کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8883396 1625600 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Analysis and generation of groundwater concentration time series
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل و تولید سری زمانی زمان تمرکز در آبهای
ترجمه چکیده
سری زمانی تمرکز توسط غلظت های شبیه سازی شده از یک حلال غیر فعال در آب های زیرزمینی، در جهت عرضی یک دامنه محاسباتی دو بعدی و ثبت شده در مرکز توده ی توده ارائه شده است. تجزیه و تحلیل یک مجموعه آماری از سری زمانی نشان می دهد ویژگی های ظریف است که توسط دو لحظه اول ضبط نشده است که ویژگی توزیع گاوسی تقریبی از زمینه های تمرکز دو بعدی. سری زمانی تمرکز نشان دهنده یک رفتار پیشگیرانه پیچیده است که به وسیله یک روند ناپایدار و نوسانات همبسته با دامنه متغیر زمان مطرح می شود. سری زمانی با تقریبا همان آمار توسط دنباله اضافه شده به یک روند وابسته به زمان مجموع از اصطلاحات رگرسیون خطی، حسابداری برای همبستگی بین نوسانات در اطراف روند و افزایش آنها در زمان، و شرایط یک سر و صدا خودگردان مدولاسیون دامنه درجه یک با پارامتر متغیر زمان. الگوریتم مدل های مخلوطی که در تابع چگالی احتمال استفاده می شود را تعمیم می دهد. تعامل مشهور با تبادل با مدل مخلوط میانگین یک مورد خاص است که شامل یک رگرسیون خطی با ضرایب ثابت است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه علوم زمین و سیارات فرآیندهای سطح زمین
چکیده انگلیسی
Concentration time series are provided by simulated concentrations of a nonreactive solute transported in groundwater, integrated over the transverse direction of a two-dimensional computational domain and recorded at the plume center of mass. The analysis of a statistical ensemble of time series reveals subtle features that are not captured by the first two moments which characterize the approximate Gaussian distribution of the two-dimensional concentration fields. The concentration time series exhibit a complex preasymptotic behavior driven by a nonstationary trend and correlated fluctuations with time-variable amplitude. Time series with almost the same statistics are generated by successively adding to a time-dependent trend a sum of linear regression terms, accounting for correlations between fluctuations around the trend and their increments in time, and terms of an amplitude modulated autoregressive noise of order one with time-varying parameter. The algorithm generalizes mixing models used in probability density function approaches. The well-known interaction by exchange with the mean mixing model is a special case consisting of a linear regression with constant coefficients.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advances in Water Resources - Volume 111, January 2018, Pages 20-30
نویسندگان
, , ,