الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنبؤ الفيضانات
-
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…
-
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…
-
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…