استخدام بيانات الاستشعار عن بعد لرصد الكوارث المتصلة بالمشاكل

فهم الكوارث ذات الصلة بالمشاكل والحاجة إلى رصد متقدم

ولا يمكن أن تكون الكوارث المتصلة بالمطرة، بما في ذلك الفيضانات الوميضية، والفيضانات النهرية، والانهيالات الأرضية، وتدفقات الحطام والحطام، هي من بين أكثر الأخطار الطبيعية تدميرا في العالم، وفي عام 2022 وحده، تتضرر أحداث الفيضانات أكثر من 57 مليون شخص على الصعيد العالمي، مما يتسبب في خسائر اقتصادية تتجاوز 30 بليون دولار (EM-DAT، CRED)، ونظرا لأن تغير المناخ يكثف الدورة الهيدرولوجي، فإن الأحداث التي تشهدها المناخية الشديدة قد أصبحت أكثر تواترا وخطارا تقليديا.

ويشير الاستشعار عن بعد إلى الحصول على معلومات عن جسم أو ظاهرة دون إجراء اتصال مادي، وفي سياق رصد الكوارث التي تساقط الأمطار، تقوم أجهزة الاستشعار على متن السواتل والطائرات والمركبات الجوية غير المأهولة بجمع البيانات عن الخواص السحابية، وشدة التهطال، ورطوبة التربة، ودرجة حرارة سطح الأرض، والجغرافيا، وعند اقترانها بالملاحظات الأرضية ونماذج التنبؤ بالطقس الرقمية، فإن هذه البيانات تتيح لمديرين المحتملين رصد الوقت في حالات الطوارئ.

أساسيات بيانات الاستشعار عن بعد لأغراض تطبيقات الكوارث المصادفة

ومن الضروري، من أجل رصد المخاطر المتصلة بالمطر والتنبؤ بها على نحو فعال، فهم مختلف أنواع بيانات الاستشعار عن بعد المتاحة وكيفية إسهام كل منها في صورة شاملة للبيئة الخطرة.

التصوير الساتلي: رصد الغلاف الجوي والسطح الأرضي

وتوفر السواتل في المدار الأرضي المنخفض والمدار الثابت بالنسبة للأرض إعادة نظر مستمرة أو متكررة على المناطق المعرضة للكوارث، كما أن أجهزة الاستشعار الخافضة للأشعة تحت الحمراء الموجودة على متن السواتل مثل سلسلة المدار الثابت بالنسبة للأرض، والجيل الثالث من الغلاف الجوي الأوروبي، والكثافة الساتلية للكميات الصغرى، وأجهزة الاستنشاق بالأشعة فوق البنفسجية، وأجهزة الاستنشاق بالأشعة فوق البنفسجية، ومقياس الأشعة فوق البنفسجية، ومقياس المستخدم لتقدير مدى الترسبة

وبالإضافة إلى تقديرات هطول الأمطار، تقوم الصور الساتلية برصد التغيرات السطحية في الأراضي التي تؤثر على مخاطر الكوارث، وتكشف أجهزة الاستشعار الضوئية مثل أجهزة الاستشعار على أرض ستات ورقم 2 عن صحة النباتات، ونطاق المياه السطحية، والتعرض للتربة، وبعد حدوث الفيضانات، يمكن أن تخترق هذه المركبات الرادارية الاصطناعية (سار) (مثلا، سينتيل-1، رادارسات-2) الغطاء السحابي وتولد خرائط الفيضانات العالية الاستبان.

Weather Radar: High-Resolution Rainfall Nowcasting

وتوفر شبكات رادارات الطقس الأرضية، مثل نظام الولايات المتحدة الوطني لإدارة الكوارث الطبيعية ونظام الاتحاد الأوروبي لشبكة الرادار، تقديرات عالية الاستبانة للمطر على نطاقات من ميدالية واحدة؛ 2 كيلومترا مع تحديثات كل 5 ميدناش؛ 10 دقائق. ويضع الرادار تصورا لمركبات الهيدروك، التي يمكن تحويلها إلى معدل هطول الأمطار باستخدام أنماط محررة جيدا من " ز - ر " .

