22 محافظة تتعرض لفيضانات كبيرة هل يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بها في المستقبل؟
تحدث كوارث الفيضانات كل عام في تاريخ البشرية وهي واحدة من أخطر الكوارث الطبيعية في العالم. ورغم أن الخسائر الناجمة عن الفيضانات أمر لا مفر منه، فمن الممكن تقليصها بمقدار الثلث أو أكثر إذا تم إجراء توقعات دقيقة. قام العلماء بتطوير نظام التعلم الآلي الذي يمكنه التنبؤ بدقة بموعد ومكان حدوث الفيضانات، ويتم استخدامه حاليًا في الهند.
تضربنا الفيضانات مرة أخرى هذا الصيف.
منذ شهر يونيو/حزيران، دخلت بلدي في عملية شاملةموسم الفيضاناتوفي بعض المناطق، حدثت عواصف مطيرة شديدة وفيضانات، وظهرت أخبار السيطرة على الفيضانات والإغاثة من الكوارث في الصحف كل يوم.
وفقًا للتقارير، خلال موسم الفيضانات هذا العام، قوانغدونغ، قوانغشي، جيانغشي ومقاطعات أخرى 22 مقاطعةوقد عانت جميعها من كوارث الفيضانات بدرجات متفاوتة. اعتبارًا من اليوم، تسببت كارثة الفيضانات في 6.75 مليون شخصالمساحة المتضررة من المحاصيل 623 ألف هكتار، خسائر اقتصادية مباشرة تقدر بحوالي 10 مليار.
وفي مقاطعة جيانغشي، التي تضررت بشدة، ارتفع عدد الأشخاص المتضررينأكثر من 2 مليون، المنازل المنهارة 531 أسرة، 1357 غرفة، 1063 منزلًا تضم 508 أسرة تعرضت لأضرار بالغة؛ 4 محطات تجاوزت مستوى التحذير، و8 خزانات تجاوزت حد الفيضان..
لا تزال الفيضانات مستمرة ومن المتوقع هطول عدة جولات من الأمطار الغزيرة حتى منتصف يوليو. وتتوقع الجهات المعنية أن مقاطعة جيانغشي قد تواجه في الأيام القليلة المقبلة فيضانات متوسطة الحجم تحدث مرة واحدة كل عشر سنوات.سيصبح وضع الوقاية من الفيضانات أكثر خطورة.
وفي الوقت نفسه، تعاني منطقة الغرب الأوسط في الولايات المتحدة وإيران وأماكن أخرى أيضًا من فيضانات شديدة، ويستمر عدد القتلى في الارتفاع.
وفي رد فعل على ذلك، أطلقت العديد من الأماكن في بلادنا استجابات طارئة على وجه السرعة، كما هرعت فرق الإنقاذ من الحرائق إلى منطقة الكارثة لتنفيذ عمليات الإنقاذ.
ومع ذلك، في مواجهة الكوارث الطبيعية، تبدو القوة البشرية دائماً غير ذات أهمية. ولكن لحسن الحظ، يمكننا الآن استخدام الأسلحة العلمية لـتوقعات وتحذيرات دقيقة، لتقليل الخسائر. لن يضطر رجال الإنقاذ من الحرائق بعد الآن إلى المخاطرة بحياتهم بالتوجه إلى الخطوط الأمامية مرارًا وتكرارًا.
الفيضانات: تاريخ طويل وظاهرة عالمية
الفيضانات هي واحدة من أخطر الكوارث الطبيعية في العالم.يحدث هذا كل عام في تاريخ البشرية. هناك العديد من القصص حول كوارث الفيضانات في جميع أنحاء العالم، وقصة سفينة نوح هي واحدة منها.
وفقًا للكتاب المقدس، من أجل الهروب من كارثة الطوفان التي تسبب فيها الله لسبب ما، أمضى نوح وعائلته 120 عامًا في بناء سفينة نوح. وعندما جاء الطوفان العظيم أخيرًا، لم ينجُ سوى نوح وعائلته والأرواح الموجودة في السفينة.
في الواقع، ليس لدينا سفينة نوح، ولا كوارث الفيضاناتفهو يقتل عشرات الآلاف من الناس ويتسبب في نزوح مئات الملايين كل عام.تحدث كوارث الفيضانات في كثير من الأحيان بسبب الأمطار الغزيرة التي تغزو الأنهار والبحيرات والخزانات المائية، مما يؤدي إلى حدوث فيضانات. وتشمل الأسباب الأخرى الزلازل تحت سطح البحر والأعاصير وانهيار السدود.
