تحول مدلهای یادگیری ماشین در پیشبینی خشکسالی: مرور پیشرفتها، چالش ها و مسیرهای آینده

خشکسالی به عنوان یکی از پیچیده ترین و پرخطرترین پدیده های اقلیمی تاثیرات عمیقی بر منابع آب، محیط زیست و جوامع انسانی دارد. پیش بینی دقیق و به موقع خشکسالی نقش مهمی در کاهش خسارات و مدیریت بهینه منابع آب ایفا می کند. در این مقاله مروری به بررسی جامع کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی خشکسالی می پردازد و انواع مدل های یادگیری ماشین و ترکیبی، چالش ها و فرصت های آنها را تحلیل می کند. همچنین کاربردهای عملی این فناوری در مدیریت پایدار منابع آب و محیط زیست تبیین شده است. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین با قابلیت مدل سازی روابط غیرخطی و داده محور می توانند به عنوان ابزار قدرتمندی در بهبود دقت پیش بینی خشکسالی و تصمیم گیری های مدیریتی مورد استفاده قرار گیرند. در نهایت راهکارهایی برای توسعه مدل های آینده و ارتقای کارایی پیش بینی های خشکسالی ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

خشکسالی ، پیش بینی خشکسالی ، یادگیری ماشین ، مدل های یادگیری عمیق ، منابع آب ، مدیریت پایدار آب