تقدير التّبخر اليومي من بحيرة سد 16 تشرين باستخدام الشّبكات العصبيّة الصنعيّة

ان التقدير الدقيق لفواقد التّبخر يلعب دوراً هاماً في العديد من تطبيقات الموارد المائيّة كادارة الانظمة الهيدرولوجية والهيدروليكية والزراعية. وعلى الرغم من وجود صيغ تجريبية متاحة لتقدير التّبخر الا ان اداءها ليس مرضياً بسبب الطبيعة المعقدة لعملية التّبخر، وعلاقته غير الخطية مع غيره من عناصر الدورة الهيدرولوجية. لهذا الغرض، تم تطوير نموذج لشبكة عصبية صنعيّة (ANN) لتقدير التّبخر اليومي من بحيرة سد 16 تشرين في مدينة اللاذقية. استخدمت الشّبكة العصبيّة الصنعيّة امامية التغذية ذات الانتشار العكسي للخطا مع طبقة خفية واحدة لانشاء النموذج. تم تقييم شبكات مختلفة مع عدد مختلف من الخلايا العصبيّة. استخدمت البيانات اليومية المتوافرة لدرجة الحرارة الوسطية، الرّطوبة النسبيّة الوسطية، سرعة الرّياح الوسطية، ساعات السطوع الشّمسي والتّبخر لتدريب واختبار النماذج المقدمة. كما استخدم معامل الارتباط (R) وجذر متوسط مربّع الخطا (RMSE) لتقييم دقة النموذج المقترح. اظهرت الدراسة ان افضل نموذج لتقدير التّبخر هو (1-13-4) ANN مع معامل ارتباط (R=90.5%) من اجل مجموعة التحقق وجذر متوسط مربّع الخطا (RMSE=0.877mm) للمجموعة ذاتها. تشير نتائج هذه الدراسة الى الكفاءة الكبيرة للشّبكة العصبيّة الصنعيّة في تقدير فواقد التّبخر من منطقة الدراسة