</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Comparison Of  ARIMA And Local Prediction Models In Runoff Simulation(Case Study:Sofi Chai Basin)</ArticleTitle>
<VernacularTitle>مقایسه مدل های آریما و تخمین موضعی غیر خطی در شبیه سازی رواناب؛ مطالعه موردی:حوضه صوفی چای</VernacularTitle>
			<FirstPage>263</FirstPage>
			<LastPage>279</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">18637</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/ws.2024.18637</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>رسول</FirstName>
					<LastName>جانی</LastName>
<Affiliation>گروه عمران، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی ، تبریز، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2017</Year>
					<Month>11</Month>
					<Day>08</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Runoff process as one of the most important hydrological processes has special importance. In the field of studying this process, several models have been used including mathematical, stochastic, statistical, conceptual and intelligence techniques based on nonlinear dynamics. In this research, the runoff process of the SofiChai basin at the entrance to the dam reservior has been studied, and the abilities of two types of time series models in simulation of runoff have been compared with each other. ARIMA as a stochastic model, and local prediction as a nonlinear dynamics model based on chaos theory have been selected to simulate runoff of the basin. The daily runoff data from date 2009/09/23 to 2014/09/22, which the last year has been considered as a test sample. The results indicate that both of the models have good and almost equal abilities to simulate runoff of the basin, and the ARIMA model with a minor difference has better performance. In ARIMA model with the best difference, R-square and RMSE are respectively 0.95,0.48. Also Runoff data with 57 delay time and 3/6 correlation dimension are high chaotic.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">فرآیند رواناب به عنوان یکی از مهمترین فرآیندهای هیدرولوژیک از اهمیت خاصی برخوردار است. در مطالعۀ این فرآیند مدل‌های متعدد ریاضی،تصادفی، آماری، مفهومی، هوشمند و مبتنی بر دینامیک غیرخطی مورد استفاده قرار گرفته است. در این تحقیق رواناب حوضه صوفی‌چای در محل ورود به سد علویان مورد مطالعه قرار گرفت. دو نوع مدل سری زمانی برای سنجش قابلیت شبیه‌سازی فرآیند رواناب با هم مقایسه گردید. آریما به عنوان مدل تصادفی و تخمین موضعی غیرخطی به عنوان مدل دینامیک غیرخطی بر گرفته از تئوری آشوب برای شبیه‌سازی رواناب حوضه انتخاب شدند. داده‌های روزانه رواناب مورد استفاده از تاریخ 1/7/1388 لغایت31/6/1393می‌باشد که یکسال اخیر آن به عنوان نمونه آزمون در نظر گرفته شد. نتایج نشان داد که هر دو مدل قابلیت خوب و تقریباً یکسانی در شبیه سازی رواناب حوضه از خود نشان می‌دهند و مدل تصادفی آریما با اختلاف کمی عملکرد بهتری داشته است. مدل آریما در بهترین تفاضل با ضریب تعیین(R2=0.95) و ریشه میانگین مربعات خطا(m3/s RMSE=0.48) بدست آمده است. همچنین داده‌های رواناب با بعد همبستگی 6/3 و زمان تاخیر57 از آشوب‌پذیری خوبی برخوردار هستند.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">آریما</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تخمین موضعی غیرخطی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">حوضه صوفی چای</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">رواناب</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">آشوب</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_18637_c610ea01a63dfa9529c7d3fc94d278a7.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
