软计算模式用于伊朗,巴基斯坦和土耳其的气候变化适应和减缓:系统审查
Muhammad Talha1,2, A Pouyan Nejadhashemi1,3, Kieron Moller1
1Department of Biosystems and Agricultural Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, 48824, USA.
人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),越来越多地用于伊朗,巴基斯坦和土耳其的气候变化适应. 研究表明,人工智能.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
- 气候科学 气候科学
背景情况:
- 经济合作组织 (ECO) 成员伊朗,巴基斯坦和土耳其面临着重大的气候变化挑战.
- 这些国家的不同环境条件需要量身定制的适应和减缓战略.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在ECO国家气候变化适应和缓解方面的应用.
- 确定该地区气候行动人工智能的研究趋势,主题重点和方法论方法.
主要方法:
- 系统性文献审查遵循系统性审查和元分析 (PRISMA) 准则的首选报告项目.
- 对Scopus数据库进行了全面的搜索,从492个初始记录中获得了76篇相关文章.
- 根据人工智能技术 (ML,DL,优化) 和专题重点 (水资源,气候预测,农业,生态系统,防灾) 划分研究.
主要成果:
- 神经网络范式 (57.5%) 和经典的ML方法 (37.3%) 是AI技术的主导.
- 主要应用领域包括水资源管理 (33.3%),气候预测 (22.2%) 和防范自然灾害 (24.2%).
- 研究正在增长,但不均,跨境合作和数据可用性存在差距.
结论:
- 人工智能为提高伊朗,巴基斯坦和土耳其的气候弹性和可持续性提供了巨大的潜力.
- 未来的研究应该集中在综合框架上,以解决发现的差距并促进跨境合作.
- 有效利用人工智能需要提高数据可访问性和协调区域努力,以适应和缓解气候变化.
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