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자료유형
학술저널
저자정보
Md. Shaddam Hossain Bagmar (McGill University) Md. Mohsan Khudri (The University of Memphis)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제26권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
35 - 41 (7page)

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Recently, the research paradigm has shifted towards prediction, characterization and categorization of droughts for its global impacts on agriculture-based economy. This study aims to parsimoniously forecast the drought phenomena categorized by standardized precipitation index (SPI) for the north-western part of Bangladesh using autoregressive moving average (ARIMA) models. We considered four meteorological stations, namely Bogra, Dinajpur, Ishwardi and Rajshahi which were mostly affected by the droughts. Seasonal effects were most distinct for higher order SPI series with time scales of 12 months and needed to be seasonally differenced. Based on root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE), the accuracy of the models increased as the order of the SPI series increased over time. There were approximately 60% decrease in RMSE and MAE values for SPI12 series compared to SPI3 series for selected stations. We found as the number of lead times increased the accuracy of the models decreased. A maximum of 6 months lead time was found for SPI12 series at Ishwardi where the fitted model accurately predicted the series. The present study concluded that the researcher should use short term prediction of drought using higher order SPI series for better prediction.
#Accuracy measures #ARIMA #Forecasting #Parsimonious model #Standardized precipitation index

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Data and Methods
3. Results and Discussions
4. Conclusions
References

참고문헌 (36)

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IPCC. The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report. International Panel on Climate Change 4, 2007. google schola Piao S, Ciais P, Huang Y, et al. The impacts of climate change on water resources and agriculture in China. Nature 2010;467: 43-51. google schola Kao SC, Govindaraju RS. A copula-based joint deficit index for droughts. J. Hydrol. 2010;380:121-134. google schola Modarres R. Streamflow Drought Time Series Forecasting. Stoch. Environ. Res. Risk Assess. 2006;21:223-233. google schola Shahid S, Behrawan H. Drought risk assessment in the western part of Bangladesh. Nat. Hazards 2008;46:391-413. google schola

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