مدلهای پیشی بینی وضعیت خشکسالی به وسیله روشهای هوش مصنوعی

پیشبینی خشکسالی یکی از جنبه های حیاتی سازگاری با تغییرات اقلیمی است که برای مدیریت موثر منابع آب، کشاورزی و کاهش بالیای طبیعی ضروری است. این مقاله به بررسی پیشرفت های اخیر در رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) می پردازد، با تمرکز ویژه بر مدل های ترکیبی که تکنیک های آماری و یادگیری ماشین را ادغام می کنند. مدل های ترکیبی، مانند ARIMA-LSTM و ANN-ARIMA مبتنی بر موجک، دقت و قابلیت اطمینان بالاتری را در پیشبینی شاخص های خشکسالی در مقیاس های زمانی مختلف نشان داده اند. مدل های یادگیری عمیق، از جمله Transformers و Bidirectional LSTMs، در مدیریت پیچیدگی های غیرخطی داده های اقلیمی و هیدرولوژیکی برتری دارند و قابلیت های پیش بینی بی نظیری را ارائه می دهند. این مطالعه همچنین بر نقش چارچوب های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در افزایش شفافیت و تفسیر پذیری مدل های هوش مصنوعی تاکید می کند. ابزارهایی مانند SHAP و LIME بینشی در مورد اهمیت ویژگی ها ارائه می دهند و اعتماد بیشتری را در پیشبینی های مدل ایجاد می کنند و امکان تصمیم گیری آگاهانه را فراهم می آورند. در حالی که چالش هایی مانند هزینه های محاسباتی بالا، محدودیت های داده ها و ویژگی های جغرافیایی خاص همچنان وجود دارند، پیشرفت در ادغام سنجش از دور و تکنیک های بهینه سازی، مانند PSO و الگوریتم های ژنتیک، راه حل های امیدوارکننده ای را ارائه می دهند. جهت گیری های آینده شامل توسعه مدل های ترکیبی خاص منطقه و بالدرنگ و گسترش استفاده از XAI برای ارتقای اعتماد ذینفعان است. یافته ها بر پتانسیل تحول آفرین سیستم های پیشبینی خشکسالی مبتنی بر هوش مصنوعی تاکید می کنند و مسیرهای نوآورانه ای را برای افزایش تاب آوری اقلیمی و مدیریت پایدار منابع آب در سطح جهانی ارائه می دهند.

کلیدواژه ها:

پیشبینی خشکسالی ، هوش مصنوعی ، مدل های ترکیبی ، هوش مصنوعی قابل توضیح ، یادگیری ماشین