بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
تُعتبر القدرة على التقدير والتنبّؤ الدقيق بالظواهر الهيدرولوجيّة من العوامل الأساسيّة في تنمية وإدارة الموارد المائيّة، ووضع الخطط المائيّة المستقبليّة وفق سيناريوهات التغيّرات المناخيّة المختلفة، ويعد التبخّر نتح أحد أهم العوامل في الدورة الهيدرولوج يّة ومن أكثرها تعقيداً، كما أنّ القدرة على التنبّؤ الدقيق بقيم هذه الظاهرة هي من العوامل المهمّة في العديد من تطبيقات الموارد المائيّة. لذلك تهدف هذه الدراسة إلى التنبّؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري (ET0) في محطّة حمص المناخيّة، في المنطقة الوسطى من الجمهوريّة العربيّة السوريّة، باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة (ANNs) ونظام الاستدلال الضبابي (FIS)، بالاعتماد على البيانات المناخيّة المتاحة، والمقارنة بين نتائج هذه النماذج. تضمّنت البيانات المستخدمة 347 قيمة شهريّة لدرجة حرارة الهواء (T)، الرطوبة النسبيّة(RH) ، سرعة الرياح(WS) وعدد ساعات السطوع الشمسي(SS) (من تشرين الأول 1975 وحتى كانون الأول 2004)، في حين حُسبت قيم التبخّر نتح المرجعي الشهري باستخدام طريقة بنمان مونتيث، والتي هي الطريقة المرجعيّة المعتمدة من قبل المنظمة الدوليّة للزراعة والأغذية التابعة للأمم المتحدة (FAO)، واستُخدمت هذه القيم كمخرجات للنماذج. أظهرت نتائج الدراسة أنّ نماذج الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة ذات التغذية الأماميّة والانتشار العكسي للخطأ تمكّنت من التنبّؤ بقيم التبخّر نتح المرجعي الشهري بنجاح، حيث أعطت النماذج قيماً منخفضة لجذر متوسّط مربّعات الأخطاء (RMSE) ومرتفعة لمعاملات الارتباط(R) ، وكذلك تبيّن أنّ استخدام ترتيب الشهر كمُدخل إضافي يُحسّن من دقّة التنبّؤ للشبكات العصبيّة الاصطناعيّة. أظهرت النتائج أيضاً القدرة الجيّدة لنماذج الاستدلال الضبابي على التنبّؤ بقيم التبخّر نتح المرجعي الشهري، حيث تبيّن أن عدد ساعات السطوع الشمسي هي أكثر العوامل المناخيّة المنفردة تأثيراً في عمليّة التنبّؤ، حيث بلغ معامل الارتباط 97.71% وجذر متوسّط مربّعات الأخطاء 18.08 mm/month خلال مرحلة الاختبار للنموذج، في حين كان عدد ساعات السطوع الشمسي وسرعة الرياح أكثر عاملين مؤثرين سويةً على عمليّة التنبّؤ بمعامل ارتباط 98.55% وجذر متوسّط مربّعات أخطاء 12.49 mm/month خلال مرحلة الاختبار للنموذج. أظهر هذا البحث الموثوقيّة العالية لاستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة ونظام الاستدلال الضبابي في التنبّؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري، مع وجود أفضليّة بسيطة للشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، والتي يمكن أن تضيف ترتيب الشهر إلى طبقة المدخلات الأمر الذي يزيد من دقّة التنبّؤات. توصي هذه الدراسة بالتوسّع في استخدام تقنيّات الذكاء الاصطناعي في نمذجة الظواهر المعقّدة واللاخطيّة المتعلقة بالموارد المائيّة.
تستخدم الشبكة العصبية الصنعية طريقة تعلم استقرائي، و تتطلب بشكل عام أمثِلة لبيانات التدريب، بينما تستخدم الخوارزمية الجينية تعلم اقتطاعي، و تتطلب تابع هدف. لقد تمّ تنظيم التعاون بين هاتين التقانتين في دراستنا هذه بغرض تعزيز أداء كل تقانة من خلال بن اء نظام هجين منهما، عن طريق كتابة برمجيّة عامّة باستخدام برنامج MATLAB بغرض الاختيار الفعّال لمتحولات الدخل لعمليات التنبؤ، و أمثلة أوزان شبكة البيانات قيد الدراسة، و من ثمّ تطبيق هذه البرنامج على بيانات يوميّة، تمّ جمعها من حوض نهر الكبير الجنوبي هي (الهطول، التبخر، الحرارة، الرطوبة النسبية و الجريان النهري بتأخر زمني مقداره يوم واحد) بغرض التنبؤ بالجريان النهري.
