تعدّ النمذجة الدقيقة للعلاقة بين الهطول المطري_الجريان السطحي (Rainfall_Runoff) (R_R) مهمة معقدة جدّاً, على الرغم من حقل النمذجة الواسع الذي يشمل كلّاً من الطرائق الموجهة بالمعرفة و الطرائق الموجهة بالبيانات. تتطلب النماذج الموجهة بالمعرفة كمية ضخمة
من البارامترات، و بالتالي فهي تعاني من تأثير كثرة البارامترات. هذا مايجعل العاملين في حقل النمذجة يبحثون عن طرائق نمذجة بسيطة تتطلب عدد قليل من البارامترات مثل الطرائق الموجهة بالبيانات, لذلك تهدف الدراسة الحالية إلى استخدام الشبكات العصبية الصنعية التي تعدّ إحدى أنواع هذه الطرائق لنمذجة العلاقة R_R في حوض نهر الكبير الجنوبي في محافظة طرطوس. حيث تمّ الاعتماد على شبكة Elman الصنعية للتنبؤ بالجريان السطحي باختبار أربعة و عشرين نموذجاً ذات معماريات مختلفة, كما تمّ اختبار كلّ نموذج باستخدام عدد مختلف من العصبونات الخفية, و ذلك باستخدام مكتبة nntool المتاحة في حزمة برمجيات Matlab.
أثبتت نتائج هذه الدراسة أن النموذج الذي يحوي في طبقة المدخلات على كلٍّ من درجة الحرارة, الرطوبة النسبية, التبخر و الهطول المطري بتأخر زمني مقداره ثلاثة أيام (-3:0) إضافةً إلى قيم سابقة للتصريف بتأخر زمني (-3:-1) و مع استخدام 25 عصبون في الطبقة الخفية يعطي أفضل أداء بمتوسط مربع خطأ مقداره 2.8*10^-5, و معامل ارتباط 0.96 لمجموعة البيانات المستخدمة, تمّ التوصل إلى أنّ شبكات Elman تعطي نتائج جيدة في نمذجة العلاقة R_R و بالتالي يمكن اعتبارها بديلاً للطرائق التقليدية في نمذجة العلاقة R_R.
تشكل العلاقة بين الهطول المطري_الجريان السطحي إحدى المركبات الأساسية للدورة
الهيدرولوجية للمياه في الطبيعة، كما أنها تشكل واحدة من أكثر الظواهر الهيدرولوجية
تعقيداً و صعوبةً في الفهم؛ و ذلك بسبب كثرة عدد المتغيرات المتضمَّنة في نمذجة
العمليات الفي
زيائية و التغير المؤقت في مواصفات الحوض، إضافةً إلى تعدد نماذج
الهطولات المطرية. و تعدُّ نمذجة العلاقة بين الهطول المطري و الجريان السطحي مهمة
جدّاً من أجل التصميم الهندسي و الإدارة المتكاملة للموارد المائية، إضافةً إلى التنبؤ
بالفيضان و درء مخاطره. من هنا تبرز أهمية نمذجة العلاقة بين الهطول
المطري_الجريان السطحي اعتمادا على عدد من المتغيرات التي تؤثر بشكل فعال على
الجريان السطحي، بما يتطلبه الأمر من الحفاظ على هذه الثروة الحيوية.
