水資源管理における人工知能、最適化、モデリング技術：相互接続と新たな相乗効果

科学分野:

• 環境科学;水資源管理;計算水文学

背景:

• 効果的な水管理は、流域モデル、AI、意思決定支援システムなどの多様な要素の統合に依存する。;既存のフレームワークは、スケーラビリティとデータの整合性において課題に直面することが多く、最適な水資源の利用を制限している。

研究 の 目的:

• 流域モデル、最適化アルゴリズム、人工知能、代理モデル、モニタリング、意思決定支援システムの6つの主要な水管理要素間の相互関係を探求すること。;水管理の実践を改善し、水質保護を強化するための潜在的な相乗効果を特定すること。

主な方法:

• 体系的レビューおよびメタアナリシスに関する優先報告項目（PRISMA）ガイドラインを遵守した体系的な文献レビュー。;関連研究の特定、スクリーニング、適格性評価、選択、および相互参照。

主要な成果:

• 高度な流域モデルは洞察を提供するが、時空間的な変動やスケーラビリティに苦労する。;機械学習アプローチは可能性を示すが、データの不備や一貫性の欠如によって制限される。;要素間の相互接続は確立されているが、未踏の相乗効果はさらなる調査を必要とする。

結論:

• 水質保護を進めるためには、確立された水管理フレームワークと新たな技術を統合することが不可欠である。;AIと高度なモデリングの利点を最大化するためには、データ制限とスケーラビリティの課題に対処することが不可欠である。