کاربرد مدل های پیش بینی تقاضا و مصرف آب (DBI) در مدیریت منابع آب در بخش شبکه توزیع آب، شبکه های آبیاری و زهکشی در استان خوزستان

مدیریت تقاضای آب در بخش توزیع آب (شبکه های آبیاری و زهکش)، به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک همچون استان خوزستان به یکی از چالش های راهبردی در دهه اخیر تبدیل شده است. از یک سو کاهش منابع آب تجدیدپذیر ناشی از تغییرات ملموس اقلیمی (کاهش بارندگی و افزایش دمای هوا) و از سوی دیگر فشار ناشی از توسعه سطوح زیرکشت و بهره برداری بی رویه از منابع آب، ضرورت تغییر رویکرد از مدیریت سنتی به مدیریت داده محور و پیش نگر را بیش از پیش برجسته کرده است. در این میان بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین از قبیل مدل Random Forest به عنوان ابزاری توانمند در پیش بینی تقاضای آب در مقیاس مزرعه ای و منطقه ای جایگاه ویژه ای یافته است. مطالعه حاضر با هدف بررسی قابلیت کاربرد الگوریتم Random Forest در پیش بینی مصرف آب کشاورزی در استان خوزستان به تحلیل داده های تاریخی آب و هوا، اطلاعات خاک، نوع محصول، زمان کاشت و پارامترهای موثر دیگر پرداخته است. یافته ها نشان می دهند که مدل Random Forest توانسته است با دقت قابل قبولی، تقاضای واقعی آب برای محصولات عمده ای همچون گندم و نیشکر را پیش بینی کند. این دقت بالا، به ویژه در شرایط عدم قطعیت اقلیمی، عامل کلیدی در بهینه سازی برنامه ریزی منابع آبی و کاهش هدررفت آب محسوب می شود. بر اساس تحلیل های انجام شده، پیاده سازی این مدل در زیرساخت های تصمیم سازی مبتنی بر هوش تجاری (DBI) می تواند منجر به توسعه سامانه های پیش بینی و هشدار تخصیص بهینه منابع و تدوین الگوی کشت سازگار با محدودیت های آبی شود. تجربه های موفق در استان خوزستان حاکی از آن است که استفاده از مدل های هوشمند در کنار داده های محلی و منطقه ای، بستری مناسب برای تحول در حکمرانی آب کشاورزی فراهم می سازد. در نتیجه توصیه می شود که سازمان های متولی آب و کشاورزی استان با ایجاد پایگاه های داده متمرکز، آموزش کارشناسان محلی و توسعه سامانه های تصمیم یار زمینه ساز استقرار گسترده این فناوری ها شوند. به کارگیری مدل های یادگیری ماشین نه تنها موجب ارتقاء بهره وری منابع آبی بلکه در بلندمدت سبب تاب آوری بیشتر سامانه کشاورزی استان در برابر بحران های آبی خواهد شد.

کلیدواژه ها:

DBI ، منابع آب ، کشاورزی ، خوزستان ، random forest