تدرس هذه الدراسة ديناميات تملح التربة في حوض نهر شييانغ في المنطقة الجافة بشمال غرب الصين من 2002 إلى 2022، باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد والبيانات الملاحظة. تكشف النتائج أنه بينما تظل المساحة الإجمالية المتأثرة بالتملح مستقرة، فإن شدة التملح في تزايد، لا سيما في التلال الشمالية ومناطق الانتقال بين الواحات والصحاري. تحدد الأبحاث أن…

في مجال علوم الهيدرولوجيا، أصبحت تقنيات التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، ذات أهمية متزايدة لنمذجة هطول الأمطار والجريان السطحي. ومع ذلك، فإن مشكلة شائعة تم تحديدها في الأدبيات هي تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات صغيرة ومتجانسة، غالبًا ما تكون مستمدة من حوض هيدرولوجي واحد. يجادل هذا الورقة بأن نماذج LSTM…

تبحث هذه الدراسة في تطبيق تقنيات التعلم العميق للتنبؤ برطوبة التربة، وهي عنصر حاسم في الدورة الهيدرولوجية. تقيم الدراسة عشرة هياكل شبكية مختلفة، بما في ذلك ثلاثة مستخلصات ميزات أساسية وسبعة نماذج هجينة، حيث إن ستة من الأخيرة هي تطبيقات جديدة في هذا السياق. تتم مقارنة النماذج بشكل منهجي بناءً على أدائها التنبؤي وكفاءتها الحاسوبية…