محمد شعبانی - استادیار گروه مهندسی آب، واحد مرودشت، دانشگاه آزاد اسلامی، مرودشت، ایران

تبخیر یکی از مهمترین اجزای چرخه هیدرولوژی می باشد که نقش بسیار مهمی در مدیریت منابع آب و محیط زیست دارد. اطلاع از میزان هدر رفت آب در اثر فرآیند تبخیر در یک منطقه بالاخص در مناطق خشک و نیمه خشک که با کمبود منابع آب مواجه هستند، یکی از مهمترین اصول مدیریتی در برنامه ریزی منطقه ای است. هدف از انجام این تحقیق ارزیابی دقت روش شبکه عصبی مصنوعی در برآورد تبخیر روزانه در ایستگاه هواشناسی شهرستان شیراز و قابلیت تعمیم آن در ایستگاه هواشناسی شهرستان زرقان واقع در استان فارس می باشد. برای این منظور تعداد ۱۷۷۵ داده هواشناسی روزانه شامل دما، رطوبت نسبی، سرعت باد، ساعت آفتابی جمع آوری و مقدار تبخیر روزانه با استفاده از چهار مدل شبکه عصبی مصنوعی برآورد گردید. جهت مدل سازی در این تحقیق از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع سیگموئیدی استفاده گردید. نتایج بدست آمده از چهار مدل شبکه عصبی مصنوعی بر اساس معیارهای ضریب تعیین (R۲)، ضریب ناش-ساتکلیف (NSC) و مجذور میانگین مربعات خطا (RMSe) مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که در ایستگاه هواشناسی شیراز مدل ۴ با ساختار ۱-۶-۵ نرون، دارای RMSe کمتر و R۲ و NSC بالاتر در هر دو مرحله آموزش و آزمون نسبت به دیگر مدل ها می باشد و به عنوان مدل برتر جهت پیش بینی میزان تبخیر روزانه در شهرستان شیراز انتخاب گردید. نتایج حاصل از تعمیم پذیری مدل ۴ با ساختار ۱-۶-۵ در ایستگاه هواشناسی زرقان نیز نشان از دقت بالای این مدل در پیش بینی تبخیر روزانه در این ایستگاه دارد. بنابراین می توان از مدل ۴ به عنوان مدل مناسب جهت پیش بینی مقادیر تبخیر روزانه در شهرستان زرقان برای دوره هایی که اندازه گیری تبخیر انجام نشده است، استفاده نمود.

تبخیر, شبکه عصبی مصنوعی, تعمیم پذیری مدل, شهرستان شیراز, شهرستان زرقان