وتُعد بيانات الرادار ذات قيمة خاصة بالنسبة للتنبؤ القصير الأجل (البث) بكثافة الأمطار وحركة الأمطار، إذ يجب أن تستخدم أجهزة الأشعة المشبع بالرادارات في مناطق الأمطار قبل ثلاث ساعات، مثل نظام " مكغيل ألغوريتوم " للتنبؤ بالأشعة تحتية بواسطة أجهزة الاستقراء، حيث تُستخدم أجهزة قياس الحركة بواسطة أجهزة الرادارية للتنبؤ بميادين الأمطار حتى ثلاث ساعات، وتُبث هذه الرادارات الآن في نظم إنذار مبكر للفيضانات الصغيرة، حيث تكون أوقات الاستجابة محدودة.

LiDAR and Topographic Data: Assessing Landslide Susceptibility

(ب) إن نماذج الارتفاع الرقمية العالية الاستبانة والمستمدة من نظام " ليدار " تكشف عن وجود سمات سطحية فرعية مثل الندوب، والمنحدرات من المنحدرات، ومسارات التصريف التي تشير إلى خطر حدوث تداعيات في الأراضي، وعندما يقترن ذلك بقيمات تساقط الأمطار، فإن " ليد " ().

وعلاوة على ذلك، يمكن أن تكشف الدراسات الاستقصائية المتكررة عن التشوهات السطحية بمرور الوقت، مثل التلال غير المستقرة، مما يوفر إنذارا مبكرا بالفشل الوشيك، وقد استخدمت هذه التقنية بنجاح في رصد الانهيارات الأرضية لشليلومغوليون في كولورادو والانهيالات الأرضية في لاكونشيتا في كاليفورنيا.

مصادر البيانات الإضافية: النظم العالمية لسواتل الملاحة، وأجهزة تطهير التربة، وأجهزة الدمج في المهد

وتوفر شبكات النظام العالمي لسواتل الملاحة مواقف دقيقة يمكن أن تكشف الحركة الأرضية الناجمة عن الانهيالات الأرضية أو التبعية، وتدل بيانات رطوبة التربة من أجهزة الاستشعار الساتلية مثل SMAP (المردود النشط لأجهزة قياس التربة) وSMOS (حركة التربة وسلامة المحيطات) على مدى ما يمكن أن تستوعبه الأرض من مياه الأمطار قبل حدوث الجرعة، وذلك عن طريق إدماج محركات قياس البيانات هذه في الموقع.

رصد سقوط الأمطار والتنبؤ بالكوارث: الأساليب وتدفقات العمل

ويجب أن تخضع البيانات الأولية من منابر الاستشعار عن بعد لتجهيز متطور لكي تصبح معلومات قابلة للتنفيذ للتنبؤ بالكوارث، ويشمل ذلك استيعاب البيانات في نماذج الطقس العددي أو النماذج الهيدرولوجية، وحسابات التعلم الآلي التي تتعلم من الأنماط التاريخية، والتحليل الجغرافي المكاني الذي يرسم خرائط المناطق الخطرة.

استيعاب البيانات لأغراض الإدمان على طقس الزمر

ويجمع استيعاب البيانات بين ملاحظات الاستشعار عن بعد في الوقت الحقيقي وبين نموذج قصير المدى يُتوقع أن ينتج تقديراً أمثل لحالة الغلاف الجوي، وتُحسن التقنيات مثل نظم التغيُّر الثلاثي الأبعاد (D-Var) وتجميع تصفية كالمان من الإشعاعات الساتلية، وتفككات الرادار، وثبات المياه القابلة للتنبؤ في نماذج الطقس المتطرفة التشغيلية مثل النظام العالمي للتنبؤات الجوية

تعليم الآلات لأغراض تقييم الأمطار وتوقعات الأراضي

وقد أدت خوارزميات التعلم الماكنة إلى إحداث ثورة في طريقة استخدام بيانات الاستشعار عن بعد للتنبؤ بكارثة هطول الأمطار، وقد تؤدي الشبكات العصبية التي تستخدمها الأجهزة المحمولة على السواتل إلى التعرف على الأنماط المرتبطة بالعواصف الاصطناعية، وإلى وضع تقديرات عالية الاستبانة للتنبؤات، وتُعد شبكات جديدة للطبيعة (RNNs) ونماذج طويلة الأجل للتنبؤ بسلسلة التحلل الزمني.

