برآورد درست مقدار تابش رسیده به سطح زمین (Rs ) به عنوان یکی از پارامترهای مهم در مدل های بیلان انرژی، شبیه سازی رشد گیاهان و تبخیر- تعرق اهمیت زیادی دارد. اغلب مدل های پیش بینی تابش رسیده به سطح زمین با استفاده از داده های ماهواره ای، مبتنی بر دمای سطح زمین هستند. در این مطالعه دقت برآورد تابش خورشیدی، با استفاده از چهار مدل مختلف شبکه عصبی (با نام های ANN1، ANN2،ANN3 وANN4 )، با ورودی محصولات دمای سطح زمین سنجنده مودیس (مدل های1و2 مبتنی بر محصولاتMOD11A1 و مدل های 3و4 مبتنی بر محصولات MYD11A1) در ترکیب با تابش برون زمینی (Ra) و نسبت ساعت آفتابی (n/N) مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که هر چهار مدل هوشمند شبکه عصبی با همبستگی خوبی (85 R2>/) توانستند مقدار تابش رسیده به سطح زمین را برآورد کنند. لیکن مدل های مبتنی بر محصولات MOD11A1 دارای دقت بالاتری نسبت به مدل های مبتنی بر محصولات MYD11A1 هستند. مدل شبکه عصبیANN1 (مبتنی بر محصولات MOD11A1 ، نسبت ساعت آفتابی و تابش برون زمینی) با ضریب تعیین (R2) برابر 9332/ و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) برابر 4448/1 مگاژول بر متر مربع در روز در برآورد تابش خورشیدی نسبت به مدل های دیگر دارای دقت بالاتری است. همچنین نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبیANN2 ( مبتنی بر جذر تغییرات دمای محصولات MOD11A1 و تابش برون زمینی) در مقایسه با مدل هارگریوز و سامانی که مبتنی بر داده‌های دمای هوا و تابش برون زمینی است، با دقت بیشتری تابش رسیده به زمین را برآورد می کند.

کلمات کلیدی