الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنبؤ الفيضانات
-
BiasCast: تعلم وضبط التحيزات في الوقت الحقيقي من التوقعات الجوية لتعزيز توقعات الجريان
2026 | المؤلف: Oliver Konold وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج التعلم العميق، وبشكل خاص شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)، في التنبؤ بالفيضانات التشغيلية، مع التركيز على التحديات التي تطرحها الانتقال من بيانات إعادة التحليل عالية الجودة إلى بيانات التنبؤ الجوي ذات الدقة الأقل. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات Extended LamaH-CE، التي تشمل 451 حوضًا، لاستكشاف استراتيجيات تدريب مختلفة وهياكل…
-
مقارنة أنظمة التنبؤ بالفيضانات والإنذار المبكر في شمال غرب أوروبا
2026 | المؤلف: Tim Busker وآخرون | المجلة: Natural hazards and earth system sciences | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقيّم هذه الدراسة أنظمة التنبؤ بالفيضانات والإنذار المبكر (FFEWSs) التشغيلية في شمال غرب أوروبا، وتحديداً في ألمانيا ولوكسمبورغ وبلجيكا وهولندا، بعد الفيضانات الكارثية في يوليو 2021 التي أسفرت عن أكثر من 200 حالة وفاة. تسلط الأبحاث الضوء على التقدم الكبير في FFEWSs عبر هذه الدول، بما في ذلك تحسين عتبات الإنذار، وإدخال عتبات جديدة للأحداث…
-
إمكانيات بيانات EO لتحسين مراقبة الفيضانات والتنبؤ بها: تقييم تحالف
2026 | المؤلف: Angelica Tarpanelli وآخرون | المجلة: Surveys in Geophysics | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم والتحديات في توقع الفيضانات النهرية، مع التركيز على دمج بيانات مراقبة الأرض (EO) مع النماذج الهيدرولوجية التقليدية. يبرز الاعتماد على الشبكات الهيدرولوجية الأرضية ونماذج الطقس العددية، التي تواجه قيودًا في المناطق التي تعاني من نقص البيانات. يمكن أن تعزز بيانات EO توقع الفيضانات من خلال توفير ملاحظات عالمية…
-
تمكين التنبؤ بالفيضانات بدقة عالية في الوقت الحقيقي لكامل ولاية برلين من خلال نمذجة فيزيائية معززة متعددة وحدات معالجة الرسوم
2026 | المؤلف: Shahin Khosh Bin Ghomash وآخرون | المجلة: Natural hazards and earth system sciences | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقيّم هذه الدراسة فعالية نموذج RIM2D الهيدروديناميكي في التنبؤ بتأثير الفيضانات، وخاصة قدراته في الحسابات متعددة وحدات معالجة الرسوميات، التي تعزز تطبيقه في التخطيط الحضري وأنظمة الإنذار المبكر للمناطق الحضرية الكبرى. تم اختبار النموذج باستخدام فيضان الأمطار في يونيو 2017 في برلين، مما أظهر قدرته على إنتاج محاكاة موثوقة لمدى الغمر وديناميات التدفق مع أوقات…
-
دمج بيانات قياس الارتفاع SWOT لإعادة تحليل الفيضانات النهرية: من البيانات الاصطناعية إلى البيانات الحقيقية
2026 | المؤلف: Q. Bonassies وآخرون | المجلة: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الدور المهم للاستشعار عن بعد، وخاصة من خلال مهمة سطح المياه وتضاريس المحيط (SWOT)، في تعزيز مراقبة الفيضانات ونمذجة الديناميكا الهيدروليكية. تركز الدراسة على امتداد بطول 50 كم من نهر غارون، باستخدام استراتيجيات دمج بيانات مختلفة تعتمد على مرشح كالمان الجماعي (EnKF) لتحسين دقة إعادة تحليل الفيضانات النهرية. تشير…
-
التنبؤ بالتساقط والمياه الجارية على المدى الفرعي القائم على التعلم العميق في منطقة مصدر نهر اليانغتسي
2025 | المؤلف: Ningpeng Dong وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على التعلم العميق لتعزيز التنبؤات الهيدرومناخية دون الموسمية، مع التركيز بشكل خاص على التنبؤات المشتركة للأمطار وتدفق المياه مع فترة زمنية تصل إلى 30 يومًا. يدمج الإطار مجموعة من نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) المحسنة، والتي تستخدم كتل ResNet ودالة خسارة متخصصة لتقليل توقعات الأمطار من المركز الأوروبي للتنبؤات…
-
تحسين توقعات تدفق المياه باستخدام نمذجة هجينة تدمج المخرجات الجليدية-الهيدرولوجية، التعلم العميق وتحويل الموجات
2025 | المؤلف: Jamal Hassan Ougahi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تبحث هذه الدراسة في ديناميات ذوبان الثلج والجليد، وهو أمر حاسم لتقييم مخاطر الفيضانات وإدارة موارد المياه في أحواض الأنهار عالية الارتفاع. تستخدم الدراسة نهجًا هجينًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يدمج مخرجات نموذج هيدرولوجي جليدي (GSM-SOCONT) مع تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة. أظهر نموذج التعلم العميق المستقل، CNN-LSTM، أداءً متفوقًا مقارنة بالنماذج التقليدية، محققًا مقاييس…
-
تطوير إطار نمذجة جديد يعتمد على آلة التعلم المتطرفة ذات النواة الموزونة والانحدار الجبهي لتوقع تدفق المياه
2024 | المؤلف: Arvin Samadi-Koucheksaraee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تركز البحث على تحسين توقعات تدفق المياه، وهو أمر حيوي لإدارة الموارد المائية الفعالة والاستعداد للكوارث. يحدد القيود في تقنيات التعلم الآلي (ML) الحالية، مثل الحاجة إلى اختيار المتنبئين الأمثل والقدرة على التعميم عبر آفاق زمنية مختلفة. لمعالجة هذه القضايا، يقدم الدراسة نموذج هجين جديد، B-MVMD-WKELM-R-GBO، الذي يدمج تحليل الوضع المتغير متعدد المتغيرات (MVMD)، وXGBoost…
-
التنبؤ العالمي بالفيضانات الشديدة في الأحواض المائية غير المقاسة
2024 | المؤلف: Grey Nearing وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على التقدم الذي حققه نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) في التنبؤ بتدفق المياه اليومي على مدى فترة توقع تبلغ 7 أيام. تم تدريب النموذج والتحقق من صحته بدقة باستخدام بيانات خارج العينة من 5,680 مقياس تدفق، مع استخدام التحقق المتقاطع العشوائي k-fold لضمان…