تبخیر و تعرق یکی از مهمترین عوامل اتلاف آب می باشد. تبخیر و تعرق یک پدیده پیچیده ای است که به عوامل و داده های زیادی بستگی دارد، بنابراین برآورد دقیق میزان تبخیر و تعرق، بسیار مشکل و پرهزینه می باشد. هدف از این مطالعه برآورد تبخیر و تعرق با استفاده از الگوریتم توازن انرژی سطحی برای زمین (سبال) و همچنین ارزیابی عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی در برآورد تبخیر و تعرق می باشد. جهت محاسبه میزان سبال تبخیر و تعرق، روش الگوریتم سبال بوسیله تصاویر ماهواره ای مورد استفاده قرار گردید. در این تحقیق از چهار تصویر لندست 8 استفاده شد که مقایسه نتایج بدست آمده از دو روش، سنجش از دور و معادله پنمن- مانتیث- فائو، نشان می‌دهد که میانگین مربعات خطا (MSE) 54/1 و میانگین خطای مطلق (MAE) 04/1 میلیمتر در روز می‌باشد. برای حل پیچیدگی فرآیند تبخیر، از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش بینی تبخیر از تشت بر اساس داده‌های هواشناسی استفاده گردید. در این تحقیق شبکه پرسپترون با الگوریتم پس انتشار خطا برای آموزش آن استفاده شد. برای آموزش شبکه از داده های اقلیمی روزانة 13 ساله ایستگاه صفی آباد دزفول استفاده شد. نتایج حاصل از محاسبات نشان داد بهترین شبکه، شبکه‌ای با همه ورودی‌ها، با یک لایه پنهان و 28 نرون در لایه میانی می‌باشد. نتایج پیاده سازی این شبکه نشان دهنده، شاخص های آماری معیارهای میانگین مربعات خطا (MSE) 0032/0، میانگین خطای مطلق (MAE) 0445/0 و ضریب تبین (R2) 9609/0 می‌باشد. مقایسه نتایج بدست آمده از روش شبکه های عصبی مصنوعی با روش پنمن- مانتیث- فائو نشان می‌دهد که میانگین مربعات خطا (MSE) 11/1 و میانگین خطای مطلق (MAE) 52/0 میلی متر در روز می‌باشد. این نتایج، بیانگرعملکرد بهتر شبکه‌های عصبی مصنوعی نسبت به روش سنجش از دور در برآورد میزان تبخیر و تعرق می‌باشد. Manuscript profile