تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لرسم خرائط تعرض الفيضانات الفعالة في المناطق الحضرية، مع التأكيد على التحدي المتمثل في تحقيق توازن بين قابلية تفسير النموذج ودقته التنبؤية في النمذجة البيئية. من خلال دمج التأثيرات المحلية المتراكمة (ALE) مع نماذج التعلم الآلي الجماعية – تحديدًا الانحدار اللوجستي (LR)، وغابة عشوائية (RF)، وزيادة التدرج القصوى (XGBoost) -…

تبحث هذه الدراسة في توقع التبخر والنتح المرجعي (ET) في محافظة سيارت التركية، وهي منطقة شبه جافة، باستخدام تقنيات التعلم الآلي المختلفة (آلة الدعم الشعاعي، XgBoost، الجيران الأقرب، الغابة العشوائية) ونماذج الانحدار الإحصائي (الرباعيات، المربعات الصغرى الجزئية، LASSO، Ridge، Elastic Net، غير المعلمية، الخطية). تضمنت النماذج متغيرات المناخ مثل درجة الحرارة، الرطوبة، سرعة الرياح، والإشعاع…

تتناول البحث التأثيرات الكبيرة للفيضانات، مع التأكيد على الحاجة إلى نماذج شاملة لضعف الفيضانات والخسائر الاقتصادية التي تأخذ في الاعتبار كل من عمق الغمر ومدة الفيضانات. النماذج التقليدية أحادية المتغير، التي تركز فقط على مقاييس الشدة، تفشل في التقاط تعقيدات تأثيرات الفيضانات، خاصة في البيئات الحضرية. لسد هذه الفجوة، طور المؤلفون نماذج متعددة المتغيرات وأحادية…