برآورد تبخیر از تشت تبخیر ایستگاه سد تنظیمی دز با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی

بیشتر بارندگی مناطق خشک و نیمه خشک بصورت تبخیر به جو باز می گردد پس تخمین تبخیر دربرآورد میزان آب در چرخه آب مهم خواهد بود. تبخیر وابسته به پارامترهای مختلفی است و برای برآورد آن نیاز به متغیرهای اقلیمی متفاوتی است و اثر متقابل این متغیرها بسیار پیچیده است لذا در بررسی آن باید روش های دقیقی را بکار گرفت. در این تحقیق برای برآورد تبخیر از تشت ایستگاه سد تنظیمی دز از روش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. بطوریکه روش شبکه عصبی مصنوعی با تابع محرک تانژانت هایپربولیک و قانون یادگیری مومنتم استفاده شد. ساختار مورد استفاده یک شبکه چندلایه پرسپترون بوده که از 6 نورون ورودی، 3 لایه پنهان و یک نورون خروجی تشکیل شده بود. لایه های ورودی شامل دمای حداکثر، دمای حداقل، ساعات آفتابی، میانگین سرعت باد، میانگین درصد رطوبت نسبی و برای لایه خروجی میزان تبخیر از سطح آزاد آب بود. بررسی همبستگی بین عوامل اقلیمی نشان داد که میانگین دمای هوا اثر بیشتری بر میزان تبخیر سطحی نسبت به ساعات آفتابی و سرعت باد دارد. ضریب تعیین بالا (0/92) بین داده های واقعی با داده های شبیه سازی شده با شبکه عصبی مصنوعی به علاوه میزان خطای اندک (RMSE = 1.41) نشان داد که مدل از دقت بسیار بالایی در برآورد برخوردار است. صحت سنجی توسط تی تست نیز حاکی از عدم معنی دار بودن (P>0.01) اختلاف میان مقادیر واقعی و برآورد شده بود.