مروری بر کاربرد علم داده و یادگیری ماشین در مدیریت آب کشاورزی

مدیریت آب در کشاورزی از طریق فناوری‌ها و نوآوری‌های جدید قابل ارتقا است. از جمله فناوری‌های رو به رشد، علم داده و یادگیری ماشین است. علم داده یک حوزه رو به رشد در دنیای فناوری اطلاعات است که به تحلیل، استخراج اطلاعات، و فهم الگوها و روابط در داده‌های بزرگ کمک می‌کند. این حوزه در صنایع مختلف و بخصوص در زمینه‌های کشاورزی و محیط‌زیست نقش مهمی ایفا می‌کند. یکی از زمینه‌هایی که علم داده در آن تاثیر بسزایی دارد، زمینه علوم و مهندسی آب است. هدف این پژوهش ارائه یک تعریف جامع از علم داده و بررسی مطالعات انجام شده در این زمینه است. بر اساس نتایج به‌دست آمده، 10 درصد مطالعات انجام شده این حوزه در کشاورزی، به موضوع مدیریت آب اختصاص یافته‌اند. همچنین در بین کل مطالعات انجام شده در این حوزه بین سال‌های 2018 تا 2020، ایران سهم 5/62 درصدی بین این مطالعات داشته است. تمرکز پژوهشگران نیز، بیشتر در موضوعات تعیین تبخیر-تعرق گیاه، پیش‌بینی عملکرد و تعیین کیفیت آب بوده است. با این حال با توجه به نوظهور بودن این فناوری، هنوز خلاء‌های مطالعاتی در این حوزه وجود دارد که انتظار می‌رود در آینده نظر محققین به آن‌ها جلب شود. از طرف دیگر، همانند سایر فناوری‌های جدید، مشکلاتی در زمینه اجرا و پیاده‌سازی آن وجود دارد که برای حل این مشکلات، لازم است تا سیاستمداران، محققین، و کشاورزان با همکاری یکدیگر، راهکارهایی را ارائه کنند که بتوانند از مزایای علم داده به شکل بهینه استفاده کنند و در عین حال به چالش‌ها و مشکلات موجود پاسخ دهند.

a review of the application of data science and machine learning in agricultural water management

new technologies and innovations can improve water management in agriculture. data science and machine learning are emerging technologies. data science is a growing field in the world of technology that helps analyze, extract information, and understand patterns and relationships in big data. it plays a pivotal role in a wide range of industries, including agriculture and environmental science. one field in which data science has a significant impact is water science and engineering. the aim of this research is to provide a comprehensive definition of data science and review existing studies in this field. according to the results, 10% of the studies conducted in the field of machine learning in agriculture are related to water management. furthermore, among all studies conducted in this field from 2018 to 2020, iran accounted for 5.62% of the total. this field of research has primarily focused on determining crop evapotranspiration, predicting yield, and assessing water quality. however, given the novelty of this technology, there are still gaps in studies in this field, which is expected to be attracted by researchers in the future. on the other hand, like other emerging technologies, there are challenges in the implementation and execution of data science that require collaborative efforts among policymakers, researchers, and farmers to address. to resolve these challenges, it is necessary for these stakeholders to propose solutions that can optimally leverage the benefits of data science while simultaneously addressing the existing challenges and problems.