پیشبینی خشکسالی با تکنیک های هوش مصنوعی (یک مرور کوتاه)

خشکسالی به عنوان یکی از مخرب ترین بلایای طبیعی با ویژگی های منحصربه فردی همچون تدریجی بودن، استمرار طولانی مدت و اثرات مرکب، چالشی پیچیده در مدیریت منابع آب محسوب می شود. ایران با اقلیم خشک و نیمه خشک، از جمله مناطق آسیب پذیر در برابر این پدیده است که با کاهش منابع آب زیرزمینی و تخریب اکوسیستم ها همراه بوده است. در این مطالعه، کاربرد تکنیک های هوش مصنوعی در پیش بینی خشکسالی مورد بررسی قرار گرفته است. مدل های پیشرفته ای مانند شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، LSTM، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و مدل های ترکیبی (ANN-ICA) و (ANN-BBO) نشان داده اند که در مقایسه با روش های سنتی، دقت بالاتری در پیش بینی خشکسالی در مقیاس های زمانی مختلف دارند. همچنین شاخص هایی مانند SPI با کمک هوش مصنوعی امکان پایش دقیق تر روند خشکسالی را فراهم می کنند. با این وجود، چالش هایی نظیر کمبود داده های باکیفیت، عدم قطعیت مدل های اقلیمی و پیچیدگی تفسیر نتایج، محدودیت هایی در این مسیر ایجاد کرده اند. برای غلبه بر این موانع، توسعه هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI)، ادغام داده های ماهواره ای جدید و تقویت همکاری بین رشته های پیشنهاد می شود. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی با قابلیت پردازش داده های پیچیده و شناسایی الگوهای غیرخطی، ابزاری موثر در پیش بینی خشکسالی و مدیریت منابع آب است. با این حال، موفقیت کامل در این زمینه نیازمند عزم ملی، راهبردهای جامع و مشارکت تمام ذینفعان می باشد. پیشنهاد می شود تحقیقات آینده بر توسعه سیستم های هشدار زودهنگام هوشمند، بررسی تاثیر تغییرات اقلیمی و افزایش دقت مدل ها متمرکز شوند.

کلیدواژه ها:

خشکسالی ، پیشبینی ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مدیریت منابع آب