پهنه بندی ریسک سیالب با استفاده از روشهای یادگیری ماشین

تغییرات اقلیمی در سالهای اخیر تاثیرات قابل توجهی بر الگوهای جوی و وقوع سیالب های شدید داشته است. این سیالب ها به عنوان یکی از خطرات اصلی در حوزه هیدرولوژی و هواشناسی، می توانند عواقب منفی و پیش بینی ناپذیری برای زندگی بشر ایجاد کنند. این مقاله به بررسی مدیریت ریسک سیالب و روش های پهنه بندی آن با استفاده از یادگیری ماشین و ابزارهای پردازش جغرافیایی می پردازد. مدل های یادگیری ماشین به دلیل قابلیت هایشان در شناسایی الگوها و ارائه پی شبینی های دقیق، به طور فزاینده ای در پیش بینی سیالب ها به کار می روند. همچنین، ترکیب سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) با این مدل ها امکان ایجاد نقشه های خطر و آسیب پذیری سیالب را فراهم می آورد. این نقشه ها به شناسایی مناطق مستعد سیالب و ارزیابی ریسک کمک می کنند و می توانند به کاهش خسارات ناشی از این پدیده طبیعی منجر شوند. در این مقاله، به بررسی مفاهیم ریسک و آسیب پذیری سیالب و روش های مختلف ارزیابی آن ها پرداخته شده است. همچنین، بر اهمیت انتخاب دقیق عوامل موثر بر سیالب و استفاده از داده های تاریخی و محیطی برای بهبود دقت پیش بینی ها تاکید شده است. نتایج این تحقیق می تواند به افزایش آمادگی و کاهش آسیب های ناشی از سیالب ها کمک کند و ابزارهای موثری برای سیاستگذاری و مدیریت ریسک سیالب ارائه دهد.

کلیدواژه ها:

پهنهبندی ریسک سیالب ، پهنهبندی خطر سیالب ، پیشبینی سیالب ، یادگیری ماشین