کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و مدل همبستگی در پیش بینی پدیده گرد و غبار در کلانشهر اهواز

گرد و غبار یکی از پدیده های مخرب اقلیمی در استان های غربی است که سالاته خسارت فراوانی را به محیط زیست وارد می نماید که عواملی بسیاری در بوجود آمدن آن نقش دارند. هدف از انجام این پژوهش پیش بینی پدیده گرد و غبار شهر اهواز می باشد. در این پژوهش از داده های سینوپتیکی اهواز طی سال های (2010-2000) استفاده شده است. این داده ها شامل میانگین نقطه دمای شبنم(به سانتیگراد)، میانگین سرعت باد بر حسب نات(knots)، رطوبت نسبی بر حسب درصد میانگین و میانگین بارندگی ماهانه به عنوان ورودی و داده روزهای توام با گرد و غبار به عنوان هدف، به شبکه معرفی شدند. سپس، با استفاده از مدل سازی علی، روابط میان متغیرها استخراج و در نهایت، مدل به وسیله شبکه عصبی و مدل رگرسیون گام به گام، آزمون شده است. نتایج، موید توانایی بیش از 74 درصد مدل بکار رفته، در پیش بینی پدیده گرد و غبار در شهر اهواز است. میزان رگرسیون حاصل از داده های گرد و غبار در یک ترکیب خطی با متغیرهای وارد شده در معادله برابر با 651/0 است. همچنین ضریب تعیین حاصل برابر با 424/0 و ضریب تعیین تعدیل یافته برابر با 410/0 گزارش شده است؛ یعنی در واقع حدود41 درصد از واریانس متغیر انجام گرد و غبار از طریق متغیرهای مستقل تبین و توجیه شده است.