مدل سازی رواناب ذوب برف: نگاهی به مدل های HBV و SRM و کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب نواحی ساحلی

خلاصه مقاله حاضر به بررسی مدل سازی رواناب ذوب برف و کاربردهای آن در مدیریت منابع آب نواحی ساحلی می پردازد. هدف اصلی این تحقیق، ارزیابی و مقایسه تطبیقی مدل های HBV و SRM و همچنین بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود دقت پیش بینی رواناب است. در این راستا، ابتدا به اهمیت مدیریت منابع آب و چالش های ناشی از تغییرات اقلیمی و سیلاب ها اشاره شده است. سپس، ویژگی ها و مزایای هر یک از مدل های HBV و SRM به تفصیل توضیح داده می شود، به طوری که مدل HBV به عنوان یک ابزار معتبر برای پیش بینی رواناب در شرایط مختلف اقلیمی شناخته می شود و مدل SRM به دلیل سادگی و کارایی اش در شبیه سازی رواناب ناشی از ذوب برف، کاربردهای گسترده ای دارد. با بررسی منابع به طورکلی مدل SRM به دلیل دقت بالاتر در شبیه سازی رواناب ناشی از ذوب برف در مناطق کوهستانی، به طور متوسط ۱۵ درصد نسبت به مدل HBV برتری دارد. همچنین، نوآوری های هوش مصنوعی، از جمله الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی، به عنوان ابزارهایی موثر در تحلیل داده های پیچیده و بهبود پیش بینی ها معرفی می شوند. نتایج این تحقیق نشان می دهند که ترکیب مدل های سنتی با فن های هوش مصنوعی می تواند به بهبود دقت و کارایی مدل سازی رواناب کمک کند و به مدیران منابع آب در اتخاذ تصمیمات بهینه یاری رساند. استفاده از هوش مصنوعی می تواند به طور متوسط تا حدود ۳۰ الی ۴۰ درصد دقت پیش بینی مدل های رواناب را به ویژه در شناسایی الگوهای پیچیده و تحلیل داده های بزرگ بهبود بخشد. این بهبود به دلیل توانایی الگوریتم های یادگیری ماشین در یادگیری از داده های تاریخی و شبیه سازی دقیق تر فرآیندهای هیدرولوژیکی است. درنهایت، این بررسی بر لزوم جمع آوری داده های دقیق و معتبر تاکید می کند و پیشنهاد می کند که این رویکرد می تواند به تحقق اهداف توسعه پایدار و حفاظت از منابع آبی در برابر تغییرات اقلیمی کمک کند.

کلیدواژه ها:

مدل HBV ، مدل SRM ، هوش مصنوعی ، رواناب ، منابع آب