تم نشر بحث علمي من قبل التدريسية (م.م الاء حسين عبد الامير) في قسم هندسة تقنيات البناء و الانشاءات في مجلة Water ضمن دار النشر MPDI<br />ضمن مستوعبات سكوبس <br />تحت عنوان :LSTM Model Integrated Remote Sensing Data for Drought<br />Prediction: A Study on Climate Change Impacts on Water<br />Availability in the Arid Region<br />تناول هذا البحث:<br />يعد تغير المناخ أحد المصطلحات الشائعة في العالم في الوقت الحاضر بسبب تأثيره العميق على صحة الإنسان ونشاطه. تعد أحداث الجفاف الشديد والتصحر من نتائج تغير المناخ. استخدمت هذه الدراسة قوة أدوات الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج الذاكرة القصيرة والطويلة المدى (LSTM) للتنبؤ بمؤشر الجفاف لمحافظة الأنبار بالعراق. تم استخدام البيانات من مؤشر التبخر والنتح القياسي للهطول (SPEI) لمدة 118 عامًا للدراسة الحالية. استخدم النموذج المقترح سبعة محسنات مختلفة لتعزيز أداء التنبؤ. بناءً على مؤشرات أداء مختلفة، تظهر النتائج أن محسنات RMSprop و<br />Adamax حققت أعلى دقة (90.93٪ و 90.61٪ على التوالي). بالإضافة إلى ذلك، تنبأت النماذج بالسنوات الأربعين القادمة من SPEI لمنطقة الدراسة، حيث أظهرت جميع النماذج اتجاهًا تصاعديًا في SPEI. في المقابل، لم تتوقع أفضل النماذج زيادة في شدة الجفاف. يسلط هذا البحث الضوء على الدور الحيوي لنماذج التعلم الآلي والاستشعار عن بعد في التنبؤ بالجفاف وأهمية هذه التطبيقات من خلال توفير بيانات مناخية دقيقة من أجل إدارة أفضل للموارد المائية، وخاصة في المناطق القاحلة مثل محافظة الأنبار.