تاثير اضافة معامل الزمن على اداء الشبكة العصبية الاصطناعية في تقدير التّبخر اليومي في المنطقة الجبلية من الساحل السوري

يلعب التبخر دوراُ بارزاُ في الدورة الهيدرولوجية والتوازن المائي، وتعد عملية حساب كمية المياه المتبخرة من اكثر المسائل التي تهتم بها الدراسات الهيدرولوجية الحديثة، حيث تم موخراً تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية كاداة قوية لزيادة القدرة على التنبو بالعلاقات الخطية وغير الخطية في المشاكل الهندسية المعقدة. تهدف هذه الدراسة الى بناء انموذج رياضي لتقدير التبخر من المنطقة الجبلية من الساحل السوري، باستخدام الشبكة العصبية الصنعيَّة وذلك اعتماداً على اربعة بارمترات جوية، وهي درجة الحرارة، الرطوبة النسبية، سرعة الرياح والسطوع الشمسي، ومن ثم دراسة تاثير اضافة معامل الزمن على تقدير التبخر. بني الانموذج الرياضي باستخدام Neural Fitting Tool احدى ادوات الماتلاب، وقد اعتمد على البيانات اليومية للبارامترات المذكورة في منطقة الدراسة بالاضافة الى معامل الزمن، كما استُخدِمت بيانات التبخر اليومي المقيسة بوساطة حوض التبخر الاميركي صنف A كمخرجات مامولة لغرض التحقق من صحة اداء الشبكة. وتظهر النتائج تفوق الشبكة المضاف لها معامل الزمن حيث بلغ معامل الارتباط فيها لمجموعة التحقق 0.8919 ومتوسط مربع الخطا 0.02166 بينما كانت قيمة معامل الارتباط للشبكة المستخدمة للتنبو بقيمة التبخر اعتماداً على المعطيات المناخية بدون ادخال معامل الزمن 0.8324 ومتوسط مربع الخطا 0.0327.