التنبّو بالتبخّر الانائي الشّهري في محطّة حمص المناخيّة باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة

يعتبر التبخّر مكوّناُ اساسيّاً في الدورة الهيدرولوجيّة، وهو يلعب دوراً موثّراً في تطوير وادارة الموارد المائيّة. تهدف هذه الدراسة الى التنبّو بالتبخّر الانائي الشهري في محطة حمص المناخيّة باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة. وقد اعتمدت الدراسة من اجل ذلك على القيم الشهريّة لدرجة حرارة الهواء والرطوبة النسبيّة فقط كمدخلات، واعتمدت التبخّر الانائي الشهري كمُخرج للشبكة. استُخدمت خوارزميّة الانتشار العكسي في عمليّة تدريب وتحقيق الشبكة مع تغيير طرائق التدريب وعدد الطبقات الخفيّة وعدد العصبونات في كل طبقة منها، وقد اظهرت النتائج القدرة الجيّدة للشبكة العصبيّة الاصطناعيّة ذات الهيكليّة 2-10-1 على التنبو بقيم التبخر الانائي الشهري بمعامل ارتباط كلّي(R) 96.786% وبجذر متوسّط مربّعات الاخطاء (RMSE) 24.52 mm/month لمجموعة البيانات الكاملة، وقد اوصت الدراسة باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية لتحديد العناصر الاكثر تاثيراً على التبخر.