يعتبر التبخر- نتح أحد المكونات الهامة في الدورة الهيدرولوجية، و تعد القدرة على التنبؤ الدقيق بقيم هذه الظاهرة من العوامل الهامة في العديد من تطبيقات الموارد المائية. تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية و نظام الاستدلال الضبابي.
تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العناصر المناخية الأكثر تأثيرا على علاقة الهطل - جريان لنهر الكبير الشمالي, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. حيث احتوت مدخلات الشبكات العصبية على الهطل المطري و التدفق في النهر, وفق تأخرات زمنية مختلفة, بالإضافة إلى هنص ر من العناصر المناخية في كل نموذج من النماذج, لتحديد النموذج الأفضل و الأكثر دقة.
تعتبر الأمطار من الظواهر غير الخطية المعقدة، و التي تتطلب النمذجة الرياضية غير الخطية لغرض التنبؤ بها. هذه الدراسة تقارن أداء التنبؤ بالأمطار ليوم مقدماً، حيث وضعت اثنين من نماذج الشبكات العصبونية (ذات التغذية الأمامية) للتنبؤ بأمطار يومية متتالية لثلاثة أشهر (كانون الأول، كانون الثاني، شباط) و هذه النماذج هي: نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANN) و نموذج عصبوني مع تقنية التحويل المويجي وفق (wavelet- neural) طريقتين مختلفتين لبناء النماذج و باستخدام نوعين من المويجات من عائلة دوبغنز (db2, db5) و من أجل المقارنة بين أداء النماذج في قدرتها على التنبؤ بالأمطار على المدى القصير (ليوم و يومين و ثلاثة أيام مقدماً) للأشهر الأخيرة من فترة الدراسة، فقد استخدمت بعض المعايير الإحصائية، التي اشتملت على جذر متوسط مربعات الأخطاء (RMSE) و معامل الارتباط (R).
التنبّؤ بالطقس و خاصةً الأمطار، هي واحدة من المهام العملية الأكثر تحدياً و أهمية، و التي تقوم بها خدمات الأرصاد الجوية في جميع أنحاء العالم، علاوة على كونه إجراء معقد يتطلب مجالات متخصصة و متعددة من الخبرات. في هذه الورقة، أقترح نموذج الشبكات العصبي َّة (ANNs) مع تحويل المويجات كأداة للتنبؤ بالأمطار الشّهرية بشكل متتالي بالاعتماد على البيانات السابقة لهطول الأمطار (1933-2009)، المأخوذة من محطة حمص للأرصاد الجوية. حيث تم تحليل السلسلة الزمنية للأمطار إلى معاملاتها التفصيلية و التقريبية على ثلاث مستويات باستخدام تحويل المويجات المتقطع (Discrete Wavelet Transform (DWT، و استخدمت الشَّبكة العصبيَّة أمامية التغذية مع خوارزمية الانتشار العكسي في عملية التعلم و التنبّؤ. توصلت الدراسة إلى أن الشبكة العصبية WNN ذات الهيكلية (1-8-8-8-5)، قادرة على التنبؤ بالأمطار الشهرية في محطة حمص على المدى الطويل بمعامل تحديد وجذر متوسط مربعات الأخطاء (7.74mm,0.98) على الترتيب. تقدم تقنية تحويل المويجات ميزة مفيدة قائمة على تحليل البيانات، مما يحسن من أداء النموذج، و تطبق هذه التقنية في نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للأمطار لأنها بسيطة، كما يمكن تطبيق هذه التقنية لنماذج أخرى.
