يمكن أن تنقذ التنبؤات بالفيضانات في الوقت الفعلي باستخدام بيانات كتلة تلو الأخرى الأرواح – طريقة جديدة للتعلم الآلي تجعل ذلك ممكنًا

فاجأت الفيضانات والانهيارات الطينية الشديدة التي اجتاحت ولاية كاليفورنيا في الأسابيع الأخيرة العديد من السائقين. ابتلعت المجاري السيارات ، وأصبحت الطرق السريعة أنهارًا مائية سريعة الحركة ، وتم إخلاء أحياء بأكملها. وقتل ما لا يقل عن 20 شخصًا في العواصف ، العديد منهم بعد أن حوصروا في سيارات في المياه المتدفقة.

عندما راجعت التوقعات على تطبيقات الطقس على هاتفي الخلوي خلال أسابيع العواصف في أوائل يناير 2023 ، تساءلت عما إذا كان الناس في خضم الأمطار الغزيرة يستخدمون تقنية مماثلة حيث قرروا مغادرة منازلهم وتحديد الطرق الأكثر أمانًا. هل شعروا أنه كان كافيا؟

أنا عالم هيدرولوجيا أعمل أحيانًا في مناطق نائية ، لذا فإن تفسير بيانات الطقس والتنبؤ بعدم اليقين هو دائمًا جزء من خططي. باعتباري شخصًا كاد أن يغرق أثناء عبوره نهرًا غمرته الفيضانات حيث لا ينبغي أن أكون كذلك ، فأنا أيضًا مدرك تمامًا للضعف البشري الشديد الناجم عن عدم معرفة أين ومتى سيضرب الفيضان بالضبط.

يتم تصنيف حوالي ثلثي الوفيات المرتبطة بالفيضانات في الولايات المتحدة على أنها “قيادة” و “في الماء”. إذا كان الناس قد علموا باحتمالية حدوث فيضانات في تلك المواقع في الوقت الفعلي – عبر تطبيق الهاتف المحمول أو موقع الويب – فمن المحتمل أنه كان من الممكن تجنب بعض هذه الوفيات.

ومع ذلك ، فحتى أفراد إدارة الطوارئ يعملون حاليًا بمعلومات قليلة بشكل مفاجئ حول متى وأين يحتمل أن تضرب الفيضانات. يعرفون أين قد تحدث الفيضانات ، لا سيما على طول الأنهار. لكن كل فيضان يختلف عن الآخر ، والأسئلة الرئيسية ، مثل الطرق التي يمكن استخدامها بأمان وأي السكان يتعرضون لها ، لا تزال تتطلب مراقبة مباشرة.

لقد كنت أعمل مع زملائي لتطوير طريقة تتغلب على الحواجز الحالية لهذا النوع من التنبؤ. باستخدام “التعلم الاحتمالي” – وهو نوع من التعلم الآلي – يمكن للطريقة إنشاء نماذج محلية لخطر الفيضانات يمكنها تحديد الظروف شارعًا شارعًا باستخدام تنبؤات العواصف في الوقت الفعلي.

تحدي توقعات الفيضان

تعد برامج الكمبيوتر التي يمكنها التنبؤ بما يحدث لمياه الأمطار بعد أن تضرب الأرض هي الأدوات المثلى للتنبؤ في الوقت الفعلي بأين ومتى ستضرب الفيضانات.

ومع ذلك ، تتطلب نماذج الفيضان هذه كميات هائلة من قوة الحوسبة. لا توجد حاليًا وسيلة للتنبؤ بالفيضانات بسرعة في الوقت الفعلي في أي مكان. مستوى التفاصيل ذات الصلة بالقرارات البشرية – التي تمثل المباني أو طرق الإخلاء أو أصول البنية التحتية – بعيد المنال.

التحدي الثاني هو عدم اليقين الكبير في تنبؤات هطول الأمطار والعديد من المدخلات الأخرى لنماذج الفيضانات.

استكشف البحث خلال العقود الماضية إمكانيات حل هذه التحديات الهائلة باستخدام أساليب “القوة الغاشمة”: أجهزة كمبيوتر أسرع والمزيد من أجهزة الكمبيوتر. في النهاية ، يشير هذا إلى الحاجة إلى إعادة التفكير في كيفية توقعنا للفيضانات.

