| کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در مدیریت و پایش حوزههای آبخیز تحت شرایط تغییر اقلیم |
| کد مقاله : 1098-SCWMSUP (R1) |
| نویسندگان |
|
میلاد سلطانی *1، دکتر زینب حزباوی2 1دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری 2دانشگاه محقق اردبیلی |
| چکیده مقاله |
| تغییر اقلیم با افزایش فراوانی و شدت رخدادهای حدی نظیر سیلاب، خشکسالی و فرسایش خاک، چالشهای پیچیدهای را در مدیریت حوزههای آبخیز ایجاد کرده است. در چنین شرایطی، رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین بهعنوان ابزارهای نوین تحلیل دادههای هیدرولوژیکی و محیطی، مورد توجه گسترده قرار گرفتهاند. هدف این مقاله، ارائه یک مرور تحلیلی از کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در مدیریت و پایش حوزههای آبخیز تحت شرایط تغییر اقلیم است. بدین منظور، مطالعات داخلی و بینالمللی مرتبط با الگوریتمهای شبکه عصبی مصنوعی، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و مدلهای یادگیری عمیق بررسی و از منظر دقت پیشبینی، توانایی مدلسازی روابط غیرخطی و قابلیت کاربرد مدیریتی مقایسه شدند. نتایج نشان میدهد که اغلب مدلهای یادگیری ماشین در پیشبینی سیلاب، برآورد رواناب، پهنهبندی فرسایش خاک، تحلیل خشکسالی و پایش تغییرات کاربری اراضی عملکردی دقیقتر از مدلهای هیدرولوژیکی سنتی ارائه میدهند. همچنین، ادغام این الگوریتمها با فناوریهای GIS، سنجشازدور، اینترنت اشیا و کلاندادهها، امکان توسعه سامانههای پایش بلادرنگ و مدیریت هوشمند حوزههای آبخیز را فراهم میسازد. با این حال، چالشهایی نظیر محدودیت دادههای کیفی، بیشبرازش مدلها، پیچیدگی محاسباتی و کاهش تفسیرپذیری همچنان مطرح است. در مجموع، بهرهگیری هدفمند از مدلهای یادگیری ماشین میتواند به ارتقای تابآوری حوزههای آبخیز و کاهش آسیبپذیری آنها در برابر پیامدهای تغییر اقلیم منجر شود. |
| کلیدواژه ها |
| یادگیری ماشین، تغییر اقلیم، مدیریت آبخیزداری، پیشبینی سیلاب، یادگیری عمیق، سامانههای پایش هوشمند. |
| وضعیت: پذیرفته شده |