<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Iranian Jornal of Watershed Management Science&amp;Engineering</title>
<title_fa>مجله علوم ومهندسی آبخیزداری ایران</title_fa>
<short_title>jwmseir</short_title>
<subject>Agriculture</subject>
<web_url>http://jwmsei.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2008-9554</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2008-9554</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii>8</journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.22034</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>14</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>8888</journal_id_nlai>
<journal_id_science>13</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1393</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2014</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>8</volume>
<number>25</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>مقایسه روش‌های کریجینگ متعارف و گشتاورهای خطی احتمال در تحلیل فراوانی منطقه‌ای سیلاب در استان مازندران</title_fa>
	<title>Comparison Canonical Kriging and Linear moments methods for regional flood frequency analysis in Mazandaran Province</title>
	<subject_fa>تخصصي</subject_fa>
	<subject>Special</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p class=&quot;MsoNormal&quot; dir=&quot;rtl&quot; style=&quot;margin-bottom: 0.0001pt text-indent: 11.35pt line-height: normal direction: rtl unicode-bidi: embed&quot;&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;آمار حداکثر دبی لحظه­ای سالانه 38
ایستگاه هیدرومتری استان مازندران با حداقل و حداکثر طول آماری 13 و 56 سال و
خصوصیات فیزیوگرافی و اقلیمی حوزه های آبخیز گردآوری شد. در ابتدا، با استفاده از
روش­ کریجینگ­متعارف مناطق همگن براساس رویکرد همسایگی هیدرولوژیکی تعیین گردیدند.
طراحی فضای فیزیوگرافی با استفاده از شش متغیر فیزیوگرافی مؤثر بر سیلاب و دو
متغیر هیدرولوژیکی براساس روش تحلیل همبستگی متعارف انجام شد. در تمام دوره­­های
بازگشت­ 10،20،50 و100 سال، مدل گوسی بعنوان بهترین مدل نیم­تغییرنما انتخاب گردید
و برآوردهای منطقه­ای با استفاده از تکنیک کریجینگ­معمولی در فضای فیزیوگرافی بدست
آمد. در ادامه به­منظور بررسی صحت نتایج، از روش گشتاورهای خطی نیز برای تحلیل
فراوانی منطقه­ای سیلاب استفاده شد. در این روش مناطق همگن براساس الگوریتم خوشه­بندی
سلسله مراتبی وارد تعیین گردیدند. همگنی مناطق بدست آمده از خوشه­بندی با استفاده
از آزمون­های همگنی و ناهماهنگی بررسی شد. سپس با استفاده از آزمون نکویی برازش&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;Z&lt;sup&gt;DIST&lt;/sup&gt; &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;، توزیع لجستیک­تعمیم­یافته برای هر سه خوشه بعنوان بهترین توزیع
منطقه­ای انتخاب گردید و برآوردهای منطقه­ای براساس پارامترهای توزیع منتخب بدست
آمد. در نهایت عملکرد دو روش با استفاده از روش ارزیابی جک نایف و پنج شاخص آماری &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;BIAS&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;،
&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;BIASr&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;،&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;RMSE &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;،&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;RMSEr &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt; و &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;NASH&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;
بررسی گردید. براساس شاخص &lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 10pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;NASH&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: Lotus&quot;&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;rtl&quot;&gt;&lt;/span&gt; هر دو روش عملکرد
مشابه و مطلوبی ارائه می­دهند، اما براساس نتایج سایر شاخص­های آماری کریجینگ­متعارف
عملکرد بهتری نسبت به روش گشتاورهای خطی ارائه می­دهد و با افزایش دوره بازگشت
کیفیت برآوردهای آن بهبود می­یابد، در حالی که روش گشتاورهای خطی برای دوره­های
بازگشت کوتاه عملکرد بهتری را ارائه می­دهد.&lt;o:p /&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;

</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p class=&quot;MsoNormal&quot; align=&quot;right&quot; dir=&quot;rtl&quot; style=&quot;text-align: left line-height: normal direction: rtl unicode-bidi: embed&quot;&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;ltr&quot; style=&quot;font-size: 12pt font-family: 'Times New Roman', serif&quot;&gt;The physiographical and climatological
attributes of basins and maximum annual flood statistics were obtained from 38
hydrometric stations of Mazandaran province with minimum and maximum
statistical periods of 13 and 56 years. The first, homogenous regions based on
neighborhood approach were determined using canonical kriging method. The Canonical
Correlation Analysis was used to design physiographic space using the six
physiographic variables affecting the flood and two hydrological variables. The
Gaussian model had the best fit to semi-variogram model in 10, 20, 50 and 100
year return periods, and regional estimates obtained using ordinary Kriging
technique based on physiography space. The accuracy of results was evaluated
using L-moments method for regional flood frequency analysis. In this method,
Ward hierarchical clustering has been used to the determination of homogeneous
regions. Homogeneity areas were adjusted by using homogenous and discordancy
tests. Using goodness-of-fit Z&lt;sup&gt; DIST&lt;/sup&gt; the Generalized Logistic
distribution was selected for all clusters as the best regional distribution
and regional estimates obtained by parameters selected distribution. Finally,
performance methods evaluated using Jack Knife procedure and the five
statistical indexes BIAS, BIASr, RMSE, RMSEr and NASH. Both methods give the
same and desirable performance based on NASH, however results of other indexes
showed that canonical kriging method provide better performance than linear
moments.  Increasing the return periods
will improve the estimation, but the L-moments offers better performance for
short return periods.&lt;o:p /&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;

</abstract>
	<keyword_fa>تحلیل منطقه‌ای, زمین‌آمار, فضای فیزیوگرافی, گشتاورهای خطی, خوشه‌بندی, استان مازندران</keyword_fa>
	<keyword>Regional Analysis, Geostatistics, Physiographical Space, Linear Moments, Clustering, Mazandaran Province             </keyword>
	<start_page>25</start_page>
	<end_page>38</end_page>
	<web_url>http://jwmsei.ir/browse.php?a_code=A-10-1-180&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>zahra</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>sheikh</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>زهرا </first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>شیخ</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>z.sheikh03@gmail.com</email>
	<code>10031947532846002501</code>
	<orcid>10031947532846002501</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Abdol_hamid</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Dehvari</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>عبدالحمید </first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>دهواری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846002502</code>
	<orcid>10031947532846002502</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Farhad</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Farsadnia</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>فرهاد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa> فرسادنیا</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846002503</code>
	<orcid>10031947532846002503</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
