Rainfall Forecasts of Yemen Based on Statistical and Probabilistic Approaches

Abstract

Since reliable rainfall data are not available for the Republic of Yemen, this study analyzed hypothetically generated monthly rainfall data from January 1981 to December 2018, using POWER, 2019 information. Therefore, for each geomorphological basin, 3 representative hypothetical station locations are proposed with the help of Theissen polygon approach. After determining the representative annual average rainfall datasets of four basins (Red Sea, Arab Sea, Gulf Aden and Rub 'Al Khali), five independent parametric and non-parametric data quality tests for each basin; Homogeneity, Consistency, Normality, Trend and Stationarity Unit-root are applied. To predict rainfall data for the next 3 years, 27 different ARIMA models were proposed for each basin and tested through Akaike Information Criteria (AIC). Among them, the best 3 representative models for each basin were selected and determined by suggested weighted average (1, 2 and 3). For this reason, the annual average dataset of each basin from 1981 to 2008 (28) was used to train these models, and the remaining annual average dataset from 2009 to 2018 (10) was used to test these trained datasets. Then, among the three selected models of each basin, the most suitable model was selected and used to predict the annual rainfall data for 3 consecutive years (2019, 2020 and 2021). These models are ARIMA (0,1,1) for the Red Sea Basin, ARIMA (0,1,1) for the Arab Sea Basin, ARIMA (2,1,2) for the Gulf Aden Basin, and ARIMA (0,1,2) for the Rub 'Al Khali Basin. As a part of this study, three different frequency distributions among the commonly used ones; Normal, log-normal and Pearson Type III (Gamma) were selected and the most representative frequency distribution function for each basin was determined by selecting that distribution having the closest p value to 1.00. Also, based on Moving Averages with different time windows (2 to 9), the annual rainfall trend of each basin was determined. It has been determined that all basins showed a decreasing trend in the range of 1 - 2 mm/year. Similarly, annual average rainfall data sets for each basin were systematically analyzed for wetness or dryness periods, and all basins were interpreted to be under the influence of the dry spell.

ÖZ: Yemen Cumhuriyeti için güvenilir yağış verileri bulunmadığından, bu çalışma, POWER, 2019 bilgilerini kullanarak, Ocak 1981'den Aralık 2018'e kadar varsayımsal olarak oluşturulan aylık yağış verilerini analiz etmiştir. Bu nedenle, her jeomorfolojik havza için, Theissen poligon yaklaşımı yardımıyla 3 temsili varsayımsal istasyon konumu önerilmiştir. Dört havzanın (Red Sea, Arab Sea, Gulf Aden ve Rub ’Al Khali) temsili yıllık ortalama yağış veri setlerini belirledikten sonra, her havza için, beş bağımsız parametrik ve parametrik olmayan veri kalitesi testi; Homojenlik, Tutarlılık, Normallik, Trend ve Durağanlık Birim-kökü uygulanmıştır. Sonraki 3 yıllık yağış verilerini tahmin etmek için, her bir havza için 27 farklı ARIMA modeli önerilmiş ve Akaike Bilgi Kriterleri (AIC) aracılığıyla test edilmiştir. Bunların arasından da, her havza için en iyi 3 temsili model, önerilen ağırlıklı ortalama (1, 2 ve 3) kullanılarak belirlenmiştir. Bu nedenle, bu modelleri eğitmek için, her havzanın 1981'den 2008'e (28) yıllık ortalama veri setleri, geriye kalan 2009'dan 2018'e (10) yıllık ortalama veri setleri de, bu eğitilen veri setlerini test etmek için kullanılmıştır. Ardından da, her havzanın seçilen bu üç modeli arasından, en uygun olan model belirlenip, birbirini izleyen 3 yılın yıllık yağış verileri (2019, 2020 ve 2021) tahmin edilmiştir. Bu modeller, Red Sea Havzası için ARIMA (0,1,1), Arab Sea Havzası için ARIMA (0,1,1), Gulf Aden Havzası için ARIMA (2,1,2) ve Rub’ Al Khali Havzası için de ARIMA (0,1,2) dır. Bu çalışmanın bir parçası olarak, yaygın olarak kullanılan sıklık dağılım fonksiyonlarından üçü; Normal, log-normal ve Pearson Tip III (Gamma) seçilmiş ve her havzayı en iyi temsil eden sıklık dağılım fonksiyonu için, p değeri 1.00 en yakın olan dağılım fonksiyonu seçilip belirlenmiştir. Ayrıca, farklı zaman aralıklarına (2 ila 9) sahip Hareketli Ortalamalara dayalı olarak, her havzanın yıllık yağış eğilimi belirlenmiştir. Tüm havzaların 1 - 2 mm/yıl aralığında azalma eğilimi gösterdiği tespit edilmiştir. Benzer şekilde, her havza için yıllık ortalama yağış veri setleri, ıslaklık veya kuruluk dönemleri için sistematik olarak analiz edilmiş ve tüm havzaların kuruluk dönemi etkisi altında olduğu yorumlanmıştır.