العدد: 9510
الأحد: 19-1-2020
نوقشت في جامعة تشرين (كلية الهندسة المدنية) رسالة ماجستير في قسم الهندسة المائية والري لطالبة الدراسات العليا أماني غسان حسن حملت عنوان: (استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في نمذجه العلاقة بين الهطل المطري والجريان النهري في حوض نهر الأبرش) بإشراف أ. د غطفان عبد الكريم عمار، وبعد انتهاء المناقشة تداولت لجنة الحكم المؤلفة من السادة: د. غطفان عمار و د. شريف حايك و د. مجد هيفا، وبموجب المداولة منحت م. أماني حسين درجة الماجستير بتقدير امتياز وعلامة قدرها (88%) ونسلط الضوء على أهم ما جاء في البحث من استنتاجات وتوصيات وقضايا أغنت موضوع الرسالة…
يعتبر التقييم والتخطيط وإدارة المصادر المائية أحد المواضيع الهامة خاصة في ظل ظهور أزمة نقص المياه وتلوثها وازدياد الحاجة إليها في الوقت الحاضر، نتيجة مشاريع التنمية الاقتصادية، النمو السكاني، احتياجات الري، الاستخدامات الصناعية فضلاً عن محدودية الموارد المائية وندرتها.
وتشير الدراسات إلى أن التغيرات المناخية المتوقع حدوثها خلال القرن ستؤدي إلى حدوث تغيرات كبيرة في الدورة الهيدرولوجية، ومن المتوقع أن تأتي هذه التغيرات مصحوبة بأنماط جديدة لهطول الأمطار، وحدوث فيضانات وحالات جفاف، تشكل الأنهار جزءاً مهماً من مصادر المياه في العالم، ويعد تحليل الجريان السطحي مهماً جداً في التنبؤ بالأحداث الطبيعية المتطرفة للتخفيف من أضرارها المحتملة، كما يلعب دوراً حيوياً في تصميم وتصنيع المكونات المختلفة لمشاريع الموارد المائية مثل السدود لذا كان الشرط المسبق لأية خطة لتطوير الأحواض النهرية هو فهم هيدرولوجيا الحوض وتحديد الجريان السطحي.
ويشكل الهطل المطري العنصر الرئيسي للدورة الهيدرولوجية، والمصدر الرئيسي للجريان السطحي، لكن طريقة تحويل الأمطار إلى جريان سطحي معقدة للغاية، فهي ديناميكية غير خطيّة، والتعرض للتقلبات الزمانية والمكانية، يمكن تقسيم طرائق التنبؤ بحساب الجريان السطحي إلى قسمين: الأول هو النماذج الفيزيائية التي تهدف إلى محاكاة سلوك الأحواض الساكبة باستخدام إطار رياضي.
والقسم الثاني هو النهج القائم على البيانات، والذي يحاول استخدام البيانات التاريخية للجريان السطحي والعوامل المناخية لتوقع جريان الماء في المستقبل. وتشمل هذه الفئة النماذج الخطية المتمثلة بنماذج الانحدار الذاتي المتوسط المتحرك التكاملي والنماذج المعتمدة على تقانات الذكاء الاصطناعي والتي تتميز بقدرتها على استخراج العلاقات بين المدخلات والمخرجات دون الحاجة إلى فهم مفصل للخصائص الفيزيائية للأحواض النهرية، ومن أهمها: نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية ANN التي استخدمت بشكل متزايد في مختلف جوانب العلوم والهندسة بسبب قدرتها على تطلباتها معظم الأساليب الإحصائية التقليدية، كما أنّها لا تتطلب عدداً كبيراً من البيانات، ويمكنها التعامل مع بيانات غير مكتملة، ونمذجة العلاقة بين الهطل المطري والجريان النهري في حوض نهر الأبرش هو هدف هذا البحث باستخدام تقانة الشبكة العصبية الاصطناعية، حيث اعتمدت الدراسة على البيانات اليومية للهطل المطري، التبخر، منسوب المياه في بحيرة سد الباسل بالإضافة بيانات الجريان النهري السابق للأشهر الماطرة من بداية شهر تشرين الثاني حتى نهاية شهر نيسان باستخدام برنامج Matlab. استخدام في بناء النماذج نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات ذات التغذية الأمامية بخوارزمية الانتشار العكسي للخطأ (Bp).
أظهرت النتائج: أن الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الهيكلية (11،10،1) التي تضمنت أحد عشر عصبوناً في طبقة الإدخال شملت البيانات اليومية لكل من الهطل المطري، التبخر، منسوب المياه في بحيرة سد الباسل بتأخر زمني مقداره يومين لكل منها، وطبقة خفيفة واحدة احتوت عشر عصبونات ضمنها وعصبون واحد في طبقة الخرج يمثل الجريان النهري المتوقع، أعطت أفضل أداء بمعدل ارتباط (17%) R=99، وجذر متوسط مربع خطأ بلغت قيمته RMSE=1.006M3/S خلال مرحلة الاختبار كما جرى اختبار نموذج الذي قدّم الأداء الأفضل من أجل توابع تفعيل مختلفة ونسب تقسيم مختلفة للبيانات.
وتبيّن أن استخدام تابع التفعيل Tan sigmQid لكل من الطبقة الخفيفة وطبقة الخرج يعطي أفضل نتيجة وأن نسبة التقسيم احتوت 70% من البيانات ضمن مجموعة التدريب، ( 15%) لمجموعة التحقق و (15%) لمجموعة الاختبار وهي الأفضل كما أشارت النتائج أن إدخال قيم الجريان السابق في طبقة الإدخال فضلاً عن البيانات المناخية يقدّم تحسناً ملحوظاً في أداء الشبكة، وأكد التوافق الخطي والأدائي بين نتائج الشبكة العصبية الاصطناعية والقيم المقيسة على كفاءة استخدام النموذج المقترح في نمذجة العلاقة لمنطقة البحث، وأوصت الدراسة بأنه يفضل إضافة العوامل المناخية الأخرى كالرطوبة وسرعة الرياح عند توافرها كمدخلات للشبكة العصبية الاصطناعية وضرورة التوسع في استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج الذكاء الاصطناعي لدراسة مسائل متنوعة تتعلق بالموارد المائية في سورية.
رفيدة يونس أحمد