كاربرد الگوريتم هاي يادگيري ماشين در بررسي و تحليل ابعاد تغيير اقليم، خشكسالي و پتانسيل سيل خيزي

Machine Learning Algorithms in investigating and analyzing the dimensions of climate change, drought and flood potential

با تشديد بحران هاي اقليمي، هوش مصنوعي به عنوان ابزاري براي اقدامات اقليمي، از جمله مدل‌سازي، پيش‌بيني و بهينه‌سازي در حال ظهور است. مدل هاي يادگيري ماشين با تجزيه و تحليل داده هاي محيطي، بينش تازه اي در راستاي الگوهاي تغيير اقليم و ابعاد خشك سالي و سيل خيزي ارائه داده و در زمينه ثبات و پايداري زيست محيطي، اطلاعات قابل اتكا و جامعي را فراهم مي نمايد. در اين مطالعه از طريق مرور منابع مختلف و مطالعات كتابخانه اي به گردآوري يافته ها و گزارش اطلاعات در ارتباط با كاربرد الگوريتم هاي يادگيري ماشين در بررسي تغيير اقليم، پتانسيل سيل خيزي و خشك سالي پرداخته شد. مطابق نتايج، روش‌هاي يادگيري ماشيني مي‌توانند به طور موثر روابط سلسله مراتبي و غيرخطي بين متغيرهاي مستقل و وابسته را تجزيه و تحليل كنند و در نتيجه عملكرد مطلوبي دارند. يادگيري ماشيني پتانسيل درك الگوهاي وقوع و عواملي را كه منجر به مخاطرات طبيعي به طور موثر مي‌شوند، سرعت بخشيده است. كاربردهاي اين الگوريتم‌ها در پيش‌بيني خشك-سالي و سيل خيزي به مديريت اين رخدادها و مديريت توسعه پايدار كمك نموده است. بنابراين، يادگيري ماشيني اين پتانسيل را دارد كه شيوه پيش‌بيني و پيشگيري از وقايع تغيير اقليم، خشك سالي و سيل خيزي را متحول كند. با تجزيه و تحليل حجم وسيعي از داده ها از منابع مختلف، الگوريتم هاي يادگيري ماشيني مي-توانند الگوها و روابطي را شناسايي كنند كه مي توانند به ما در پيش بيني زمان و مكان وقوع اين رخدادها كمك كنند. مطابق بررسي منابع، در حالي كه الگوريتم‌هاي يادگيري ماشيني در پيش‌بيني و پيشگيري از رخدادهاي مورد مطالعه موثر بوده‌اند، هنوز چالش‌ها و محدوديت‌هايي وجود دارد كه بايد برطرف شوند. نتايج حاصل از اين پژوهش، نشان دهنده كاربرد و اثرات مثبت يادگيري ماشين در پيش بيني، بررسي و تحليل رخدادهاي تغيير اقليم، خشك سالي و سيل خيزي مي باشد.