تصميم تنبؤات محلية فعالة للفيضانات

يعالج النهج الذي طورناه هذه التحديات باستخدام نموذج فيضان متطور لتطوير وتدريب نماذج أبسط يمكنها بعد ذلك محاكاة سلوك الفيضان في البيئات المحلية بنفس مستوى الدقة تقريبًا مثل معلمهم الأكثر قوة. الأهم من ذلك ، لقد أظهرنا في الدراسات أنه حتى الكمبيوتر الشخصي يمكنه بعد ذلك استخدام هذه النماذج الأبسط للتنبؤ بالفيضانات في الوقت الفعلي. ربما حتى الهاتف المحمول.

للتنبؤ بالفيضانات ، يحتاج المرء إلى التنبؤ بكيفية بدء الفيضانات وتطورها في المجتمعات الحضرية – بمستوى عالٍ من التفاصيل وفهم لحدود عدم اليقين حول التنبؤ.

يعتمد نهجنا على المعلومات الأساسية التي تمتلكها العديد من المدن بالفعل: بيانات مفصلة عن تضاريس مجتمعاتهم ومستجمعات المياه المحيطة بها ، وكيفية استخدام الأرض ، وتخطيط المباني والطرق ، وخصائص مصارف وأنابيب مياه الأمطار ، مثل كمية المياه يمكنهم حملها. يمكن أن يؤثر الرصف والبنية التحتية القديمة لمياه الأمطار على وجه الخصوص على كيفية تدفق المياه والمناطق التي تغمرها المياه في البيئة الحضرية.

ثم نستخدم أحد أحدث نماذج الفيضانات المتاحة لتدريب النماذج الأكثر بساطة.

هذه النماذج الأبسط أسرع وتتطلب طاقة حوسبة أقل بكثير لأنها تستخدم وظائف بسيطة للغاية ، ويركز كل منها على متغير واحد في مكان ووقت معينين ، على سبيل المثال ، مستوى الغمر أو سرعة تدفق المياه. يمكن للآلاف منهم تقديم صورة دقيقة بشكل ملحوظ للفيضانات المحتملة عند إضافة معلومات تنبؤات الطقس في الوقت الفعلي.

النقطة الحاسمة هي أن هذه النماذج الأبسط يتم تطويرها في “وقت الراحة” – قبل فترة طويلة من العواصف. يمكن إجراء هذه التحليلات باستخدام مجموعة أدوات متاحة مجانًا طورتها وزارة الطاقة.

يستبدل هذا النهج العبء شبه المستحيل للحساب في الوقت الفعلي بالمهمة الأسهل المتمثلة في استخدام نماذج بسيطة تم تدريبها مسبقًا من المجتمع المحلي.

أظهرنا النهج في دراسة باستخدام فيضانات 2017 في هيوستن من إعصار هارفي. أظهرت النتائج أنه يمكن تنفيذ مشكلة حسابية قد تستغرق سنوات لتشغيلها على جهاز كمبيوتر نموذجي في بضع ثوانٍ فقط بمستوى مماثل من الدقة.

أتطلع قدما

مع زيادة الاحتباس الحراري في كثافة هطول الأمطار وتزايد السكان ، سترتفع مخاطر الفيضانات. هناك مشكلة أخرى يتم التعرف عليها بشكل متزايد وهي أن معايير كيفية إدارة المجتمعات لمياه العواصف تستند إلى مناخ الماضي. لا يمكن لمصارف وأنابيب العواصف الحالية ببساطة معالجة المياه الإضافية ، مما يزيد من تكاليف أضرار الفيضانات.

في حين أن هناك حاجة إلى مزيد من العمل لوضع هذا في حيز الاستخدام على نطاق واسع ، فإننا نعتقد أن الطريقة تفتح طرقًا لجعل التنبؤ بالفيضانات أكثر صلة وتفصيلاً ودقة. كما أنه يوفر وسائل لتقييم مدى كفاية البنية التحتية الحالية لمياه العواصف ويمكن إعادة تصميمها لتقييم تأثير الأخطار الطبيعية الأخرى التي يصعب تحديدها كميا ، مثل الانهيارات الأرضية والحرائق.

من المرجح أن تشهد المدن ذات القيم العالية للمنازل المزيد من خدمات التنبؤ بالفيضانات من القطاع الخاص. ومع ذلك ، يمكن للوكالات الحكومية استخدام هذا النوع من النمذجة الجديدة لتوسيع مهمة التنبؤ لمساعدة الجميع. يمكن للمرء أن يتصور المقاطعات ، بالمهارات والموارد المناسبة ، التي توفر التنبؤ بالفيضانات المحلية. مَن ، إن لم يكن المجتمعات المحلية ، هو المكلَّف بالإدارة الفعالة للاستجابة للفيضانات والتخفيف من حدتها؟