مشارکت هم افزایانه سامانه های پیش بینی گر مبتنی بر یادگیری ماشین در معماری پایش فراهوشمند آلودگی های جوی شهری و مدلسازی احتمالاتی سناریوهای ریسک سلامت جمعیت محور در بستر تغییرپذیری های اقلیمی

در دهه های اخیر، تغییرات اقلیمی و گسترش پدیده های مرتبط با آن مانند افزایش دما، وارونگی های جوی و تشدید پخش آلاینده ها، به یکی از مهم ترین چالش های جوامع شهری تبدیل شده است. افزایش تراکم جمعیتی، رشد صنعت و حمل ونقل، و وابستگی به سوخت های فسیلی، کیفیت هوای شهری را به شدت کاهش داده و پیامدهای جدی برای سلامت انسان ایجاد کرده است. در این میان، توسعه سامانه های پایش فراهوشمند مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین، به عنوان ابزاری کارآمد برای شناسایی الگوهای پیچیده و پیش بینی پویایی آلودگی هوا مطرح شده است. ترکیب این سامانه ها با مدل سازی احتمالاتی سناریوهای سلامت، امکان شناسایی زودهنگام گروه های پرخطر و تدوین سیاست های پیشگیرانه را فراهم می سازد. هدف این مقاله بررسی چگونگی مشارکت هم افزایانه الگوریتم های یادگیری ماشین در معماری های نوین پایش کیفیت هوای شهری و تحلیل ریسک های بهداشتی جمعیت محور در بستر تغییرات اقلیمی است. یافته های نظری نشان می دهد که ادغام رویکردهای آماری کلاسیک با الگوریتم های هوش مصنوعی، ضمن افزایش دقت پیش بینی، توانایی مدیریت عدم قطعیت و سناریوسازی برای شرایط اقلیمی متغیر را به طور چشمگیری ارتقا می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، پایش فراهوشمند ، کیفیت هوا ، تغییرات اقلیمی ، ریسک سلامت ، مدل احتمالاتی ، شهر هوشمند