نموذج شبكة عصبيّة اصطناعية لتقدير التبخّر الإنائي الشهري في محطّة قطينة المناخيّة باستخدام بيانات درجات الحرارة فقط

الملخص

تشكّل الفواقد بالتبخّر من مياه بحيرة سدّ قطينة جزءاً كبيراً من فواقد التخزين في هذا السد، وهي تتأثّر بشكل كبير بالتغيرات المناخية الحاصلة في المنطقة، وإن المعرفة الدقيقة لهذه الفواقد يساعد بشكل كبير في إدارة هذا المورد المائي المهم المستخدم لإرواء مساحات كبيرة من الأراضي الزراعية، ولذلك فإن هدف هذه الدراسة هو البحث في إمكانيّة استخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة في تقدير التبخّر الإنائي الشهري في محطّة قطينة المناخيّة باستخدام بيانات درجات الحرارة فقط. حيث اعتمدت النماذج على القيم الشهريّة لدرجة حرارة الهواء فقط كمدخلات للشبكات العصبيّة، في حين استخدمت قيم التبخّر الإنائي الشهري المقيسة كمخرجات للشبكات العصبيّة الاصطناعيّة. قُسِّمت هذه البيانات إلى ثلاث مجموعات للتدريب والتحقّق والاختبار بالنسب 70:15:15 على الترتيب. واستخدمت خوارزميّة الانتشار العكسي في عمليّة تدريب وتحقيق الشبكة مع تغيير طرائق التدريب وعدد الطبقات الخفيّة وعدد العصبونات في كل طبقة منها. أثبتت نتائج الدّراسة قدرة الشبكة العصبيّة الاصطناعيّة متعدّدة الطّبقات ذات التّغذية الأماميّة والانتشار العكسي للخطأ على التّنبؤ بقيم التّبخر الشهري في محطة الدراسة بموثوقية عالية. وقد أظهرت النتائج القدرة الجيّدة للشبكة العصبيّة الاصطناعيّة ذات الهيكليّة 3:14:1 على التنبؤ بقيم التبخر الإنائي الشهري حيث بلغت قيمة معامل الارتباط للنموذج المقترح 96.41%، وبلغت قيمة جذر متوسط مربعات الأخطاء 9.88 mm/month خلال مرحلة التحقق من النموذج. توصي هذه الدراسة إلى الاستفادة من مميزات نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بالسلاسل الزمنية للتبخر في بحيرة قطينة لما له من أهمية كبيرة في استكمال البيانات المفقودة.