فهم دور بيانات الطقس في التنبؤ بسطح الأرض باستخدام نموذج مبني على ConvLSTM

يمكن اعتبار التغير المناخي أخطر تهديد فردي يواجه البشرية والبيئة، إذ يؤثر بشكل حاد على السطح الأرضي، الذي يُعد موطنًا لأغلب الأنواع الحية. مستوحاة من تنبؤات الفيديو، واستغلال توفر صور سنتين-2 من برنامج كوبيرنيكوس، حاولت الدراسات الحديثة توقع تطور السطح الأرضي كدالة على تطوره السابق، بالإضافة إلى ارتفاعه وظروف الطقس. وتمديدًا لهذا النموذج، نقترح نموذجًا مبنيًا على شبكة التذكّر الطويلة القصيرة (ConvLSTM) يتميّز بالكفاءة الحسابية (الخفيف الوزن)، لكنه يحقق نتائج متفوّقة مقارنة بالأساليب السابقة. من خلال إدخال بنية مبنية على ConvLSTM إلى هذه المشكلة، يمكننا ليس فقط استيعاب مصادر بيانات متنوعة (سلسلة زمنية من صور سنتين-2، وبيانات الطقس، ونموذج رقمي للارتفاع - DEM)، بل أيضًا تضمين تأثيرات الطقس بشكل صريح في التنبؤات المستقبلية. تؤكد تجاربنا على أهمية معاملات الطقس في فهم ديناميكيات تغطية الأرض، وتُظهر أن خرائط الطقس ذات أهمية كبيرة أكثر من نموذج الارتفاع الرقمي في هذه المهمة. علاوةً على ذلك، نُجري محاكاة توليدية لدراسة كيف يمكن لتغيير معامل طقس واحد أن يؤثر على تطور السطح الأرضي. تُجرى جميع الدراسات باستخدام مجموعة بيانات EarthNet2021. يمكن العثور على الكود، والمواد الإضافية، والنتائج على الرابط: https://github.com/dcodrut/weather2land.