کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی بحران آب، رویکردهای نوین در مدیریت منابع آبی

کد مقاله : 1035-ECOHYDROLOGY1404-FULL

نویسندگان

سیده مریم شبیری نژاد، بابک امیدوار * دانشگاه تهران

چکیده مقاله

تغییر اقلیم و رشد جمعیت از عوامل مؤثر برعملکرد سیستم‌های منابع آب هستند که موجب افزایش دما، تغییر الگوی بارش، خشکسالی و کمبود منابع تأمین آب می‌شوند. یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت منابع آب، عدم قطعیت‌های مرتبط با تغییرات اقلیم است که بر تعادل عرضه و تقاضای آب تأثیر می‌گذارد. پیش‌بینی بحران‌های آبی، از جمله خشکسالی، افت سطح آب‌های زیرزمینی و وقوع سیلاب، نقش کلیدی در مدیریت پایدار منابع آب دارد. روش‌های سنتی مدل‌سازی هیدرولوژیکی به دلیل پیچیدگی فرآیندها و عدم قطعیت در داده‌ها، دقت کافی در پیش‌بینی‌های بلندمدت ندارند. در این راستا، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌عنوان ابزارهایی مؤثر برای تحلیل داده‌های بزرگ و کشف الگوهای پیچیده مطرح شده‌اند. این مقاله مروری به بررسی جدیدترین پیشرفت‌های مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی بحران‌های آبی می‌پردازد و کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)، مدل‌های جنگل تصادفی، XGBoost و شبکه‌های حافظه کوتاه-بلندمدت (LSTM) را تحلیل می‌کند. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله عدم قطعیت داده‌های اقلیمی، پیچیدگی محاسباتی و نیاز به زیرساخت‌های پیشرفته نیز بررسی شده است. نتایج نشان می‌دهد که ترکیب یادگیری ماشین با داده‌های سنجش از دور و مدل‌های عددی سنتی می‌تواند دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش داده و عدم قطعیت را کاهش دهد، که به بهینه‌سازی مدیریت منابع آب منجر خواهد شد. در نهایت، پیشنهادهایی برای توسعه مدل‌های هوشمندتر ارائه شده است.

کلیدواژه ها

یادگیری ماشین، خشکسالی، سیلاب، هوش مصنوعی، مدیریت منابع آب، عدم قطعیت، تغییر اقلیم

وضعیت: پذیرفته شده