نظمت كلية العلوم في جامعة البصرة ندوة عن حساب التغذية السنوية لسهل نينوى باستخدام بيانات الأقمار الصناعية GRACE &GLDAS، .Field Data وهدفت الندوة لقياس الكمي السنوي لإعادة تغذية المياه الجوفية باستخدام بيانات الجاذبية باستخدام التعلم الآلي القائم على نظم المعلومات الجغرافية وخوارزميات التعلم العميق لاختيار أفضل خوارزمية لنمذجة إمكانات إعادة تغذية المياه الجوفية، وتضمنت الندوة التي حاضرت فيها الطالبة فاطمة عبد الجبار عبد الوهاب. تحديد إعادة التغذية هو أهم جزء في النظام الهيدرولوجي فهو يحسن جودة المياه، ويحافظ على استدامة المياه ويقلل من أحجام الضخ، ويدير تسرب المياه المالحة. لا توجد حاليا طريقة قابلة للتطبيق عالميا يمكنها قياس حجم مياه الأمطار التي تصل إلى منسوب المياه الجوفية بشكل مباشر ودقيق. تم تطبيق طريقة (CMB) في منطقة الدراسة لحساب معدل تغذية المياه الجوفية، تم جمع عينات مياه الأمطار من عدة مواقع مختلفة، بالإضافة إلى جمع العينات المأخوذة من الآبار المنتشرة في جميع أنحاء منطقة البحث. تم جمع ما يقارب 30 عينة ووضعها في حاويات خاصة محفوظة في ظروف مناسبة ونقلها إلى المختبر لإجراء التحاليل اللازمة بما في ذلك الأيونات الموجبة والسالبة بالإضافة إلى المواد الصلبة الذائبة وEC والأس الهيدروجيني. تم اختبار دقة هذه التحليلات وكانت النتائج مقبولة ضمن خطأ 10 – 5. واوصت الندوة تعزيز سياسات إدارة المياه الجوفية، تحسين أساليب تغذية المياه الجوفية، استخدام مجموعة من الأساليب لقياس المياه الجوفية، رفع الوعي بأهمية الحفاظ على المياه الجوفية.
