ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > اشتقاق كثافة الأمطار وتصميم من...>الوصف

اشتقاق كثافة الأمطار وتصميم منحنياتها باستخدام الأمطار اليومية القصوى بمنطقة حائل بالمملكة العربية السعودية

العنوان بلغة أخرى: Deriving the Rainfall Intensity and Designing its Curves Using the Daily Maximum Rainfall in the Hail Region, Saudi Arabi
المصدر: المجلة الجغرافية العربية
الناشر: الجمعية الجغرافية المصرية
المؤلف الرئيسي: الشمري، صالح عبدالمحسن (مؤلف)
المجلد/العدد: س54, ع81
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يونيو
الصفحات: 275 - 306
ISSN: 1110-1911
رقم MD: 1408111
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الموارد المائية | كثافة الأمطار | التوزيعات الاحتمالية | التوزيع الاحتمالي الطبيعي
كلمات المؤلف المفتاحية:
كثافة الأمطار | منحنة كثافة الأمطار | نموذج التوزيع الاحتمالي الطبيعي | نموذج التوزيع الاحتمالي للقيم القصوى "نوع 1- Gumbel Method"- EV1 | النموذج الاحتمالي اللوغاريتمي | النموذج الاحتمالي الأسى | حائل | المملكة العربية السعودية | Rain Intensity | Intensity-Duration-Frequency Curves | Normal Probability Distribution Model | EV1 Probability Distribution Model | Log Normal Probability Distribution Model | Exponential Probability Distribution Model | Hail | Saudi Arabia
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: يتم عادة تصميم منحنيات كثافة الأمطار بواسطة البيانات الفعلية لكثافة الأمطار المسجلة بالمحطات المناخية والمطرية، وتحتوي سجلات هذا البيانات على كمية الأمطار المتساقطة وعلى المدة الزمنية للعاصفة المطرية، ويتم التحليل التكراري لكثافة الأمطار للتعرف على فترة الرجوع لها باستخدام مخرجات نماذج التوزيعات الاحتمالية، ومن أكثر نماذج التوزيعات الاحتمالية المستخدمة في اشتقاق كثافة الأمطار هو نموذج التوزيع الطبيعي Normal probability distribution ونموذج التوزيع الطبيعي اللوغاريتمي Log Normal probability distribution ونموذج توزيع القيم القصوى- نوع ١- probability distribution Extreme Value -type 1 ونموذج التوزيع الأسي Exponential probability distribution. وفي غياب البيانات الفعلية لكثافة الأمطار بالمحطات المطرية بمنطقة حائل، تسعى هذه الدراسة إلى اشتقاق المعاملات الرياضية لنموذج حساب كثافة الأمطار من بيانات الأمطار اليومية القصوى المتاحة لفترة ٤٢ سنة متواصلة (1976- 2017) لتصميم منحنيات الكثافة- المدة- التكرار للأمطار من خلال تطبيق التوزيعات الاحتمالية المذكورة للاستفادة منها في تصميم وتحليل منحنيات الكثافة- المدة- التكرار للمدد الزمنية (۱۰، ۲۰، ۳۰ دقيقة) و(1، 2، 3، 6، 12 ساعة) لأقصى كثافة الأمطار المناسبة لفترات الرجوع (5، 10، 25، 50، 100 سنة) بمحطات النقرة وحائل وعقلة بن جبرين والغزالة والعظيم بمنطقة حائل ثم اشتقاق المعاملات الرياضية المناسبة لكل توزيع واقتراح نموذج خاص بكل محطة لتقدير كثافة الأمطار في غياب القياسات الفعلية. ولقد أظهرت نتائج فحص حسن المطابقة للتوزيعات الاحتمالية المدروسة بأن أفضل توزيع احتمالي لاشتقاق كثافة الأمطار من بيانات الأمطار اليومية القصوى هو نموذج التوزيع الاحتمالي الأسي، بحيث بلغت قيمة مربع كاي للفحص عند درجة الحرية ٢ ما يعادل (7.189) بمحطة عقلة بن جبرين و(7.985) بمحطة الغزالة و(8.426) بمحطة حائل وعند درجة الحرية ٣ بما يعادل (11.965) بمحطة النقرة و(13.267) بمحطة العظيم، ولقد تمت معايرة كفاءة تقدير هذا النموذج بتطبيق أربعة ولقد فحوص إحصائية هي (NSE, R2, PBias and RSR)، ولقد أظهرت نتائج المعايرة الجودة العالية لتقدير كثافة الأمطار المناسبة لمختلف فترات الرجوع بواسطة نموذج التوزيع الاحتمالي الأسي. وعليه فقد توصلت نتائج هذه الدراسة إلى صياغة معادلات نموذج التوزيع الاحتمالي الأسي لتقدير كثافة الأمطار (IT) من جهة والمدة الزمنية (td) وفترة الرجوع (Tr) من جهة ثانية بواسطة قيم المعالم الإحصائية (a, b, and c)، وتتجلى أهمية هذه الدراسة في كونها تتناول الخطوات المنهجية والعملية لاشتقاق كثافة الأمطار من كميات الأمطار اليومية القصوى في غياب البيانات الفعلية لكثافة الأمطار بالمحطات المطرية كما هو الحال بالعديد منها بالمملكة العربية السعودية.

Intensity-Duration-Frequency curves are usually designed from actual rain intensity data recorded in the weather and rain stations. The records of this data contain the rainfall amounts and the duration of the rainstorm. The frequency analysis of the rain intensity is carried out to identify their return periods by using the outputs of the probability distribution models. The most common probability distribution models used in deriving rainfall intensity are the Normal probability distribution, the Log Normal probability distribution, the Extreme Value probability distribution - type 1- and the Exponential probability distribution. So, in the lack or the absence the actual rain intensity in the rain stations of Hail area, this study seeks to derive the mathematical coefficients of the rain intensity model using the maximum daily rainfall data for a period of 42 years (1976-2017). In the studied rain stations of An Nuqrah, Ha’il, Uqlat Bin Jibrin, Al Ghazalah, and Al Uzaym, the intensity-duration-frequency curves are designed by the application of the mentioned probability distributions for the durations of 10, 20, 30 minutes and 1, 2, 3, 6, 12 hours and the return periods of 5, 10, 25, 50 and 100 years. The results of the goodness of Fit of the studied probability distributions showed that the best probability distribution for deriving rain intensity from the maximum daily rainfall data is the exponential probability distribution model. The Chi-square values were equivalent to 7.189 at Uqlat Binn Jibrin, 7.985 at Al-Ghazalah and 8.426 At Ha’il stations at the degree of freedom 2. At the degree of freedom 3, the Chi-square values were equivalent to 11.965 at An-Nuqrah and 13.267 at Al-Uzaym stations. The exponential model efficiency has been calibrated by applying four statistical tests (NSE, R2, PBias, RSR). The results of the calibration showed the good estimation of the rain intensity for the different return. The results of this study reached to formulate the exponential probability distribution model using the values of the statistical parameters a, b and c, required to estimate the rain intensity (IT) available to the duration (td) and the return period (Tr) in every rain station. The major benefit of this study is the methodological steps presented to derive the intensity of rain from the maximum daily of rain in the absence of actual data for the rain intensity, such as in many rain stations of Saudi Arabia.
ISSN: 1110-1911

عناصر مشابهة

خيارات البحث

المزيد من البحث

هل تحتاج مساعدة؟


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.