تعزيز دقة التنبؤ المناخي في مدينة الزاوية باستخدام تعلم الآلة دراسة تطبيقية للغابات العشوائية وشبكات LSTM (Comprehensive Journal of Science, 2025)
تواجه مدينة الزاوية الساحلية في ليبيا، كغيرها من المناطق الساحلية حول العالم، تحديات مناخية متزايدة تتمثل في ارتفاع درجات الحرارة، تغير أنماط هطول الأمطار، وزيادة وتيرة الظواهر الجوية المتطرفة. يهدف هذا البحث الشامل إلى استكشاف وتوسيع إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التنبؤات المناخية ودعم استراتيجيات التكيف المحلية. تم في هذا الإطار تحليل بيانات مناخية تاريخية ممتدة من عام 1981 إلى 2024، تم الحصول عليها من مشروع NASA POWER. تم تطبيق منهجية موسعة تضمنت نماذج أساس (Persistence و Climatology) للمقارنة، بالإضافة إلى نموذجين رئيسيين لتعلم الآلة: الغابات العشوائية (Random Forest) وشبكات الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM)، بهدف التنبؤ بدرجة الحرارة اليومية. أظهرت النتائج التجريبية تفوقًا واضحًا لنماذج الذكاء الاصطناعي على نماذج الأساس، مع أداء متميز لنموذج الغابات العشوائية (R²=0.94) مقارنة بنموذج LSTM (R²=0.91)  في سياق البيانات المستخدمة. تناقش الدراسة الأنماط المناخية المكتشفة، وتقارن أداء النماذج الذكية بالنماذج التقليدية، وتستعرض التحديات المحلية مثل نقص البيانات والبنية التحتية. كما يقدم البحث قسمًا مفصلاً لتحليل الأخطاء والانحرافات، ويحدد بوضوح حدود الدراسة ومسارات البحث المستقبلية. وتختتم الورقة بتقديم توصيات عملية ومحدثة لتطوير نظم إنذار مبكر، بناء القدرات الوطنية، ودمج تحليلات الذكاء الاصطناعي في صنع القرار، مؤكدةً على أن تبني هذه التقنيات يعد ضرورة استراتيجية لتعزيز صمود ليبيا في مواجهة التغيرات المناخية.