[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::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2522520

مقالات منتشر شده: 636
نرخ پذیرش: 73.45
نرخ رد: 17.73

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 192 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 1 - ( 6-1402 ) ::
دوره 13 شماره 1 صفحات 12-1 برگشت به فهرست نسخه ها
ارزیابی روش توابع پایه شعاعی با کرنل اسپیلاین صفحه نازک برای درونیابی بخارآب قابل بارش برآورد شده از مشاهدات GPS در ایالت کالیفرنیای آمریکا
شیدا چمنکار ، یزدان عامریان*
چکیده:   (153 مشاهده)
مقدار بخار آب قابل بارش (PWV) یکی از مهم­ترین داده­‌ها در بسیاری از مطالعات هواشناسی است. این مولفه دارای تغییرات مکانی و زمانی بالایی است، امروزه استفاده از مشاهدات سیستم‌­های ماهواره­‌ای ناوبری جهانی (GNSS) یکی از روش‌­های بهبود دقت برآورد پارامتر بخارآب است. امواج ارسالی از ماهواره­‌های GNSS با عبور از لایه تروپسفر دچار تأخیر می‌­شوند. تأخیر تروپسفری به دو بخش خشک و تر تقسیم می­‌شوند که بخش تر به تغییرات بخار آب وابسته است. در این مقاله روش‌های درونیابی بر پایه توابع پایه شعاعی با کرنل اسپیلاین صفحه نازک سه‌بعدی، شبکه عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون، کریجینگ و عکس مجذور فاصله مورد ارزیابی قرار گرفته‌است. منطقه­‌ای واقع در آمریکای شمالی شامل 26 ایستگاه سیستم تعیین موقعیت جهانی (GPS) مورد مطالعه قرار گرفته و مقادیر بخار آب قابل بارش در دو روز زمستان و تابستان با استفاده از این داده‌­ها به روش­های فوق­‌الذکر ارزیابی شده‌است. مقدار ریشه میانگین مربع خطا (RMSE) با استفاده از روش اسپیلاین صفحه نازک سه‌بعدی برای دو روز زمستان و تابستان به ترتیب برابر 6/0 و 62/1 میلیمتر بدست آمده است، که در مقایسه با سایر روش‌­ها دارای کمترین مقدار RMSE و در نتیجه دقت بالاتری درهر دو روز می‌­باشد. در نهایت با استفاده از روش درونیابی اسپیلاین صفحه نازک سه بعدی نقشه متراکم از تغییرات بخار آب لایه تروپسفر در منطقه مورد مطالعه تهیه شده‌است که می­تواند بر پیش­بینی وضعیت جوی و برآورد میزان بارش تاثیر گذار باشد.
شماره‌ی مقاله: 1
واژه‌های کلیدی: بخار آب قابل بارش، سیستم تعیین موقعیت جهانی، اسپلاین صفحه نازک، شبکه عصبی مصنوعی، کریجینگ، عکس مجذور فاصله
متن کامل [PDF 667 kb]   (88 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژئودزی و هیدروگرافی
دریافت: 1401/5/9
فهرست منابع
1. T. Nilsson, J. Böhm, D. D. Wijaya, A. Tresch, V. Nafisi, and H. Schuh, "Path delays in the neutral atmosphere," Atmospheric effects in space geodesy, pp. 73-136: Springer, 2013. [DOI:10.1007/978-3-642-36932-2_3]
2. E. K. Smith, and S. Weintraub, "The constants in the equation for atmospheric refractive index at radio frequencies," Proceedings of the IRE, vol. 41, no. 8, pp. 1035-1037, 1953. [DOI:10.1109/JRPROC.1953.274297]
3. B. Chen, W. Dai, Z. Liu, L. Wu, and P. Xia, "Assessments of GMI-derived precipitable water vapor products over the south and east China seas using radiosonde and GNSS," Advances in Meteorology, vol. 2018, 2018. [DOI:10.1155/2018/7161328]
4. P. J. Davis, Interpolation and approximation: Courier Corporation, 1975.
5. D.-S. Kim, J.-H. Won, H.-I. Kim, K.-H. Kim, and K.-D. Park, "Accuracy analysis of GPS-derived precipitable water vapor according to interpolation methods of meteorological data," Spatial Information Research, vol. 18, no. 4, pp. 33-41, 2010.
6. C. Liu, N. Zheng, K. Zhang, and J. Liu, "A new method for refining the GNSS-derived precipitable water vapor map," Sensors, vol. 19, no. 3, pp. 698, 2019. [DOI:10.3390/s19030698]
7. S. R. Ghaffari-Razin and N. Hooshangi, "Estimation of Precipitable Water Vapor (PWV) using learning-based methods in north-west of Iran", Geographic Information, vol. 30, no. 120, pp. 139-155, 2022.
8. X. Ma, Y. Yao, B. Zhang, M. Yang, and H. Liu, "Improving the accuracy and spatial resolution of precipitable water vapor dataset using a neural network-based downscaling method," Atmospheric Environment, vol. 269, pp. 118850, 2022. [DOI:10.1016/j.atmosenv.2021.118850]
9. V. Mendes, "Modeling the neutral-atmospheric propagation delay in radiometric space techniques," UNB geodesy and geomatics engineering technical report, no. 199, 1999.
10. J. Saastamoinen, "Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging satellites," The use of artificial satellites for geodesy, vol. 15, pp. 247-251, 1972. [DOI:10.1029/GM015p0247]
11. M. Bevis, S. Businger, T. A. Herring, C. Rocken, R. A. Anthes, and R. H. Ware, "GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the global positioning system," Journal of Geophysical Research: Atmospheres, vol. 97, no. D14, pp. 15787-15801, 1992. [DOI:10.1029/92JD01517]
