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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ishtiak Mahmud (Shahjalal University of Science and Technology) Sheikh Hefzul Bari (Leading University) M. Tauhid Ur Rahman (Military Institute of Science and Technology)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제22권 제2호
발행연도
2017.6
수록면
162 - 168 (7page)

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Rainfall is one of the most important phenomena of the natural system. In Bangladesh, agriculture largely depends on the intensity and variability of rainfall. Therefore, an early indication of possible rainfall can help to solve several problems related to agriculture, climate change and natural hazards like flood and drought. Rainfall forecasting could play a significant role in the planning and management of water resource systems also. In this study, univariate Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model was used to forecast monthly rainfall for twelve months lead-time for thirty rainfall stations of Bangladesh. The best SARIMA model was chosen based on the RMSE and normalized BIC criteria. A validation check for each station was performed on residual series. Residuals were found white noise at almost all stations. Besides, lack of fit test and normalized BIC confirms all the models were fitted satisfactorily. The predicted results from the selected models were compared with the observed data to determine prediction precision. We found that selected models predicted monthly rainfall with a reasonable accuracy. Therefore, year-long rainfall can be forecasted using these models.
#ARIMA model #Bangladesh #Forecast #Monthly rainfall #Time series

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Materials and Methods
3. Results and Discussion
4. Conclusions
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Box GE, Jenkins GM. Time series analysis: Forecasting and control. Rev. ed. San Francisco: Holden-Day; 1976. Mishra AK, Desai VR. Drought forecasting using stochastic models. Stoch. Environ. Res Ris. Assess. 2005;19:326-339. Rahman M, Islam AHMS, Nadvi SYM, Rahman RM. Comparative study of ANFIS and ARIMA model for weather forecasting in Dhaka. Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 2013 International Conference on, Dhaka; 2013. p. 1-6. Johnson LA, Montgomery DC. Forecasting and time series analysis. New York: McGraw-Hill; 1976. Dizon CQ. ARMA modeling of a stochastic process appropriate for the angat reservoir. Philipp. Eng. J. 2007;28:1-20.

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