آرش ملکیان؛ مه رو ده بزرگی؛ امیر هوشنگ احسانی؛ امیر رضا کشتکار
چکیده
محدودیت منابع آب ناشی از خشک‌سالی‌های متوالی، از مهم‌ترین معضلات استان سیستان و بلوچستان است.در این پژوهش برای پیش‌بینی سیکل خشک‌سالی در 9 ایستگاه هواشناسی استان سیستان و بلوچستان از شبکة عصبی مصنوعی استفاده شد. داده‌های مورد استفادة ورودی شبکه شامل بارش سالانه و شاخص دهک بارش (DPI) ایستگاه‌‌ها است که از سال 1350 تا 1379 برای آموزش ...
بیشتر
محدودیت منابع آب ناشی از خشک‌سالی‌های متوالی، از مهم‌ترین معضلات استان سیستان و بلوچستان است.در این پژوهش برای پیش‌بینی سیکل خشک‌سالی در 9 ایستگاه هواشناسی استان سیستان و بلوچستان از شبکة عصبی مصنوعی استفاده شد. داده‌های مورد استفادة ورودی شبکه شامل بارش سالانه و شاخص دهک بارش (DPI) ایستگاه‌‌ها است که از سال 1350 تا 1379 برای آموزش مدل و از سال 1380 تا 1387 برای اعتبارسنجی شبکه است. شبکة مورد استفاده از نوع پرسپترون چندلایه بود و از الگوریتم پس انتشار خطا و تابع محرک سیگموئید استفاده شد. تعداد نرون‌‌های لایه‌ها بر اساس کمترین میزان خطا محاسبه شد و به صورت ساختار لایة 1-10-1 است. سپس، عمل پیش‌بینی خشک‌سالی توسط الگوریتم آموزش دیده‌شده توسط شبکة عصبی مصنوعی و بدون استفاده از داده‌های واقعی و مشاهداتی برای سال‌های 1388 تا 1391 صورت گرفت. نتایج نشان داد شبکة عصبی مصنوعی با همبستگی 97% و میانگین خطای (RMSE) کمتر از 5% قادر به پیش‌بینی شاخص خشک‌سالی بر اساس دهک بارش است. نتایج پیش‌بینی شاخص خشک‌سالی دهک بارش نشان‌دهندة این مطلب بود که خشک‌سالی در طی سال‌های 1388ـ 1391 به طور کلی روند افزایشی داشته است. از این رو، با استفاده از این روش می‌توان وضعیت خشک‌سالی را در سال‌های آتی و بدون استفاده از آمار هواشناسی پیش‌بینی کرد و در مدیریت و بهره‌وری منابع آب و نیز مدیریت خشک‌سالی و تغییرات اقلیمی از این روش بهره جست.