تحدث الفيضانات في كثير من الأحيان في المناطق ذات الكثافة السكانية العالية، والزراعة المكثفة، والأنهار والبحيرات المركزة، والأمطار الوفيرة، مثل المناطق المعتدلة الدافئة وشبه الاستوائية في نصف الكرة الشمالي.الصين، بنغلاديشإنها المنطقة في العالم التي تحدث فيها كوارث الفيضانات بشكل متكرر.
وفقًا للإحصائيات التاريخية، بلديفي المتوسط، تحدث كوارث الفيضانات مرة كل عامين.. تاريخيا، دخلت الفيضانات بكين خمس مرات وأغرقت تيانجين ثماني مرات. باستثناء الصحاري والمناطق القاحلة للغاية والمناطق الباردة المرتفعة، فإن بلديحوالي ثلثيتوجد كوارث فيضانات بدرجات وأنواع مختلفة في كافة مناطق البلاد.
في كل صيف، تشهد العديد من المحافظات في الجنوب هطول أمطار غزيرة مثل العواصف المطرية والأمطار الغزيرة."إطلالة على البحر من المدينة"لم تعد مثل هذه السيناريوهات غير شائعة. تعد مشكلة غمر المناطق الحضرية بالمياه والتخفيف من حدة حالات الطوارئ الناجمة عن الفيضانات من المشكلات الصعبة التي يواجهها السكان والمديرون معًا ويتعين عليهم العمل بجد لحلها.
يبدو الفيضان هادئًا، لكنه في الواقع عنيف جدًا. قبل كل فيضان، يتم إبادة عدد كبير جدًا من الناس بواسطة الفيضان القاسي في لحظة واحدة بسبب نقص المعلومات ونقص الاستعداد.
وكما هو الحال مع الكوارث الطبيعية مثل الزلازل، فإن الفيضانات بطبيعتها غير متوقعة ولا يمكن تجنبها. ولكن إذا فعلنا ذلكتوقعات دقيقة، يمكن أن يقلل الخسائر. وبحسب بعض نتائج الأبحاث فإن نظام الإنذار المبكر يمكن أن يقلل من الوفيات والخسائر الاقتصادية الناجمة عن الفيضانات.تم تخفيضها إلى أكثر من الثلث.
نظام التعلم الآلي: التنبؤ الدقيق لمنع الفيضانات
نجح باحثون من شركة جوجل ومعهد التخنيون للتكنولوجيا في إسرائيل وجامعة بار إيلان في تطوير طريقة للكشف عن السرطان وعلاجه باستخدام الذكاء الاصطناعي وأجهزة الكمبيوتر القوية.نظام التعلم الآلي الذي يتنبأ بدقة بفيضانات النهر.
رابط الورقة البحثية: https://arxiv.org/pdf/1901.09583.pdf
تستخدم هذه التوقعاتالتعلم الآلي، وسجلات هطول الأمطار، ومحاكاة الفيضاناتمزيج. في نموذج التعلم الآلي، تتم إضافة عناصر مختلفة -منالأحداث التاريخية وقراءات مستوى النهر وتضاريس وارتفاع منطقة معينة.بناءً على هذه العناصر، يقومون بإنشاء خرائط وتشغيلهامئات الآلاف من المحاكاة.
وبدمج هذه المعلومات، تمكنوا من إنشاء نماذج للتنبؤ بفيضانات الأنهار يمكنها التنبؤ بشكل أكثر دقة ليس فقط بموعد ومكان حدوث الفيضانات، ولكن أيضًا بمدى شدة الأحداث.
(الجانب الأيسر هو البيانات العامة، والجانب الأيمن هو محاكاة نظام جوجل)
"إن التنبؤ الفعال بفيضانات الأنهار على نطاق واسع يعوقه عوامل متعددة، وأبرزها الاعتماد على المعايرة اليدوية، والتي تعد شاقة وتستغرق وقتا طويلا، والكمية المحدودة من البيانات المتاحة في مواقع محددة، والصعوبة الحسابية في بناء ..."، كما كتب الفريق.النموذج دقيق بما فيه الكفاية.يعد التعلم الآلي مفيدًا للغاية في هذا السياق: حيث يمكن للنماذج المكتسبة في كثير من الأحيان أن تتفوق على الخبراء البشريين في السيناريوهات المعقدة ذات الأبعاد العالية. "
وكما تشير الورقة، فإن أحد أكبر التحديات في بناء نماذج التنبؤ بالفيضانات هومعايرة المعلمات. هذه عملية تحسين مصممة لمطابقة تنبؤات الخوارزمية مع بعض القياسات الأساسية. تتضمن الطرق التقليدية العمل اليدوي، والنماذج الناتجةعلى الرغم من أنه يعمل بشكل جيد، إلا أنه ليس من الممكن تعميمه.
