تصل الفيضانات غالبًا دون إشعار مسبق، مما يحول المناظر الطبيعية المألوفة في غضون ساعات. في العديد من مناطق العالم، أصبح تحسين قدرات الإنذار المبكر أولوية متزايدة الأهمية مع تزايد تكرار الأحداث الجوية المتطرفة.

يستخدم الباحثون والوكالات، بما في ذلك ناسا، تقنيات التعلم الآلي لتحسين توقعات الفيضانات وأنظمة الإنذار المبكر. يعتقد العلماء أن أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة يمكن أن تساعد المجتمعات على الاستعداد بشكل أفضل للأحداث الفيضانية التي قد تكون خطيرة.

تعتمد توقعات الفيضانات التقليدية على الملاحظات الجوية، وقياسات الأنهار، والنماذج الهيدرولوجية، والبيانات التاريخية. بينما تظل هذه الطرق ضرورية، يمكن أن تحلل أنظمة التعلم الآلي كميات هائلة من المعلومات بسرعة أكبر وتحدد أنماطًا معقدة قد تمر دون ملاحظة.

من خلال دمج الملاحظات الساتلية، وتوقعات الطقس، والمعلومات الطبوغرافية، وسجلات الفيضانات التاريخية، يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إنتاج توقعات دقيقة بشكل متزايد بشأن مكان وزمان حدوث الفيضانات.

سلط باحثو ناسا الضوء على الفوائد المحتملة لهذه التقنيات، خاصة في المناطق التي تظل فيها شبكات المراقبة التقليدية محدودة. قد تساعد الأنظمة المعتمدة على الأقمار الصناعية في توفير معلومات حيوية للمجتمعات التي تفتقر إلى محطات المراقبة الأرضية.

يمكن أن تدعم دقة التوقعات المحسنة وكالات إدارة الطوارئ من خلال تمكين الإجلاء المبكر، ونشر الموارد بشكل أكثر كفاءة، وتعزيز التخطيط للاستعداد للكوارث.

يؤكد العلماء أن التعلم الآلي يهدف إلى تكملة وليس استبدال الطرق التقليدية للتوقع. تظل الخبرة البشرية ضرورية لتفسير مخرجات النماذج، والتواصل بشأن المخاطر، واتخاذ القرارات التشغيلية.

من المتوقع أن يؤثر تغير المناخ على أنماط هطول الأمطار ويزيد من احتمال بعض الأحداث الجوية المتطرفة. نتيجة لذلك، يرى العديد من الباحثين أن التقدم في التقنيات التنبؤية يعد مكونًا متزايد الأهمية في استراتيجيات التكيف مع المناخ.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، قد يوفر دمجه في مراقبة البيئة فرصًا جديدة لتقليل مخاطر الكوارث وتعزيز القدرة على الصمود في المجتمعات الضعيفة حول العالم.

تنبيه صورة الذكاء الاصطناعي: تم إنشاء الرسوم التوضيحية لتوقعات الفيضانات المرفقة بهذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتصور سيناريوهات الاستعداد للطوارئ ومراقبة البيئة.

المصادر: ناسا، رويترز، المنظمة العالمية للأرصاد الجوية، Nature Machine Intelligence