TY - JOUR JF - JSTNAR JO - jwss VL - 15 IS - 55 PY - 2011 Y1 - 2011/4/01 TI - Comparison of Some Methods for Estimation of Daily Pan Evaporation: Case Study in Kerman Region TT - مقایسه چند روش برآورد تبخیر روزانه از تشت- مطالعه موردی منطقه کرمان N2 - در این تحقیق، با استفاده از داده‌های مشاهده شده تشت کلاس A، کاربرد روش‌های رگرسیون غیر خطی، شبکه‌های عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و هم‌چنین روش تجربی استیفنز- استوارت، جهت برآورد تبخیر روزانه منطقه کرمان مورد بررسی قرار گرفت. در روش‌های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و رگرسیون غیر خطی، مقادیر دما، فشار، رطوبت نسبی، تابش خورشیدی و سرعت باد، با پنج ترکیب مختلف به عنوان متغیرهای ورودی و تبخیر از تشت به عنوان متغیر خروجی به کار گرفته شد. به منظور ارزیابی کارایی روش‌های به کار رفته، ضمن مقایسه مقادیر برآورد شده و مشاهده شده، هم‌چنین از شاخص‌های آماری ضریب تعیین (R2)، جذر میانگین مربع خطا (RMSE) و میانگین خطای مطلق (MAE) استفاده گردید. با توجه به داده‌های مورد استفاده مقادیر میانگین ماهانه و سالانه تبخیر منطقه به ترتیب 272 و 3263 میلی‌متر است. نتایج این تحقیق نشان داد که روش فازی- عصبی نسبت به بقیه روش‌ها، از دقت بیشتری برای برآورد تبخیر از تشت برخودار است. در این مدل، که در آن از تمام متغیرهای ورودی استفاده شده، مقادیر R2، RMSE و MAE در مرحله آزمون به ترتیب 85/0، 61/1 (میلی‌متر در روز) و 24/1 (میلی‌متر در روز) است. تحلیل حساسیت متغیرهای ورودی روش فازی- عصبی نشان داد که مقادیر دما و سرعت باد (به عنوان متغیرهای ورودی) به ترتیب بیشترین تأثیر را بر تبخیر دارا هستند. هم‌چنین با توجه به دقت کم مدل استیفنز- استوارت، سعی شد که مقادیر ضرایب تجربی آن با استفاده از داده‌های تابش و دما اصلاح گردد، که نتایج مطلوبی به دست نیامد. SP - 69 EP - 84 AU - M. Shadmani, AU - S. Marofi, AD - KW - Evaporation estimation KW - Neuro-fuzzy KW - Artificial neural network KW - Non-linear regression KW - Stephens-Stewart method. UR - http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-1544-fa.html ER -