مع ارتفاع درجات الحرارة وزيادة كثافة الأنشطة البشرية، يحدث تغير كبير في نظام بيئة البحيرات في مجالات الهيدرولوجيا والديناميكا الحرارية والتوازن البيئي، مما يؤدي إلى نمط استجابة زمكانية معقد. شهد تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق دورا هاما في تعزيز دور البيانات الضخمة للرصد عن بعد في كشف تغيرات زمكانية البحيرات. استنادا إلى البحث السابق، قامت هذه الورقة بمراجعة تطورات البحث الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي ورصد البحيرات في عصر الذكاء الاصطناعي، مما يظهر اهتماما متزايدا بالاستجابة الشاملة للبحيرات في ظل ظروف التغير المناخي (بشكل خاص زيادة الاحتباس الحراري والطقس الشديد مثل موجات الحر). ومن أجل التعامل مع التحديات التي تواجه النظام البيئي للبحيرات في التغير السريع بين مقياس زمني ومجال زماني مختلف، بدأت وسائل الرصد عن بعد في التحول تدريجيا إلى نمط مراقبة متكامل من مصادر متعددة تتكامل من خلال كوكبة اصطناعية افتراضية + توحيد الرصد الجوي-الأرضي. وقد أدى ذلك بشكل كبير إلى تحسين دقة وتغطية مراقبة البحيرات الديناميكية على مقياس متعدد وبعدد متعدد. في الوقت نفسه، تمركز النماذج الرصد عن بعد من نماذج الخبرة/الآلية التقليدية إلى آلية نموذج الآلية الواضحة + نموذج التعلم الآلي الخفي بشكل تدريجي، مما أدى إلى تحسين تداولية النمذجة والتنبؤ للعمليات الهيدرولوجية والحرارية والبيولوجية. وقد استكشفت هذه الورقة أيضا إمكانات تكامل البيانات الضخمة للرصد عن بعد مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الرصد الطويل المدى وتوقع السيناريوات المستقبلية، لتوفير إمكانيات جديدة لفهم الديناميكية البحيرات تحت ضغوط البيئة المعقدة واتجاهات التغير في المستقبل.

رصد البحيرات; الذكاء الاصطناعي; التغير المناخي; نموذج الخوارزميات