کاربرد یادگیری عمیق در پیشبینی آب و هوا: مرور جامع

پیش بینی آب و هوا نقش حیاتی در زمینه های مختلف مانند کشاورزی ، مدیریت منابع آب، برنامه ریزی شهری و حمل ونقل ایفا می کند. روشهای سنتی پیش بینی آب و هوا به طور عمده بر مدلهای فیزیکی و عددی استوار هستند. این مدل ها اغلب در درک روابط پیچیده و غیرخطی حاکم بر فرآیندهای جوی دچار محدودیت بوده و از طرفی نیازمند محاسبات پیچیده و زمانبر می باشند. با پیشرفت های اخیر در حوزه یادگیری عمیق ، الگوریتم های مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق به عنوان ابزاری قدرتمند برای پردازش دادههای عظیم و پیچیده هواشناسی مطرح شده اند.این مقاله به بررسی جامع کاربرد یادگیری عمیق در پیش بینی آب و هوا می پردازد. ابتدا، کاربرد تکنیک های یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی پیچشی ، شبکه های عصبی بازگشتی ، شبکه های حافظه کوتاه مدت طولانی ، شبکه های عصبی خودرمزگذار ، شبکه های مولد تخاصمی و مدل های مبتنی بر ترکیب شبکه های عصبی در پیش بینی پارامترهای جوی مانند دما مورد بحث قرار می گیرد. در ادامه ، چالش های کلیدی شامل نیاز به دادههای عظیم و با کیفیت ، پیچیدگی های مدلسازی و محاسباتی ، مسئله تفسیرپذیری و تعمیم پذیری مدلها بررسی می شوند. در پایان، مسیرهای آینده تحقیقات و توسعه در این زمینه مطرح می شوند.نتایج بررسی ها نشان می دهد که یادگیری عمیق توانایی بالایی در پیش بینی دقیق و کارآمد پارامترهای جوی دارد و می تواند به عنوان مکمل یا جایگزینی برای روشهای سنتی مورد استفاده قرار گیرد. با توجه به پیشرفت های مداوم در یادگیری عمیق و افزایش دسترسی به دادههای جوی با کیفیت ، استفاده از این تکنیک ها می تواند نقشی اساسی در بهبود پیش بینی آب و هوا در آینده ایفا کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، پیش بینی ، آب و هوا.