کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین در هیدروکلیماتولوژی برای مدیریت پایدار منابع آب

این مقاله به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در هیدروکلیماتولوژی با تمرکز بر مدیریت پایدار منابع آب می پردازد. هدف اصلی، تحلیل تکنیک های پیشرفته مانند مدل های هدایت شده توسط فیزیک (PhyML)، یادگیری عمیق (مانند LSTM)، و رویکردهای هیبریدی برای پیش بینی جریان رودخانه، سطوح آب زیرزمینی، کیفیت آب، و بار رسوب است. روش شناسی شامل بررسی روش های مختلف، منابع داده های متنوع از حوضه های مانند ماهانادی و میسوری، و ارزیابی با معیارهایی مانند NSE و RMSE است. نتایج نشان می دهد که این مدل ها دقت پیش بینی را تا ۳۰٪ بهبود می دهند و در سناریوهای تغییرات اقلیمی عملکرد بهتری نسبت به روش های سنتی دارند. چالش هایی مانند نیاز به داده های بزرگ و ناسازگاری فیزیکی نیز مورد بحث قرار گرفته و رویکردهای هیبریدی به عنوان راه حل پیشنهادی معرفی شده اند. این مطالعه بر اهمیت ادغام دانش فیزیکی با هوش مصنوعی برای توسعه راهکارهای پایدار تاکید دارد و مسیرهایی برای تحقیقات آینده ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هیدروکلیماتولوژی ، پیش بینی جریان ، کیفیت آب ، مدل های هیبریدی