يعتبر التبخّر مكوّناُ أساسيّاً في الدورة الهيدرولوجيّة، و هو يلعب دوراً مؤثّراً في تطوير و إدارة الموارد المائيّة. تهدف هذه الدراسة إلى التنبّؤ بالتبخّر الإنائي الشهري في محطة حمص المناخيّة باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة. و قد اعتمدت الدراسة م ن أجل ذلك على القيم الشهريّة لدرجة حرارة الهواء و الرطوبة النسبيّة فقط كمدخلات، واعتمدت التبخّر الإنائي الشهري كمُخرج للشبكة. استُخدمت خوارزميّة الانتشار العكسي في عمليّة تدريب و تحقيق الشبكة مع تغيير طرائق التدريب و عدد الطبقات الخفيّة و عدد العصبونات في كل طبقة منها، و قد أظهرت النتائج القدرة الجيّدة للشبكة العصبيّة الاصطناعيّة ذات الهيكليّة 2-10-1 على التنبؤ بقيم التبخر الإنائي الشهري بمعامل ارتباط كلّي R) 96.786%) و بجذر متوسّط مربّعات الأخطاء RMSE) 24.52 mm/month) لمجموعة البيانات الكاملة، و قد أوصت الدراسة باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية لتحديد العناصر الأكثر تأثيراً على التبخر.
تهدف هذه الدراسة إلى بناء أنموذج رياضي لتقدير التبخر من المنطقة الجبلية من الساحل السوري، باستخدام الشبكة العصبية الصنعيَّة و ذلك اعتماداً على أربعة بارمترات جوية، و هي درجة الحرارة، الرطوبة النسبية، سرعة الرياح و السطوع الشمسي، و من ثم دراسة تأثير إ ضافة معامل الزمن على تقدير التبخر. بني الأنموذج الرياضي باستخدام Neural Fitting Tool إحدى أدوات الماتلاب، و قد اعتمد على البيانات اليومية للبارامترات المذكورة في منطقة الدراسة بالإضافة إلى معامل الزمن، كما استُخدِمت بيانات التبخر اليومي المقيسة بوساطة حوض التبخر الأميركي صنف A كمخرجات مأمولة لغرض التحقق من صحة أداء الشبكة. و تظهر النتائج تفوق الشبكة المضاف لها معامل الزمن حيث بلغ معامل الارتباط فيها لمجموعة التحقق 0.8919 و متوسط مربع الخطأ 0.02166 بينما كانت قيمة معامل الارتباط للشبكة المستخدمة للتنبؤ بقيمة التبخر اعتماداً على المعطيات المناخية بدون إدخال معامل الزمن 0.8324 و متوسط مربع الخطأ 0.0327.
تعدّ النمذجة الدقيقة للعلاقة بين الهطول المطري_الجريان السطحي (Rainfall_Runoff) (R_R) مهمة معقدة جدّاً, على الرغم من حقل النمذجة الواسع الذي يشمل كلّاً من الطرائق الموجهة بالمعرفة و الطرائق الموجهة بالبيانات. تتطلب النماذج الموجهة بالمعرفة كمية ضخمة من البارامترات، و بالتالي فهي تعاني من تأثير كثرة البارامترات. هذا مايجعل العاملين في حقل النمذجة يبحثون عن طرائق نمذجة بسيطة تتطلب عدد قليل من البارامترات مثل الطرائق الموجهة بالبيانات, لذلك تهدف الدراسة الحالية إلى استخدام الشبكات العصبية الصنعية التي تعدّ إحدى أنواع هذه الطرائق لنمذجة العلاقة R_R في حوض نهر الكبير الجنوبي في محافظة طرطوس. حيث تمّ الاعتماد على شبكة Elman الصنعية للتنبؤ بالجريان السطحي باختبار أربعة و عشرين نموذجاً ذات معماريات مختلفة, كما تمّ اختبار كلّ نموذج باستخدام عدد مختلف من العصبونات الخفية, و ذلك باستخدام مكتبة nntool المتاحة في حزمة برمجيات Matlab. أثبتت نتائج هذه الدراسة أن النموذج الذي يحوي في طبقة المدخلات على كلٍّ من درجة الحرارة, الرطوبة النسبية, التبخر و الهطول المطري بتأخر زمني مقداره ثلاثة أيام (-3:0) إضافةً إلى قيم سابقة للتصريف بتأخر زمني (-3:-1) و مع استخدام 25 عصبون في الطبقة الخفية يعطي أفضل أداء بمتوسط مربع خطأ مقداره 2.8*10^-5, و معامل ارتباط 0.96 لمجموعة البيانات المستخدمة, تمّ التوصل إلى أنّ شبكات Elman تعطي نتائج جيدة في نمذجة العلاقة R_R و بالتالي يمكن اعتبارها بديلاً للطرائق التقليدية في نمذجة العلاقة R_R.