بهینه سازی بهره وری آب در مواجهه با تغییرات اقلیمی: نقش محوری رویکردهای یادگیری ماشین

تغییرات اقلیمی با ایجاد نوسانات شدید در الگوهای بارش، دما و تبخیر- تعرق، مدیریت منابع آب را به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک با چالش های فزاینده ای مواجه ساخته است. در این شرایط بحرانی، ارتقاء بهره وری مصرف آب (WUE) در بخش کشاورزی به عنوان موثرترین راهکار برای سازگاری با کم آبی و حفظ امنیت غذایی مطرح می شود. ارزیابی و بهینه سازی  WUE، به دلیل طبیعت غیرخطی و پویای روابط میان متغیرهای اقلیمی، خاکی و زراعی، از توان مدل های سنتی فراتر رفته است. پیشرفت های اخیر در حوزه علم داده و هوش مصنوعی، و به طور خاص توسعه ی مدل های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، امکان تحلیل حجم عظیمی از داده های اقلیمی، هیدرولوژیکی و زراعی را فراهم کرده است. این مقاله مروری جامع، به بررسی نقش رویکردهای داده محور در بهینه سازی بهره وری مصرف آب در شرایط عدم قطعیت اقلیمی می پردازد. در این پژوهش، با مرور مطالعات انجام شده، کاربرد انواع مدل ها از جمله جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، و شبکه های عصبی در حوزه های کلیدی مانند پیش بینی نیاز آبی، برآورد دقیق تبخیر - تعرق و ارزیابی عملکرد سامانه های آبیاری تحلیل می ­شود. مرور ادبیات نشان می دهد که استفاده از مدل های ترکیبی با ترکیب داده های چندمنبعی (سنجش از دور، سنسورهای IoT و داده های زمینی) دقت تصمیم گیری در مدیریت آب را به طور چشمگیری افزایش می دهد. این رویکرد، نه تنها چالش های ناشی از ناپایداری اقلیمی را مدیریت می کند، بلکه زمینه را برای توسعه سامانه های آبیاری هوشمند و تطبیقی فراهم می سازد که برای افزایش تاب آوری منابع آب ضروری هستند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، آبیاری هوشمند ، پیش بینی ، تاب آوری