| تفاصيل الخبر |
فريق بحثي من مركز تنمية حوض أعالي الفرات ينجح في نمذجة التبخر نتح اليومي في المناطق الجافة (محافظة الانبار) باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي
2024-06-20
نجح فريق بحثي من مركز تنمية حوض أعالي الفرات - جامعة الانبار في نمذجة عمليات التبخر نتح (evapotranspiration) (ET) في مدينة الرمادي باستخدام احد تطبيقات الذكاء الاصطناعي وهي الشبكات العصبية الاصطناعية. وذكر الدكتور اثير سليم المولى، الباحث الاول في الفريق، ان البحث الموسوم ((Predictive Modeling of Daily Evapotranspiration in Arid Regions Using Artificial Neural Networks ))، قد حصل على قبول نشر في مجله علمية رصينة مفهرسة ضمن مستوعب سكوبس (Q2). واضاف (( تعتبر عملية تحديد التبخر بدقة عالية في الأراضي القاحلة من أهم العمليات في الدراسات الهيدرولوجية، ولها أهمية كبيرة في الإدارة الفعالة للموارد المائية والنمذجة الهيدرولوجية، وكذلك في إدارة عمليات الري، وذلك لأن هذه المناطق ترتبط بشكل دائم بمسألة ندرة المياه)). ويعد التنبؤ بالتبخر والنتح خطوة حيوية نحو إدارة الموارد المائية.
وتهدف الدراسة إلى تطوير نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالتبخر في المناطق الجافة وشبه الجافة مثل المنطقة الغربية (محافظة الانبار)، تم استخدام نماذج RBFNN وGRNN مع ستة بيانات مدخلة في هذه الدراسة. بيانات الإدخال هي درجة الحرارة القصوى، ودرجة الحرارة الدنيا، وAva، درجة الحرارة والرطوبة وسرعة الرياح والإشعاع الشمسي، تم تحقيق نمذجة ANN باستخدام MATLAB. تم استخدام العديد من المؤشرات الإحصائية لفحص دقة تنبؤ النموذج أظهرت النتائج أن النموذج الحالي هو نموذج قوي وله القدرة على التنبؤ بالتبخر والنتح بدقة عالية إن تفوق نموذج GRNN واضح جداً بالمقارنة مع نموذج RBFNN حيث بلغ معامل التحديد لنموذج GRNN أكثر من 96% مقارنة بـ 94% لنموذج RBFNN وكان متوسط مربع الخطأ لنموذج GRNN 0.4 مقارنة بـ 0.52 لنموذج RBFNN. وضم الفريق البحثي اضافة الى الدكتور اثير سليم، كلاً من الدكتور بشير خليل، والدكتور احمد سعود.
ويعد هذا البحث الثالث الذي ينشر هذا العام من قبل الفريق البحثي بعد نشر بحثين اخريين بالتعاون مع باحثين من المركز (الدكتور هيثم عبدالمحسن عفن، والاستاذ الدكتور عمار حاتم كامل) بالاشتراك مع باحثين من جامعات عالمية اخرى.
#مركز_تنمية_حوض_اعالي_الفرات
#Upper_Euphrates_Basin_Developing_Center
