کاربردهای یادگیری عمیق در پیش بینی و مدیریت هوشمند سیلاب

سیلاب ها پدیده ای طبیعی با آثار مخرب قابل توجه بر سلامت و ایمنی افراد و زیرساخت های حیاتی هستند. مدیریت موثر سیلاب مستلزم پیش بینی دقیق بارش و جریان، ارزیابی خطر و پاسخ سریع است. پیچیدگی مدیریت سیلاب در دهه های اخیر به دلیل تغییرات ناشی از آب و هوا، شهرنشینی سریع، افزایش جمعیت و تغییر الگوهای کاربری زمین به طور قابل توجهی افزایش یافته است. فناوری های هوش مصنوعی به ویژه یادگیری عمیق با استخراج الگوهای پیچیده از داده های چند منبعی (بارش، دبی، رودخانه، داده های هیدرومتری و حسگرها) به بهبود دقت پیش بینی، تشخیص سیلاب های ناگهانی و مدیریت هوشمند سیلاب می انجامد. ادغام داده ها و مدل سازی غیرخطی که از طریق این فناوری ها امکان پذیر است، می تواند عدم قطعیت های مرتبط با تغییرات اقلیمی را مدیریت کرده و سطح آمادگی و تصمیم گیری را از سطوح محلی، به منطقه ای ارتقا دهد. بنابراین هدف این پژوهش مروری بر مفاهیم، کاربردها و انواع فرآیندهای یادگیری عمیق (DL) در زمینه پیش بینی و مدیریت هوشمند سیلاب است. این بررسی بینش های مهمی در مورد مزایا، چالش ها و محدودیت های مربوط به استفاده از یادگیری عمیق در زمینه پیش بینی و مدیریت هوشمند سیلاب ارائه خواهد داد. چنین بینش های مهمی پیامدهای نظری مهمی برای اصلاح استراتژی ها و سیاست های مدیریت خطر سیلاب خواهد داشت همچنین مزایایی برای تصمیمات قوی تر و پایدارتر در کاهش خطر سیل دارد.

Keywords:

یادگیری عمیق , سیلاب , مدیریت هوشمند , هوش مصنوعی