الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تحذير مبكر من الفيضانات
-
تقييم نموذج GraphCast AI لتوقع هطول الأمطار وإمكاناته في التنبؤ بالأحداث المتطرفة في بنغلاديش Assessment of the GraphCast AI model for precipitation forecasting and its potential in extreme event prediction over Bangladesh
2026 | المؤلف: Mirza Rahem Hasan وآخرون | المجلة: PLOS Climate | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تدرس هذه الدراسة فعالية نموذج GraphCast المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بهطول الأمطار على المدى القصير في بنغلاديش، وهي منطقة تتميز بتنوع مناخي كبير وتضاريس متنوعة. باستخدام بيانات رصدية من 43 محطة تابعة لدائرة الأرصاد الجوية البنغلاديشية (BMD) خلال 2023-2024، يتنبأ النموذج بمجموع هطول الأمطار على مدى فترات 1 و2 و3 أيام. يتم مقارنة أداء…
-
نهج هجين لتحسين توقع الفيضانات وتقييمها: الاستفادة من النماذج الفيزيائية، والتعلم العميق، والاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية A hybrid approach for enhanced flood prediction and assessment: Leveraging physical models, deep learning and satellite remote sensing
2026 | المؤلف: Mohammad Roohi وآخرون | المجلة: Big Earth Data | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم هذه الدراسة إطارًا هجينًا مصممًا لتحسين توقعات الفيضانات وتقييمها في حوض دز، إيران، الذي يتميز بتضاريس معقدة وأنماط هطول أمطار غير منتظمة. يدمج الإطار نموذج HEC-HMS الهيدرولوجي مع خوارزميات التعلم الجماعي ونموذج التعلم العميق U-Net. حقق نموذج HEC-HMS المدمج مع التعلم الجماعي تحسينات كبيرة في دقة التوقع، مع قيم $R^2$ تتراوح من 0.81 إلى…