بهینه سازی مدیریت منابع آب با الگوریتم های یادگیری ماشین: مطالعه موردی در مناطق خشک و نیمه خشک

ایران با بیش از ۷۰ درصد مساحت در مناطق خشک و نیمه خشک و میانگین بارندگی سالانه تنها ۲۵۰ میلیمتر، با چالش های جدی در مدیریتمنابع آب مواجه است. این میزان بارندگی که یک سوم میانگین جهانی است، نیاز به رویکردهای نوین و هوشمندانه برای بهره برداری بهینه از منابعمحدود آبی را ضروری می سازد. یکی از ابزارهای نوین در این حوزه، الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که با تحلیل داده های پیچیده و متغیرها یمختلف، میتوانند نقش موثری در مدیریت منابع آب ایفا کنند. این الگوریتم ها قادر به پیش بینی وضعیت آبهای زیرزمینی، شناسایی الگوهایتغییرات اقلیمی و بهینه سازی استفاده از آبهای خاکستری هستند. همچنین، با استفاده از مدل های پیش بینی، میتوان راهکارهایی برای کاهشهدررفت آب در بخش کشاورزی و شهری ارائه کرد. در پژوهش های اخیر، کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل چرخه آب و مدیریت منابع آبی به نتایجامیدوارکننده ای دست یافته است. این تکنولو ژی می تواند با ارائه راه حل های مبتنی بر داده، به تصمیم گیری بهتر و پایدارتر در مناطق خشک ونیمه خشک کمک کند. بهره گیری از این فناوری می تواند گامی موثر در مقابله با بحران کم آبی در ایران باشد.

کلیدواژه ها:

کم آبی ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مدیریت منابع آ ب