کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در بررسی و تحلیل ابعاد تغییر اقلیم، خشکسالی و پتانسیل سیل خیزی

با تشدید بحران های اقلیمی، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای اقدامات اقلیمی، از جمله مدل‌سازی، پیش‌بینی و بهینه‌سازی در حال ظهور است. مدل های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده های محیطی، بینش تازه ای در راستای الگوهای تغییر اقلیم و ابعاد خشک سالی و سیل خیزی ارائه داده و در زمینه ثبات و پایداری زیست محیطی، اطلاعات قابل اتکا و جامعی را فراهم می نماید. در این مطالعه از طریق مرور منابع مختلف و مطالعات کتابخانه ای به گردآوری یافته ها و گزارش اطلاعات در ارتباط با کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در بررسی تغییر اقلیم، پتانسیل سیل خیزی و خشک سالی پرداخته شد. مطابق نتایج، روش‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به طور موثر روابط سلسله مراتبی و غیرخطی بین متغیرهای مستقل و وابسته را تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه عملکرد مطلوبی دارند. یادگیری ماشینی پتانسیل درک الگوهای وقوع و عواملی را که منجر به مخاطرات طبیعی به طور موثر می‌شوند، سرعت بخشیده است. کاربردهای این الگوریتم‌ها در پیش‌بینی خشک-سالی و سیل خیزی به مدیریت این رخدادها و مدیریت توسعه پایدار کمک نموده است. بنابراین، یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارد که شیوه پیش‌بینی و پیشگیری از وقایع تغییر اقلیم، خشک سالی و سیل خیزی را متحول کند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها از منابع مختلف، الگوریتم های یادگیری ماشینی می-توانند الگوها و روابطی را شناسایی کنند که می توانند به ما در پیش بینی زمان و مکان وقوع این رخدادها کمک کنند. مطابق بررسی منابع، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در پیش‌بینی و پیشگیری از رخدادهای مورد مطالعه موثر بوده‌اند، هنوز چالش‌ها و محدودیت‌هایی وجود دارد که باید برطرف شوند. نتایج حاصل از این پژوهش، نشان دهنده کاربرد و اثرات مثبت یادگیری ماشین در پیش بینی، بررسی و تحلیل رخدادهای تغییر اقلیم، خشک سالی و سیل خیزی می باشد.