dor_id: 11183
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Atmósfera", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR)
561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
351.#.#.b: Atmósfera
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/ATM.2016.29.02.02/46800
100.1.#.a: Choubin, Bahram; Malekian, Arash; Gloshan, Mohammad
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245.1.0.a: Application of several data-driven techniques to predict a standardized precipitation index
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
264.#.0.c: 2016
264.#.1.c: 2021-07-02
653.#.#.a: Standardized precipitation index (SPI); climate signals; multi-layer perceptron (MLP); adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS); M5P model tree; Taylor diagrams
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx
884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/ATM.2016.29.02.02
001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/48123
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: Climate modeling and prediction is important in water resources management, especially in arid and semi-arid regions that frequently suffer further from water shortages. The Maharlu-Bakhtegan basin, with an area of 31 000 km2 is a semi-arid and arid region located in southwestern Iran. Therefore, precipitation and water shortage in this area have many problems. This study presents a drought index modeling approach based on large-scale climate indices by using the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), the M5P model tree and the multilayer perceptron (MLP). First, most of the climate signals were determined from 25 climate signals using factor analysis, and subsequently, the standardized precipitation index (SPI) was predicted one to 12 months in advance with ANFIS, the M5P model tree and MLP. The evaluation of the models performance by error parameters and Taylor diagrams demonstrated that performance of the MLP is better than the other models. The results also revealed that the accuracy of prediction increased considerably by using climate indices of the previous month (t – 1) (RMSE = 0.802, ME = –0.002 and PBIAS = –0.47).
773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 29 No. 2 (2016); 121-128
773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
046.#.#.j: 2021-10-20 00:00:00.000000
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236
310.#.#.a: Trimestral
300.#.#.a: Páginas: 121-128
264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
doi: https://doi.org/10.20937/ATM.2016.29.02.02
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last_modified: 2023-06-20 16:00:00
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