Title of article :
Sustainable Storm Water Management by Predicting Climate Change using Fuzzy Neural Network and GIS
Author/Authors :
Kebria, I. A Environmental Researcher - Linnaeus University - Växjö, Sweden - Department of Biology and Environmental Science - Linnaeus University - Kalmar - Sweden , Hogland, W Environmental Researcher - Linnaeus University - Växjö - Sweden
Pages :
7
From page :
65
To page :
71
Abstract :
Analysis of urban climate changing is the basis for the implementation of storm water management measurements. Climate tensions such as changing precipitation patterns, fluctuations in temperature, and extreme events are already affecting water resources. For instance, precipitation pattern will be changed due to more water vapor in the atmosphere. Hence, it will not be evenly distributed. Some places will see more rain, others will get less snow. However, climate changes, such as the amount, timing, and intensity of rain events, in combination with land development, can significantly affect the amount of storm water runoff that needs to be managed. Firstly, this essay will be discussed about the prediction of climate change using a fuzzy neural network (FNN) and it shows the accuracy of this method for anticipating storm water. Secondly, based on the results of the first phase, it determines the critical area for preparing storm water systems with the application of GIS tools and technology.
Farsi abstract :
تجزيه و تحليل تغييرات اقليمي شهري پايه اي براي اندازه گيري هاي آب آشاميدني است. تنش هاي اقليمي مانند تغيير الگوهاي بارش، نوسانات دما و وقايع شديد در حال حاضر بر منابع آب تاثير مي گذارد. به عنوان مثال، الگوي بارندگي به دليل بخار آب بيشتري در اتمسفر تغيير خواهد كرد. از اين رو، آن را به طور مساوي توزيع نخواهد كرد. بعضي مكان ها باران بيشتري را مي بينند، ديگران برف كمتري خواهند يافت. با اين حال، تغييرات آب و هوايي، مانند مقدار، زمان بندي و شدت حوادث باران، همراه با توسعه زمين، مي تواند به طور قابل توجهي ميزان روان بودن آب هاي سيلاب كه نياز به مديريت دارد، تاثير بگذارد. در ابتدا، اين مقاله در مورد پيش بيني تغييرات آب و هوايي با استفاده از شبكه عصبي فازي ( FNN ) مورد بحث قرار مي گيرد و دقت اين روش را براي پيش بيني آب سيلاب نشان مي دهد. دوم، بر اساس نتايج فاز اول، منطقه بحراني براي تهيه سيستم هاي آب آشاميدني با استفاده از ابزار و تكنولوژي GIS تعيين مي كند.
Keywords :
Storm water management , Climate change , Fuzzy neural network , Geographic information system
Journal title :
Astroparticle Physics
Serial Year :
2019
Record number :
2427997
Link To Document :
بازگشت