فراخوان مقاله: هوش مصنوعی در هیدرولوژی

تحقیقات هیدرولوژیکی و مهندسی هیدرولوژیکی با یک تحول دیجیتالی شامل پیش بینی کاملتر و دقیق سیستمهای پیچیده روبرو هستند. از دیدگاه کلان، هدف تحقیق از بخشهای رودخانه محلی، دریاچه ها، مخازن و غیره به کل حوضه یا حتی محیط جهانی در حال تکامل است. به عنوان مثال، ممکن است ده ها مخزن بر روی یک رودخانه بزرگ توزیع شده باشد، و تبادل اطلاعات و تصمیم گیری در ارتباط بین آنها با چالش بزرگی برای عملیات و کنترل برای محدود کردن خسارات ناشی از سیل روبرو خواهد شد. در این شرایط، میزان اطلاعات و محاسبه بسیار فراتر از روشهای سنتی است. از دیدگاه میکروسکوپی، تحقیقات هیدرولوژیکی با روشهای تصفیه شده بیشتری در حال توسعه است و عوامل بیشتری در مدلهای نظری پوشش داده شده است. استفاده از حسگرهای جدید اتوماتیک حجم زیادی از اطلاعات را به تحقیقات و مهندسی هیدرولوژی می رساند. بنابراین، بیشتر و بیشتر داده های زمان واقعی نیاز به پردازش دارند. به عنوان مثال، در گذشته، محاسبه جریان آب در مناطق آبیاری کشاورزی عمدتا میانگین جریان رودخانه های اصلی و بارش در یک دوره زمانی را محاسبه می کرد، اما در حال حاضر، ما امیدواریم که بتوانیم داده های دقیق تری در زمان واقعی برای پشتیبانی بدست آوریم. تولیدات کشاورزی همه اینها منجر به پردازش و محاسبه داده در زمان واقعی در مقیاس بزرگ شده است. تقریباً غیرممکن است که این وظایف را با روشهای سنتی و محاسبات انسانی انجام دهیم. ابر رایانه ها می توانند به مردم در حل مشکل حجم زیادی از محاسبه داده ها کمک کنند، با این حال مدل هایی که استفاده می کنند ممکن است در کمک به قضاوت و تصمیم گیری محدودیت قابل توجهی داشته باشند، زیرا قادر به ارائه برآورد فرآیندهای پیچیده تحت شرایط عمومی، به ویژه برای شبیه سازی در زمان واقعی یا پیش بینی.