حکمرانی هوشمند منابع آب و بهینه سازی الگوی کشت در ایران با هوش مصنوعی پیشرفته

ایران با قرار گرفتن در کمربند خشک و نیمه خشک جهان و بخش کشاورزی با مصرف بیش از ۹۰ درصد از منابع آب تجدیدپذیر در قلب یک بحران ملی جای گرفته است. بحرانی که ریشه در اقلیم خشک کشور و شیوه های ناکارآمد مدیریت منابع دارد. ناکارآمدی در آبیاری و انتخاب الگوهای کشت نامتناسب با ظرفیت های اکولوژیک منطقه، این بحران را تشدید کرده و امنیت غذایی و توسعه پایدار را به مخاطره انداخته است. رویکردهای مدیریتی سنتی دیگر پاسخگوی پیچیدگی های فعلی نیستند و نیاز به یک تغییر پارادایم به سمت حکمرانی هوشمند منابع آب داده محور و تطبیق پذیر احساس می شود. این پژوهش با اتخاذ یک روش مرور نظام مند ادبیات با تمرکز بر چالش های بومی، ایران یک چارچوب مفهومی نوآورانه ارائه می دهد که فراتر از کاربردهای متداول ابعاد پیشرفته هوش مصنوعی را نیز تلفیق می کند. این چارچوب بر سه ستون استوار است: (۱) گردآوری داده های چندوجهی از طریق اینترنت اشیا (IoT) و سنجش از دور (RS)، (۲) یک موتور تحلیلی هوشمند که از یادگیری ماشین (ML) برای پیش بینی و بهینه سازی بهره می برد؛ و (۳) ابعاد نوآورانه ای نظیر دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins) برای شبیه سازی سناریوها، یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی داده های کشاورزان و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) برای شفاف سازی تصمیمات. خروجی این چارچوب یک سیستم پشتیبان تصمیم (DSS) است که توصیه های قابل اعتماد و بهینه ای را در دو سطح کلان سیاست گذاری و خرد مزرعه ارائه می دهد. این پژوهش نشان می دهد که پیاده سازی چنین رویکردی راهکاری حیاتی برای افزایش بهره وری آب و تضمین امنیت غذایی پایدار در کشور است.

کلیدواژه ها:

حکمرانی هوشمند ، آب کشاورزی ، هوشمند ، دوقلوهای ، دیجیتال ، کشاورزی ، سنجش از دور ، یادگیری فدرال