قدرت تبخیر جو

به سبب تأثیر متقابل عناصر هواشناختی در محاسبه قدرت تبخیر جو، تخمین آن یک کار پیچیده و غیر خطی است. لذا برای تخمین آن باید از مدل های پیشرفته ریاضی استفاده نمود. در این مطالعه جهت برآورد قدرت تبخیر جو در سطح ایستگاه تبریز از شبکه های عصبی مصنوعی بر پایه دو الگوریتم آموزشی لونبرگ مارکوئت و الگوریتم ژنتیک، رگرسیون خطی چند متغیره و معادله پنمن فائو استفاده شده است. بر این اساس در مدل شبکه عصبی با اتخاذ یک و دو لایه پنهان و دو تابع فعال سازی تان سیگمویید و لوگ سیگمویید، 56 مدل شبکه عصبی تولید شد. ارزیابی و مقایسه نتایج این مدل ها براساس معیارهای چون ضریب تعیین و مجذور میانگین مربعات خطا نشان داد که دقت مدل ها بستگی به نوع تابع محرک، نوع الگوریتم آموزشی، تعداد لایه های پنهان و تعداد نرون های اتخاذ شده دارد. از سوی نتایج نشان داد که در مدل های تک لایه، دقت وزن دهی الگوریتم ژنتیک برای هر دو تابع فعال ساز بیش از الگوریتم لونبرگ مارکوئت است. از سویی در مدل های با دو لایه پنهان دقت وزن دهی الگوریتم آموزشی لونبرگ مارکوئت بیش از الگوریتم ژنتیک بوده؛ به طوری که دقیق ترین مدل شبکه با آرایش 5-7-7-1 با مجذور میانگین مربعات خطای 227/0 میلی متر بر اساس الگوریتم آموزشی لونبرگ مارکوئت و دو لایه پنهان و تابع فعال سازی تان سیگمویید تولید شده بود. همچنین مجذور میانگین مربعات خطای مدل رگرسیون خطی چند متغیره و معادله پنمن فائو به ترتیب به مقدار 79/0 و 34/1 بدست آمد. بنابراین مدل شبکه عصبی در قیاس با دو مدل مذکور دارای کارایی بهتر، ضریب دقت بیشتر و مقدار خطای کمتری جهت پیش بینی مقدار تبخیر ایستگاه تبریز است.

هدف از پژوهش حاضر مدل سازی قدرت تبخیر جو با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم جنگل می باشد. برای پیش بینی تبخیر، از ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه سازی جنگل کمک گرفته شد. سپس با بهره گیری از داده های هواشناختی، به مدل سازی قدرت تبخیر جو با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP و الگوریتم بهینه سازی جنگل پرداخته شد. با استفاده از پنج داده ورودی شامل مقادیر دما، نم نسبی، ساعات آفتابی، فشار هوا، سرعت باد و یک داده خروجی شامل میزان تبخیر حاصل از تشتک تبخیر ایجاد شد. از سویی برای آرایش هر ساختار، هر گروه شبکه با تعداد پنج نورون برای یک لایه پنهان آموزش داده شد. بنا بر نتایج بدست آمده، روش پیشنهادی جنگل، میزان قدرت یا پتانسیل تبخیر جو تبریز را با خطای 0.12678 میلی متر در ماه پیش بینی نمود و الگوریتم بهینه سازی جنگل توانسته به نتیجه بهتری دست پیدا کند. بنابراین جهت مدل سازی قدرت تبخیر جو در ایستگاه سینوپتیک تبریز بسیار مناسب است از الگوریتم یاد شده استفاده گردد زیرا بر مبنای این روش می توان میزان قدرت یا پتانسیل تبخیر جو تبریز را با خطای 0.12678 میلی متر در ماه پیش بینی نمود.