پیش‌بینی پدیده‌های هیدرولوژیکی و هیدروژئولوژیکی همواره به‌عنوان یکی از چالش‌برانگیزترین و درعین‌حال حیاتی‌ترین حوزه‌های پژوهشی در علوم آب مطرح بوده است. پدیده‌هایی نظیر بارش، آبدهی و کیفیت آب رودخانه‌ها، انتقال رسوب و نوسانات سطح آب زیرزمینی، به دلیل تعدد و تعامل پیچیده‌ی عوامل اثرگذار، ذاتاً غیرخطی، پویا و تحت تأثیر عدم قطعیت‌های ذاتی هستند. این ویژگی‌ها، مدل‌سازی و پیش‌بینی دقیق آن‌ها را با رویکردهای کلاسیک آماری یا فیزیکی-مفهومی، به‌ویژه در شرایط کم داده یا در مقیاس‌های مکانی و زمانی مختلف، با دشواری‌های بنیادین مواجه ساخته است.

روش‌های مرسوم، از قبیل تحلیل‌های آماری (مانند منحنی‌های سنجه) یا مدل‌های عددی پیچیده ،اگرچه دستاوردهای ارزشمندی داشته‌اند، اما عمدتاً مبتنی بر فرضیات ساده کننده، نیازمند حجم انبوهی از داده‌های ورودی باکیفیت بالا، و اغلب فاقد کارایی لازم در شبیه‌سازی رفتار افراطی یا پاسخ به تغییرات سریع هستند. این محدودیت‌ها، به همراه انفجار داده‌های نوین سنجش‌ازدور و حسگرهای هوشمند، محققان را به سمت بهره‌گیری از پارادایم‌های مدل‌سازی جایگزین سوق داده است.

در این میان، روش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌عنوان یک تحول پارادایمی، با توانایی ذاتی در کشف الگوهای پیچیده و غیرخطی از دل داده‌ حتی با حجم محدود و بدون نیاز به فرضیات پیشین صریح درباره‌ی فیزیک حاکم، ظرفیت بی‌بدیلی برای غلبه بر این چالش‌ها از خود نشان داده‌اند. این کتاب باهدف تدوین مرجعی نظام‌مند و کاربردی از این ظرفیت تحول‌آفرین تألیف شده است.

محتوا و ساختار این کتاب، حاصل مطالعه، تحلیل و ترکیب نظام‌مند صدها پژوهش معتبر در حوزه‌ی کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی پدیده‌های هیدرولوژیکی و هیدروژئولوژیکی است. رویکرد کتاب، فراتر از گردآوری مقالات، تحلیل نقادانه، مقایسه‌ی روش‌شناختی و ارائه‌ی چارچوبی برای انتخاب و بهبود مدل‌ها است. در این مسیر، مبانی نظری، بهترین روش‌های عملیاتی (از انتخاب ورودی‌ها و پیش‌پردازش داده تا اعتبارسنجی)، نرم‌افزارهای پرکاربرد و راهکارهای افزایش دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوشمند به‌تفصیل بررسی‌شده‌اند.این کتاب با عنوان «کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های آبخیز با رویکرد مدیریت منابع آب»، به‌گونه‌ای است در چهارفصل زنجیره‌وار سازمان‌یافته و طراحی‌شده که خواننده را گام‌به‌گام از شناخت چرایی و مبانی ضروری، به سمت چگونگی پیاده‌سازی و درنهایت نمونه‌های عینی کاربرد رهنمون می‌سازد.

فصل اول: مدل‌سازی هوشمند(ضرورت ، قابلیت‌ها و چالش‌ها)

فصل دوم: مبانی ، سنجش‌ها و زیرساخت‌هادر مدل‌سازی هوشمند

فصل سوم: الگوریتم‌های کلاسیک و پیشرفته‌ی هوش مصنوعی و بهینه‌سازی

فصل چهارم: مطالعات موردی در پیش‌بینی و مدیریت منابع آب سطحی و زیرزمینی