بهنوش فرخزاده

تغییر اقلیم و افزایش انتشار گازهای گلخانه‌ای، به‌ویژه دی‌اکسیدکربن، ضرورت توسعه ابزارهای نوین برای مدیریت پایدار منابع طبیعی و کاهش مخاطرات زیست‌محیطی را آشکار ساخته است. بازارهای کربن به‌عنوان یکی از مهم‌ترین راهکارهای سیاستی در سطح جهانی مطرح شده‌اند و پیش‌بینی دقیق قیمت کربن می‌تواند نقش مؤثری در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران، سیاست‌گذاران و مدیران منابع طبیعی ایفا کند. در این میان، مراتع به‌عنوان اکوسیستم‌های گسترده و حیاتی، نه‌تنها در تولید علوفه و حمایت از معیشت جوامع روستایی اهمیت دارند، بلکه به‌عنوان مخازن بزرگ کربن در خاک و پوشش گیاهی نیز شناخته می‌شوند. بنابراین پیوند بین پیش‌بینی قیمت کربن و مدیریت مراتع می‌تواند فرصت‌های تازه‌ای برای توسعه پایدار و مشارکت در بازارهای زیست‌محیطی ایجاد کند.این مقاله به بررسی نقش مدل‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت کربن و کاربردهای آن در مدیریت مراتع می‌پردازد. ابتدا مدل‌های کلاسیک ا مانند ARIMA و GARCH مرور می‌شوند. سپس مدل‌های یادگیری ماشین نظیر جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی معرفی می‌شوند. در ادامه، مدل‌های عمیق و ترکیبی همچون LSTM، GRU و چارچوب‌های هیبریدی مانند CEEMDAN-LSTM و CEEMD-SE-VMD-LSTM بررسی می‌گردند که دقت بالاتری در تحلیل داده‌های پیچیده ارائه داده‌اند. در نتیجه ترکیب داده‌های سنجش‌ازدور و اقتصادی با الگوریتم‌های هوشمند می‌تواند ابزار قدرتمندی برای پیش‌بینی ذخیره کربن مراتع، بهینه‌سازی مدیریت چرای دام، و مشارکت این اکوسیستم‌ها در بازار کربن فراهم کند.