@article { author = {Ahmadi, Mojgan and kaviani, abbas and Daneshkar Arasteh, Peyman and Faraji, Zohreh}, title = {Estimation of precipitation based on remote sensing technique in Alborz, Qazvin, Zanjan, Kurdistan and Hamedan provinces}, journal = {Iranian Journal of Remote Sensing & GIS}, volume = {11}, number = {2}, pages = {21-46}, year = {2019}, publisher = {Iranian Remote Sensing & GIS Society}, issn = {2008-5966}, eissn = {2588-6185}, doi = {10.52547/gisj.11.2.21}, abstract = {Determination of precipitation in energy balance calculations are vital for hydrological studies and meteorology.  Due to the importance of precipitation data in different sciences and the absence of a wide and appropriate rainwater meter, precipitation data needs to be estimated in some way. One of the ways to estimate precipitation is the use of satellite data In this study, GLDAS, CRU, GPCP, TRMM, CMAP and NCEP-NCAR models are evaluated with station data in Alborz, Qazvin, Zanjan, Kurdistan and Hamedan provinces. The results showed that GPCP, TRMM, CMAP and NCEP-NCAR had good outcomes in these regions, among which GPCP and TRMM provided better results.In the evaluation of GPCP with mean stations in the study area in pixel 3 in 2003, the explanatory factor (R2), EF coefficients, average error margin (MBE), absolute error of error (MAE) and root mean square error (RMSE) were 0.96, 0.94, 3.13, 5.30, and 6.58, respectively. In addition, precipitation data model of GLDAS is evaluated with station data. Results show that GLDAS model is not very accurate in areas with high precipitation such as Rasht and Noshahr stations.}, keywords = {Precipitation,remote sensing,statistical tests,interpolation}, title_fa = {ارزیابی آماری برآورد بارش مبتنی بر تکنیک سنجش از دور در استان‌های البرز، قزوین، زنجان، کردستان و همدان}, abstract_fa = {تخمین بارش در محاسبات بیلان انرژی، مطالعات هیدرولوژیکی و هواشناسی از اهمیت چشمگیری برخوردار است. با توجه به اهمیت داده‌های بارش در علوم مختلف و عدم وجود شبکه باران‌سنجی گسترده و مناسب، لازم است داده‌های بارش به نحوی برآورد شوند. یکی از راههای برآورد بارش، استفاده از داده‌های ماهواره‌ای است. در‌این پژوهش، به ارزیابی داده‌های بارش مدل GLDAS، CRU، GPCP، TRMM، CMAP و NCEP-NCAR با داده‌های ایستگاهی در استان‌های البرز، قزوین، زنجان، کردستان و همدان پرداخته شد. نتایج نشان داد که در این مناطق، بارش GPCP، TRMM، CMAPو NCEP-NCAR نتایج خوبی داشتند و از میان آنها GPCP وTRMM  نتیجه بهتری را ارائه کرده‌اند. در ارزیابی GPCP با میانگین ایستگاه‌های منطقه مورد مطالعه در پیکسل 3 در سال 2003، ضریب تبیین (R2)، ضریب کارایی مدل(EF)، خطای اریب میانگین (MBE)، میانگین مطلق خطا (MAE) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) به ترتیب برابر 96/0، 94/0، 13/3، 30/5 و 58/6 میلی‌متر بر ماه به دست آمد. همچنین داده‌های بارش مدل GLDAS با داده‌های ایستگاهی مورد ارزیابی قرار گرفت و نتایج نشان داد که در مناطقی که بارش زیاد است، مانند ایستگاه رشت و نوشهر مدل GLDAS از دقت خوبی برخوردار نیست}, keywords_fa = {بارش,سنجش از دور,آزمون‌های آماری,میان‌یابی}, url = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_96743.html}, eprint = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_96743_807d2718e9d74d3704f679453f062c56.pdf} }