بهینه سازی مدیریت منابع آب با الگوریتم های یادگیری ماشین: مطالعه موردی در مناطق خشک و نیمه خشک

ایران با بیش از ۷۰ درصد مساحت در مناطق خشک و نیمه خشک و میانگین بارندگی سالانه تنها ۲۵۰ میلیمتر، با چالش های جدی در مدیریتمنابع آب مواجه است. این میزان بارندگی که یک سوم میانگین جهانی است، نیاز به رویکردهای نوین و هوشمندانه برای بهره برداری بهینه از منابعمحدود آبی را ضروری می سازد. یکی از ابزارهای نوین در این حوزه، الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که با تحلیل داده های پیچیده و متغیرها یمختلف، میتوانند نقش موثری در مدیریت منابع آب ایفا کنند. این الگوریتم ها قادر به پیش بینی وضعیت آبهای زیرزمینی، شناسایی الگوهایتغییرات اقلیمی و بهینه سازی استفاده از آبهای خاکستری هستند. همچنین، با استفاده از مدل های پیش بینی، میتوان راهکارهایی برای کاهشهدررفت آب در بخش کشاورزی و شهری ارائه کرد. در پژوهش های اخیر، کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل چرخه آب و مدیریت منابع آبی به نتایجامیدوارکننده ای دست یافته است. این تکنولو ژی می تواند با ارائه راه حل های مبتنی بر داده، به تصمیم گیری بهتر و پایدارتر در مناطق خشک ونیمه خشک کمک کند. بهره گیری از این فناوری می تواند گامی موثر در مقابله با بحران کم آبی در ایران باشد.

بهینه سازی مدیریت منابع آب با الگوریتم های یادگیری ماشین: مطالعه موردی در مناطق خشک و نیمه خشک Keywords:

کم آبی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , مدیریت منابع آ ب