基于物联网与人工智能融合的沙漠化预测框架：贝叶斯网络与遗传算法优化神经网络的应用

本研究针对海湾国家日益严重的沙漠化问题，创新性地提出了一种集成IoT边缘计算与云平台的智能监测预测系统。研究人员通过部署物联网传感器网络实时采集环境数据，利用贝叶斯信念网络(BBN)进行边缘端数据分类，结合遗传算法(GA)优化的神经网络(ANN)建立预测模型，并引入ARIMA时间序列分析方法。实验表明该系统在分类敏感性(96.44%)、预测准确率(97.76%)和时延控制(103.68秒)等方面表现优异，为沙漠化防治提供了实时监测与精准预测的一体化解决方案，对实现可持续土地管理具有重要实践价值。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，沙漠化已成为威胁人类生存环境的重大生态问题。据统计，全球超过40%的人口（约32亿人）正遭受土地退化的影响，而联合国数据显示每年约有1200万公顷耕地因沙漠化消失。这一问题在海湾地区尤为严峻，极端干旱的气候条件与有限的水资源使得该地区成为全球沙漠化研究的重点区域。传统监测方法存在实时性差、预测精度不足等缺陷，难以满足早期预警和精准干预的需求。

Prince Sattam Bin Abdulaziz University的研究团队在《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》发表研究，提出了一种融合物联网与人工智能的沙漠化智能预测框架。该研究通过部署土壤湿度传感器、地下水位监测仪等IoT设备构建实时数据采集网络，在边缘计算节点采用贝叶斯信念网络(BBN)进行数据分类，通过遗传算法(GA)优化的人工神经网络(ANN-GA)建立预测模型，并整合ARIMA时间序列分析方法实现多尺度预测。研究团队还创新性地开发了沙漠化评估指标(DAM)和系统精确偏移(SPS)等量化工具。

关键技术方法包括：1) 基于Raspberry Pi v4的边缘计算架构处理实时IoT数据；2) 贝叶斯概率模型进行沙漠化特征分类；3) 遗传算法优化神经网络权重；4) ARIMA模型进行时间序列预测；5) 使用59,362条UCI数据集验证模型性能，包含28,963张图像数据和30,399条文本数据。

研究结果部分：
数据感知模块(DSM)成功监测8类关键参数，包括5cm/50cm深度土壤湿度、地下水位等，通过AWS Greengrass实现边缘-云协同。

边缘分类模块(ECM)显示BBN分类器在特异性(96.97%)和F值(96.69%)上显著优于SVM(90.44%)和KNN(89.46%)等传统方法。

时空分析模块(STAM)开发的DAM指标有效量化沙漠化风险，时间粒度分析显示系统平均延迟仅103.68秒。

预测模块(PM)中ANN-GA模型在文本和图像数据集分别达到97.53%和97.76%的预测准确率，RMSE低至1.95%，优于所有对比模型。

可靠性测试表明系统整体稳定性达75%(SPS=0.75)，在处理大规模数据时保持93.73%的可靠性能。

该研究通过多技术融合实现了沙漠化监测从被动应对到主动预测的转变。创新性地将边缘计算引入环境监测领域，显著降低了数据传输延迟；GA优化的ANN模型有效解决了传统方法对非线性关系建模的局限性；而ARIMA的引入则扩展了预测时间维度。这些技术突破为制定差异化的防治策略提供了科学依据，特别是对海湾地区这种环境敏感区域具有特殊价值。研究提出的框架不仅提升了沙漠化预测的时空分辨率，其模块化设计也为其他生态问题的智能监测提供了可扩展的解决方案模板。未来研究可进一步优化网络带宽利用和安全机制，并将该模型推广至更多生态脆弱区应用验证。