12. C. J. Trahan, and R. E. Wyatt, "Radial basis function interpolation in the quantum trajectory method: optimization of the multi-quadric shape parameter," Journal of Computational Physics, vol. 185, no. 1, pp. 27-49, 2003. [DOI:10.1016/S0021-9991(02)00046-3]
13. M. A. Sharifi, "Comparison of the geodetic height correcting surface determination methods: A case study for Tehran," Iranian Journal of Geophysics, vol. 10, no. 3, pp. 40-52, 2016.
14. R. Franke, "Scattered data interpolation: tests of some methods," Mathematics of computation, vol. 38, no. 157, pp. 181-200, 1982. [DOI:10.1090/S0025-5718-1982-0637296-4]
15. W. Keller, and A. Borkowski, "Thin plate spline interpolation," Journal of Geodesy, vol. 93, no. 9, pp. 1251-1269, 2019. [DOI:10.1007/s00190-019-01240-2]
16. Z. Tang, K. Chen, M. Pan, M. Wang, and Z. Song, "An augmentation strategy for medical image processing based on statistical shape model and 3D thin plate spline for deep learning," IEEE Access, vol. 7, pp. 133111-133121, 2019. [DOI:10.1109/ACCESS.2019.2941154]
17. V. Balek, and I. Mizera, "Mechanical models in nonparametric regression," From Probability to Statistics and Back: High-Dimensional Models and Processes-A Festschrift in Honor of Jon A. Wellner, pp. 5-19, 2013. [DOI:10.1214/12-IMSCOLL902]
18. G. Zhang, B. E. Patuwo, and M. Y. Hu, "Forecasting with artificial neural networks:: The state of the art," International journal of forecasting, vol. 14, no. 1, pp. 35-62, 1998. [DOI:10.1016/S0169-2070(97)00044-7]
19. Y. Kocyigit, A. Alkan, and H. Erol, "Classification of EEG recordings by using fast independent component analysis and artificial neural network," Journal of Medical Systems, vol. 32, no. 1, pp. 17-20, 2008. [DOI:10.1007/s10916-007-9102-z]
20. A. Subasi, "Automatic recognition of alertness level from EEG by using neural network and wavelet coefficients," Expert systems with applications, vol. 28, no. 4, pp. 701-711, 2005. [DOI:10.1016/j.eswa.2004.12.027]
21. S. N. Oğulata, C. Şahin, and R. Erol, "Neural network-based computer-aided diagnosis in classification of primary generalized epilepsy by EEG signals," Journal of medical systems, vol. 33, no. 2, pp. 107-112, 2009. [DOI:10.1007/s10916-008-9170-8]
22. U. Orhan, M. Hekim, and M. Ozer, "EEG signals classification using the K-means clustering and a multilayer perceptron neural network model," Expert Systems with Applications, vol. 38, no. 10, pp. 13475-13481, 2011. [DOI:10.1016/j.eswa.2011.04.149]
23. R. Zhang, Y. Shen, Z. Tang, W. Li, and D. Zhang, "A Review of Numerical Research on the Pressure Swing Adsorption Process," Processes, vol. 10, no. 5, pp. 812, 2022. [DOI:10.3390/pr10050812]
24. I. A. Basheer, and M. Hajmeer, "Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application," Journal of microbiological methods, vol. 43, no. 1, pp. 3-31, 2000. [DOI:10.1016/S0167-7012(00)00201-3]
25. D. Shepard, "A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data." pp. 517-524.
26. D. D. Sarma, Geostatistics with applications in earth sciences: Springer Science & Business Media, 2010. [DOI:10.1007/978-1-4020-9380-7]
27. I. Sayin, F. Arikan, and O. Arikan, "Regional TEC mapping with random field priors and kriging," Radio Science, vol. 43, no. 05, pp. 1-14, 2008. [DOI:10.1029/2007RS003786]
28. A. Lichtenstern, "Kriging methods in spatial statistics," 2013.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


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

Chamankar S, Amerian Y. Assessment of radial basis function method with thin plate spline kernel for evaluable precipitable water vapor interpolation from GPS observations over state of California, USA. JGST 2023; 13 (1) : 1
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1100-fa.html

چمنکار شیدا، عامریان یزدان. ارزیابی روش توابع پایه شعاعی با کرنل اسپیلاین صفحه نازک برای درونیابی بخارآب قابل بارش برآورد شده از مشاهدات GPS در ایالت کالیفرنیای آمریکا. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (1) :1-12

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1100-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 1 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology