@article { author = {Mahdavi, S and Rahimikhoob, A and Montazar, A}, title = {Estimation of Monthly Pan Evaporation using Artificial Neural Network Based on Meteorological Data- Case Study; Southern Coasts of the Caspian Sea}, journal = {Iran-Water Resources Research}, volume = {7}, number = {2}, pages = {71-79}, year = {2011}, publisher = {Iranian Water Resources Association}, issn = {1735-2347}, eissn = {2476-7360}, doi = {}, abstract = {Evaporation is one of the major components of the hydrologic cycle and its accurate estimation is of paramount importance for many studies such as hydrologic water balance and water resources planning and management. Evaporation is a complex and nonlinear phenomenon which depends on several interacting climatological factors. In this study, eight combinations of weather parameters were used as input data for estimating pan evaporation (Ep) for the northern part of Iran. Daily observed weather data for a ten year period (from 1996 to 2005) were used from 8 weather stations located in the southern coasts of the Caspian Sea. This study indicated that the minimum weather data required for estimation of the pan evaporation are maximum and minimum air temperature, relative humidity, wind speed, and sunshine hours. For the data that was studied, the Root Mean Square Error (RMSE) and the coefficient of determination (R2) for the comparison between observed and estimated Ep are 0.32 mm d-1 and 0.93, respectively. A graphical comparison between the observed and the predicted values of Ep showed that 76 percent of the values lie within a scatter of ±15%.}, keywords = {evaporation,Artificial Neural Networks,Meteorological data}, title_fa = {مدل شبکه عصبی مصنوعی تبخیر ماهانه از تشت با استفاده از داده های هواشناسی- مطالعه موردی منطقه حاشیه دریای خزر}, abstract_fa = {تبخیر یکی از مؤلفه‌های اصلی چرخه آب در طبیعت بوده و تعیین دقیق آن برای بسیاری مطالعات مثل بیلان آبی حوزه، طرح ریزی و مدیریت منابع آب حائز اهمیت است. تبخیر به دلیل اثرات متقابل عوامل متعدد اقلیمی، پدیده پیچیده و غیر خطی است و لذا برای تخمین آن باید از مدل‌های پیشرفته استفاده کرد. در این تحقیق، هشت نوع ترکیب پارامترهای هواشناسی بعنوان داده‌های ورودی برای برآورد تبخیر از تشت  با استفاده از شبکه‌های عصبی برای منطقه شمال کشور مورد بررسی قرار گرفت. داده‌های اندازه‌گیری شده هواشناسی برای یک دوره ده ساله (1996 تا 2003) از 8 ایستگاه هواشناسی واقع در حاشیه دریای خزر جمع‌آوری شد. نتایج نشان داد، پارامترهای دمای بیشینه و کمینه هوا، رطوبت نسبی، سرعت باد و ساعات آفتابی، حداقل داده‌های هواشناسی برای برآورد تبخیر از تشت هستند. میانگین جذر مربع خطا (RMSE) و ضریب تعیین (R2)  بین مقادیر بدست آمده از مدل شبکه عصبی با ورودی‌های فوق و مقادیر واقعی به ترتیب 32/0 میلیمتر در روز و 93/0 بودند. ترسیم مقادیر برآورد شده و واقعی نشان داد، 76 درصد داده‌ها در محدوده %15±  خطا واقع می‌شوند.}, keywords_fa = {تبخیر از تشت,شبکه‌های عصبی مصنوعی,داده‌های هواشناسی}, url = {https://www.iwrr.ir/article_16184.html}, eprint = {https://www.iwrr.ir/article_16184_c045813f4c4bfef1729bda6813b359f9.pdf} }