وفي الواقع، كانت هناك محاولات عديدة في مجال التنبؤ بالفيضانات لتحقيق الأتمتة، ولكن لم يتمكن أي منها من تحقيق مستوى من الدقة والموثوقية كافيا للاستخدام في الأنظمة التشغيلية. ولذلك، فإن التطبيقات العملية تقتصر على العمليات شبه الآلية التي تنطوي على التدخل أو التفاعل اليدوي.
يعتبر التعلم الآلي مناسبًا جدًا للتغلب على القيود المذكورة أعلاه.لأن العديد من التحديات الأساسية في النماذج الهيدرولوجية تكمن في المعايرة التلقائية، وهذا هو المكان الذي تتفوق فيه أسلحة التعلم الآلي. اليوم، تحل معظم أنظمة التعلم الآلي واسعة النطاق محل الأنظمة السابقة الأقل جودة والتي كانت تعتمد على المعايرة اليدوية، وتعمل على تحسينها.
وتغلب الباحثون على بعض هذه العقبات باستخدام قياسات في الوقت الحقيقي لمستويات الأنهار والتنبؤات قصيرة الأجل، والتي أنتج منها نموذجهمخريطة الفيضانات(خريطة توضح الأماكن التي من المرجح أن تحدث فيها مستويات المياه) قم بتقدير مدى الفيضانات المتوقعة.
يقولون إنه بناءً على التنبيهات التي تم إنشاؤها خلال موسم الرياح الموسمية لعام 2018، كانت التوقعات دقيقة 300 مترالقرار يتجاوز 90% و 75% من التذكير والدقة.
وهذا ليس نموذجًا مثاليًا بسبب التكلفة الحسابية العالية للمحاكاة القائمة على الفيزياء وعدم الدقة الناجمة عن الأخطاء والتحيزات. لكن الفريق يعتقد أن تقنيات التعلم الآلي هي المفتاح لتحسين التوقعات للأعمال المستقبلية، وأنه مع مجموعة أوسع من البيانات، يمكن تعلم نماذج أفضل.
ويعتقدون أيضًا أن التطورات الحديثة في النقل الاستقرائي، والتعلم النقلي، والتعلم متعدد المهام يمكن أن تتغلب على صعوبة تعلم النماذج الفعالة من مصادر متعددة ذات صلة. ويمكن استخدام هذه التقنيات في يوم من الأيام للتنبؤ بالأحداث التي لا يمكن محاكاتها بواسطة النماذج الفيزيائية، مثل ذوبان الجليد وتدفقات الأنهار.
ستدخل هذه النتائج في نهاية المطاف إلى Googleبرنامج التنبيه العام من جوجل،يقوم البرنامج بإخطار مستخدمي التطبيقات مثل Google Search وMaps وGoogle News بالكوارث الطبيعية المستمرة أو الوشيكة مثل الأعاصير والانفجارات البركانية والتسونامي والزلازل.
وتشارك في المشروع حاليا وكالات حكومية من الولايات المتحدة وأستراليا وكندا وكولومبيا واليابان وتايوان وإندونيسيا والمكسيك والفلبين والهند ونيوزيلندا والبرازيل.
وقال الباحثون "نعتقد أن التعلم الآلي يمكن أن يحسن جودة العديد من المكونات". "ولتحقيق هذا الهدف، نقوم بجمع البيانات وتنظيمها ودمجها من مصادر مختلفة.مجموعات البيانات المفتوحة، لجعل هذه المشكلة أكثر سهولة في الوصول إليها بالنسبة لمجتمع التعلم الآلي. "
الفيضانات أمر لا مفر منه، ولكن أضرارها يمكن تجنبها
لا تزال الفيضانات تسبب دمارًا كبيرًا في جميع أنحاء البلاد، لكن العاملين في المجال العلمي والتكنولوجي يعملون ليلًا ونهارًا لدراسة طرق مكافحتها. إن الكوارث الطبيعية أمر لا مفر منه، ولكن يمكن حماية الأرواح والممتلكات البشرية من الكوارث من خلال التوقعات الجيدة.
آمل أنه عندما يأتي الفيضان التالي، ما نراه ليس رجال الإطفاء يهرعون إلى الخطوط الأمامية، بل الذكاء الاصطناعي الذي يقدم لنا توقعات في الوقت المناسب، وإخلاء الناس مسبقًا لتقليل كارثة الفيضان.