چکیده:
يعد الجفاف أحد الظواهر المناخية التي تحدث في جميع الظروف المناخية وفي جميع مناطق الكرة الأرضية. يلعب التنبؤ بالجفاف دوراً مهماً في تصميم وإدارة الموارد الطبيعية، وأنظمة موارد المياه، وتحديد الاحتياجات المائية للنباتات. في هذا البحث، ومن أجل تقدير مؤشر هطول الأمطار القياسي لمدة 12 شهراً لأربع محطات رصد أمطار وهي دلفان، وسلسلة، ودورود، وبروجرد الواقعة في محافظة لرستان، تم استخدام نموذج الشبكة العصبية للموجات (Wavelet Neural Network)، وتمت مقارنة النتائج مع الطرق الذكية الأخرى بما في ذلك الشبكة العصبية الاصطناعية. لهذا الغرض، تم اختيار معامل هطول الأمطار على المقياس الزمني الشهري خلال الفترة الإحصائية (1372-1392) كمدخلات، ومؤشر هطول الأمطار القياسي كمعامل مخرجات للنماذج. تم استخدام معايير معامل الارتباط، وجذر متوسط مربع الخطأ، ومتوسط القيمة المطلقة للخطأ لتقييم أداء النماذج. أظهرت النتائج أن كلا النموذجين يتمتعان بقدرة جيدة على تقدير مؤشر هطول الأمطار القياسي، ولكن من حيث الدقة، أظهر نموذج الشبكة العصبية للموجات أداءً أفضل من الشبكة العصبية الاصطناعية. وبشكل عام، أظهرت النتائج أن استخدام نموذج الشبكة العصبية للموجات يمكن أن يكون فعالاً في مجال تقدير الجفاف.
خلاصه ماشینی:
في هذا البحث، ومن أجل تقدير مؤشر هطول الأمطار القياسي لمدة 12 شهراً لأربع محطات لرصد الأمطار وهي دلفان، وسلسلة، ودورود، وبروجرد الواقعة في محافظة لرستان، تم استخدام نموذج الشبكة العصبية الموجية (Wavelet Neural Network) وتمت مقارنة نتائجه مع الطرق الذكية الأخرى بما في ذلك الشبكة العصبية الاصطناعية.
وأظهرت النتائج أن كلا النموذجين لديهما قدرة جيدة على تقدير مؤشر هطول الأمطار القياسي، ولكن من حيث الدقة، أظهر نموذج الشبكة العصبية الموجية أداءً أفضل مقارنة بالشبكة العصبية الاصطناعية قدّم.
هطول الأمطار، الجفاف، مؤشر هطول الأمطار القياسي، الشبكة العصبية الموجية مقدمة يُعد الجفاف والنشاف أحد الخصائص التي لا يمكن تجنبها والخسائر الإقليمية في بلد إيران، وبالتالي فإن البحث والدراسة في هذا المجال أمر ضروري للغاية.
في السنوات الأخيرة، حظي استخدام الطرق الذكية في دراسات مؤشر هطول الأمطار القياسي للأحواض المائية باهتمام الباحثين، ومن بينها يمكن الإشارة إلى الحالات التالية: قام أسد زاده وزملاؤه (1395) في بحث باستخدام نموذج عصبي فازي تطبيقي بالتنبؤ بالجفاف في محطات بحيرة أرومية، وأظهروا أن نموذج نظام الاستنتاج العصبي-الفازي التطبيقي يتمتع بأداء مرغوب في تقدير الجفاف على المقياس الزمني طويل المدى.
, 2- Djerbouai and Gaman 3- Maca and Pech الأرصاد الجوية باستخدام معامل التبخر، وتوصلوا إلى أن الشبكة العصبية الاصطناعية تمتلك قدرة عالية في تقدير مؤشر الجفاف.
إجمالاً، وبالنظر إلى الأبحاث التي أُجريت وأيضاً نظراً لأهمية سهول دلفان، وسلسلة، وبروجرد، ودورود الواقعة في محافظة لرستان من حيث الشرب والزراعة، فإن دراسة تغيرات مؤشر هطول الأمطار القياسي من أجل التنبؤ واتخاذ الإجراءات الإدارية للوقاية من الجفاف أمر ضروري أكثر من أي وقت مضى.
وبشكل عام، يوضح هذا البحث أن استخدام نموذج الشبكة العصبية الموجية يمكن أن يكون فعالاً في مجال تقدير مؤشر الهطول القياسي.
(
, 
, 
)
