مع ارتفاع درجات الحرارة وزيادة كثافة الأنشطة البشرية، تحدث تغيرات كبيرة في نظام بيئي البحيرات من حيث الهيدرولوجيا والديناميكا الحرارية والتوازن البيئي، مما يظهر نمطاً استجابياً معقداً في الزمان والمكان. تسرع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق بشكل كبير دور البيانات الكبيرة المستخدمة في رصد البحيرات لكشف التغيرات في الزمان والمكان. بناءً على الأبحاث السابقة، قمنا في هذه الورقة بتجميع أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ورصد البحيرات، وتوصلنا إلى أن هذا المجال يركز بشكل متزايد على استجابة البحيرات الشاملة تحت شروط ارتفاع درجات الحرارة (خصوصاً زيادة الموجات الحارة والطقس الشديد). للتصدي للتحديات التي تعترض سرعة التغير المكاني والزماني لنظام بيئي بحيرات، بدأت وسائل المراقبة عن بُعد تتحول تدريجياً إلى نمط مراقبة متكامل من مجموعة متنوعة من المصادر باستخدام (الأقمار الصناعية الافتراضية + النظام المتكامل للمراقبة من الأرض والفضاء)، مما زاد من دقة مراقبة الحركة الديناميكية في البحيرات على مقياس متعدد وفي تنوع واسع. في الوقت نفسه، تطورت نماذج المراقبة عن بعد من نماذج الخبرة/الآلية التقليدية إلى آلية مُحرّكة بمزدوجة الدفع (نماذج الآلية الظاهرية + نماذج التعلم الآلي الخفية)، مما زاد من قدرتها التدريجية على محاكاة وتنبؤ العمليات الهيدرولوجية والحرارية والبيولوجية. ناقشت الورقة أيضاً تكامل البيانات الكبيرة من المراقبة عن بُعد وخوارزميات الذكاء الاصطناعي في رصد البحيرات على المدى الطويل وتوقعات السيناريوهات المستقبلية.

رصد البحيرات; الذكاء الاصطناعي; تغير المناخ; نماذج الخوارزميات