مهدیس یارمحمدی

طوفان های گردوغبار بلایایی طبیعی اند که در زندگی انسان و محیط زیست تأثیر چشمگیری گذاشته اند. توسعه مدل هایی، به منظور پیش بینی مسیر حرکت این طوفان ها، در پیشگیری و مدیریت طوفان های گردوغبار نقش بسزایی ایفا می کند زیرا مسیر انتقال آنها را آشکار و مناطق آسیب پذیر بعدی در برابر طوفان را مشخص می کنند. به لطف امکانات روش های یادگیری عمیق در حل مسائل مبتنی بر سری زمانی و یافتن الگوهای پنهان از حجم داده کلان، در این پژوهش، یک مدل ترکیبی شبکه عصبی پیچشی (CNN) به منظور پیش بینی مسیر حرکت طوفان گردوغبار، براساس داده عمق نوری هواویز (AOD) محصول MERRA-2 برای دوازده ساعت آینده، توسعه داده شده است. همچنین چهل رویداد طوفان، شامل 2489 ساعت طوفان در منطقه ای خشک در مرکز و جنوب آسیا، به منظور آموزش مدل به کار رفته است. نتایج نشان می دهد که مدل پیشنهادی پیش بینی دقیقی از مسیر حرکت طوفان به دست می دهد؛ به گونه ای که درمورد گام های زمانی 3، 6، 9 و 12 ساعت آینده، مقادیر دقت کلی به ترتیب برابر با 9806/0، 9810/0، 9813/0 و 9790/0، مقادیر امتیاز F1 به ترتیب برابر با 8490/0، 8524/0، 8530/0 و 8384/0 و مقادیر ضریب کاپا به ترتیب برابر با 8387/0، 8424/0، 8431/0 و 8273/0 است.