يمكن للتنبؤ بالفيضانات باستخدام بيانات الكتلة أن ينقذ الأرواح - بفضل طريقة جديدة للتعلم الآلي تجعل ذلك ممكنًا

فاجأت الفيضانات والانهيارات الطينية الشديدة التي شهدتها ولاية كاليفورنيا في الأسابيع الأخيرة العديد من السائقين.ابتلعت المجاري السيارات، وتحولت الطرق السريعة إلى أنهار من المياه سريعة الجريان، وتم إخلاء أحياء بأكملها.على الأقل مات 20 شخصا في العواصف، العديد منهم بعد أن حوصروا في السيارات وسط المياه المتدفقة.

عندما كنت أتحقق من التنبؤات على تطبيقات الطقس على هاتفي المحمول خلال أسابيع العواصف في أوائل يناير/كانون الثاني 2023، تساءلت عما إذا كان الأشخاص في خضم الأمطار الغزيرة يستخدمون تقنية مماثلة عندما يقررون ما إذا كانوا سيغادرون منازلهم ويحددون الطرق الأكثر أمانًا.فهل شعروا أن ذلك كان كافيا؟

أنا أ عالم الهيدرولوجيا الذي يعمل أحيانًا في المناطق النائية, لذا فإن تفسير بيانات الطقس وعدم اليقين المتوقع هو دائمًا جزء من تخطيطي.باعتباري شخصًا كاد أن يغرق ذات يوم أثناء عبور نهر غمرته الفيضانات حيث لم يكن من المفترض أن أغرق، فإنني أيضًا أدرك تمامًا مدى الضعف الإنساني الشديد الناجم عن عدم معرفة مكان وزمان حدوث الفيضان على وجه التحديد.

حوالي ثلثي وفيات مرتبطة بالفيضانات في الولايات المتحدة تصنف على أنها "القيادة" و"في الماء". لو عرف الناس احتمالية حدوث فيضانات في تلك المواقع في الوقت الفعلي – عبر تطبيق الهاتف المحمول أو موقع الويب – من الممكن تجنب بعض هذه الوفيات.

ومع ذلك، حتى موظفي إدارة الطوارئ يعملون حاليًا بمعلومات قليلة بشكل مدهش حول متى وأين من المحتمل أن تحدث الفيضانات.وهم يعرفون أين يمكن أن تحدث الفيضانات، خاصة على طول الأنهار.لكن كل فيضان يختلف عن الآخر، ولا تزال الأسئلة الرئيسية، مثل الطرق التي يمكن استخدامها بأمان وأي السكان معرضين للخطر، تتطلب مراقبة مباشرة.

لقد كنت أعمل مع زملائي لتطوير طريقة للتغلب على الحواجز الحالية أمام هذا النوع من التنبؤ. باستخدام "التعلم الاحتمالي"."- نوع من التعلم الآلي - يمكن لهذه الطريقة إنشاء نماذج محلية لمخاطر الفيضانات يمكنها تحديد الظروف شارعًا تلو الآخر باستخدام توقعات العواصف في الوقت الفعلي.

تحدي التنبؤ بالفيضانات

إن برامج الكمبيوتر التي يمكنها التنبؤ بما يحدث لمياه الأمطار بعد وصولها إلى الأرض هي الأدوات النهائية للتنبؤ في الوقت الحقيقي بمكان وزمان حدوث الفيضانات.

ومع ذلك، مثل هذا الفيضانات تتطلب النماذج كميات هائلة من الطاقة الحاسوبية.لا توجد حاليًا وسيلة للتنبؤ بسرعة بالفيضانات في الوقت الفعلي في أي مكان.إن مستوى التفاصيل ذات الصلة بالقرارات البشرية - التي تمثل المباني أو طرق الإخلاء أو أصول البنية التحتية - بعيد المنال.

التحدي الثاني هو عدم اليقين العالي في توقعات هطول الأمطار والعديد من المدخلات الأخرى لنماذج الفيضانات.

استكشفت الأبحاث على مدى العقود الماضية إمكانيات حل هذه التحديات الهائلة باستخدام أساليب "القوة الغاشمة":أجهزة كمبيوتر أسرع والمزيد من أجهزة الكمبيوتر.وفي نهاية المطاف، يشير هذا إلى الحاجة إلى إعادة التفكير في كيفية توقعنا للفيضانات.

تصميم تنبؤات فعالة للفيضانات المحلية

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

للتنبؤ بالفيضانات، يحتاج المرء إلى التنبؤ بكيفية بدء الفيضانات وتطورها في المجتمعات الحضرية - بمستوى عالٍ من التفاصيل وفهم حدود عدم اليقين المحيطة بالتنبؤ.

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

ثم نستخدم واحدة من أحدث التقنيات المتطورة نماذج الفيضانات المتاحة لتدريب نماذج أبسط.

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

والنقطة الحاسمة هنا هي أن هذه النماذج الأبسط يتم تطويرها في "وقت التوقف" ــ قبل العواصف بوقت طويل.يمكن إجراء هذه التحليلات باستخدام مجموعة الأدوات المتاحة بحرية تم تطويره من قبل وزارة الطاقة.

يستبدل هذا النهج العبء شبه المستحيل للحسابات في الوقت الفعلي بمهمة أسهل تتمثل في استخدام نماذج بسيطة مدربة مسبقًا من المجتمع المحلي.

نحن وأظهرت النهج في دراسة باستخدام فيضانات عام 2017 في هيوستن بسبب إعصار هارفي.أظهرت النتائج أن المشكلة الحسابية التي قد تستغرق سنوات لتشغيلها على جهاز كمبيوتر نموذجي، يمكن تنفيذها في ثوانٍ معدودة بمستوى مماثل من الدقة.

نتطلع إلى الأمام

كما الاحتباس الحراري يزيد من كثافة هطول الأمطار ومع نمو السكان، سترتفع مخاطر الفيضانات.آخر مشكلة معترف بها بشكل متزايد هو أن معايير كيفية إدارة المجتمعات لمياه الأمطار هي على أساس مناخ الماضي.وببساطة، لا تستطيع مصارف وأنابيب العواصف الحالية التعامل مع المياه الإضافية، زيادة تكاليف أضرار الفيضانات.

وفي حين أن هناك حاجة إلى مزيد من العمل لوضع هذه الطريقة موضع الاستخدام على نطاق واسع، فإننا نعتقد أن هذه الطريقة تفتح آفاقًا لجعل التنبؤ بالفيضانات أكثر ملاءمة وتفصيلاً ودقة.كما أنه يوفر وسيلة لتقييم مدى كفاية البنية التحتية الحالية لمياه الأمطار ويمكن إعادة تصميمها لتقييم تأثير المخاطر الطبيعية الأخرى التي يصعب قياسها، مثل الانهيارات الأرضية والحرائق.

المدن ذات قيم منزلية عالية ومن المرجح أن نرى المزيد من خدمات التنبؤ بالفيضانات من القطاع الخاص.ومع ذلك، يمكن للوكالات الحكومية استخدام هذا النوع من النماذج الجديدة لتوسيع مهمة التنبؤ الخاصة بها لمساعدة الجميع.ويمكن للمرء أن يتصور أن المقاطعات، التي تتمتع بالمهارات والموارد المناسبة، قادرة على توفير التنبؤ المحلي بالفيضانات.من، إن لم تكن المجتمعات المحلية، هو الأكثر مسؤولية في الإدارة الفعالة للاستجابة للفيضانات والتخفيف من آثارها؟