Rana Qasab bashi
Research InterestsHydrology
Irrigation
Hydraulic Actuators
Environment
Drainage
Soil
| Gender | FEMALE |
|---|---|
| Place of Work | Mosul Technical Institute |
| Position | nothing |
| Qualification | M.S. |
| Speciality | Hydrological |
| mti.lec274.rana@ntu.edu.iq | |
| Phone | 07703098075 |
| Address | Al-Zahour neighborhood, 15th Street, Mosul, Nineveh, Iraq |
Name: Rana Mohammed Abdul Qassab Bashi
Academic Title: Assistant Lecturer
Department: Environmental and Water Resources Technologies
Email: mti.lec274.rana@ntu.edu.iq
Academic Qualifications:
Master's Degree in Dam and Water Resources Engineering
Academic Qualification
ماجستير
Sep 12, 2019 - Jul 18, 2022ماجستير في هندسة السدود والموارد المائية تخصص هيدرولوجي
بكالوريوس
Oct 25, 0005 - Jul 12, 2009بكالوريوس هندسة موارد مائية
Publications
التنبؤ بمؤشر الجفاف الاستطلاعي RDIعن طريق الشبكات العصبية الاصطناعية ANN
Mar 15, 2022Journal Al-Rafidain Engineering Journal (AREJ)
publisher رنا محمد عبد قصاب باشي، عبد الوهاب محمد يونس، عمر مقداد عبد الغني محمود اغا
DOI https://doi.org/10.33899/rengj.2022.132569.1149
Issue 2
Volume 27
تلعب دراسة الجفاف والتنبؤ به دوراً مهماً في التخطيط والإدارة منظومات الموارد المائية خاصةً في الفترات المناخية المتطرفة. تهدف هذه الدراسة الى تحليل خصائص الجفاف والتنبؤ به، من خلال استخدام مؤشر الجفاف الاستطلاعي )Reconnaissance (RDI Drought Indexلتحليل الجفاف المناخي الزماني والمكاني بالاعتماد على بيانات سلاسل الامطار ودرجات الحرار ، تم تطبيق طريقة Thornthwaiteلتقدير التبخر نتح الكامن ) Potential evapotranspiration )PETفي تسع محطات مناخية مسجلة في إقليم كردستان العراق للفتر ( )2020-1973للكشف عن بداية ونهاية فتر الجفاف، وكذلك التنبؤ بالجفاف المستقبلي باستخدام نوعين من الشبكات العصبية الاصطناعية وهما الشبكة العصبية المتكرر متعدد الخطوات ) Recursive Multi-Step Neural Networks (RMSNNوالشبكة العصبية المباشر متعدد الخطوات ) Direct Multi-Step Neural Networks .(DMSNNبينت النتائج ان أكثر السنوات جفافاً كانت في عام ( )1998-99لمحطات عمادية، أربيل، والسليمانية وفي عام ( )2007-08لباقية محطات منطقة الدراسة، كما تبين من خلال نتائج النموذجين التي تم الحصول عليها عن طرق المحاكا قدر النموذجين على التنبؤ للستة سنوات الأخير مع تزايد مقدار الخطأ كلما اتجهنا الى الامام، ولكن كان نموذج ( )DMSNNاكثر دقة کما يتبين من نتائج الاختبارات الاحصائية
فحص تجانس بيانات الأمطار ودرجات الحرارة في منطقة اقليم كردستان-العراق
Jul 7, 2021Journal Al-Rafidain Engineering Journal (AREJ)
publisher رنا محمد عبد قصاب باشي، عبد الوهاب محمد يونس، عمر مقداد عبد الغني محمود اغا
DOI https://doi.org/10.33899/rengj.2021.130076.1095
Issue No.2, October 2021, pp.227-236
Volume Vol.26,
تم في هذه الدراسة أجراء فحص التجانس لسلاسل الأمطار و درجات الحرارة الشهرية والسنوية المرصودة باعتماد طرق الاختبار Van Neumann test وStandard Normal Homogeneity test (SNHT) وBuishand test (BRT) وPettitt test التالية ) (VNTعند مستوى ثقة %5ل 9محطات مسجلة في مناطق مختلفة من كردستان العراق للفترة من . 2020-1981 تم تعويض القيم المفقودة لسلاسل الأمطار الزمنية باستعمال طريقة المعدل الحسابي البسيط وطريقة النسبة الاعتيادية. وتم تعويض القيم المفقودة لدرجات الحرارة باستعمال طريقة المعدل الحسابي البسيط وعن طريق القمر الصناعي Tereeالتابع لوكالة ناسا . .NASA اظهرت نتائج اختبارات التجانس لبيانات سجلات الأمطار الشهرية ان اغلب المحطات كانت متجانسة لأشهر الشتاء والربيع والخريف وغير متجانسة في أشهر فصل الصيف. اما فيما يخص بيانات سجلات درجات الحرارة الشهرية فكانت اغلب المحطات بياناتها غير متجانسة ماعدا محطتي صلاح الدين و شقلاوة كان طابع التجانس يطغي على اغلب أشهر السنة اما البيانات السنوية للأمطار ودرجات الحرارة فأصبحت بيانات جميع المحطات متجانسة بعد معالجة البيانات الشهرية. الكلمات المفتاحية