ومن الأمثلة الممتازة مشروع تقييم المخاطر على الأراضي في منطقة البحيرات الكبرى، الذي يستخدم إطار تعليم آلي يسمى " LHASA " (تقييم المخاطر الناجمة عن الوضع) الذي يجمع بين تقديرات سقوط الأمطار في إطار المبادرة العالمية والخريطة العالمية للتعرض للمخاطر (المستمدة من المنحدرات، وعلم الشيخوخة، وغطاء الأمطار) لإصدار تنبيهات تاريخية.

نظم الإنذار المبكر: من البيانات إلى العمل

وتوجت عملية الرصد والتنبؤ الفعالة بنظم الإنذار المبكر التي تُعرِّض للخطر، وتدافع المنظمة العالمية للأرصاد الجوية عن الإنذار المبكر بالأثر الذي يتخطى التوقعات البسيطة لوصف الآثار المتوقعة للأخطار، فعلى سبيل المثال، يمكن أن يذكر الإنذار بالفيضانات: " الكحول " ؛ ومن المتوقع أن تُحدث الأمطار الغزيرة التي تبلغ 100 ملم في 6 ساعات في حوض نهر الأزرق، مما سيتسبب في فيضان الطرق إلى حد أعلى.

وفي البلدان النامية، حيث تتفاوت شبكات المراقبة الأرضية، يُسد الإنذار المبكر بواسطة السواتل الثغرات الحرجة، وتستخدم شبكة نظم الإنذار المبكر بالمجاعة تقديرات سقوط الأمطار بواسطة السواتل لرصد الجفاف والفيضانات في جميع أنحاء أفريقيا وأمريكا الوسطى، مما يوفر أوقاتا رائدة تمكن من الاستجابة الإنسانية.

التحديات التي تواجه استخدام الاستشعار عن بعد لرصد الكوارث المصادفة

ورغم التقدم السريع، تحد عدة تحديات مستمرة من فعالية الاستشعار عن بعد في التنبؤ بكارثة سقوط الأمطار.

القرار المكاني والتمثيلي مقابل الاستحقاق

وتتوفر منتجات التهطال بواسطة السواتل، مثل نظام GPM IMERG، تسوية تبلغ 10 كيلومترات ويجري تحديثها كل 30 دقيقة، وهي كافية للحواض الكبيرة ولكنها غير كافية للمصيد الصغير والمعرض للفيديو أو المناطق الحضرية التي يكون فيها التقلب المكاني مرتفعا، كما أن الرادار يوفر تغطية مكانية دقيقة (المتوسط؛ 2 كيلومترا) ولكن كثيرا ما يعاني من قياسات الأشعة في التضاريس الجبلية وتكثيف الإشارات في شكل كميات كبيرة من الأمطار.

الغطاء والغلاف الجوي

ولا يمكن للمستشعرات البصرية والأشعة تحت الحمراء أن تُرى من خلال الغيوم السميكة، وهي بالتحديد الظروف التي تنتج هطول الأمطار المفرطة، ويمكن للمستشعرات النشطة مثل SAR أن تخترق الغيوم، ولكن تفسير بيانات البحث عن النتائج معقد ويحتاج في كثير من الأحيان إلى خبرة متخصصة، ويمكن أن ترى أجهزة الاستشعار عن الموجات الدقيقة من خلال معظم الغيوم ولكن لديها حل مكثف، وأن تكون أقل دقة من حيث الثلج والجليد والرسموغرافية المعقدة.

الاحتياجات من الحواسيب والهياكل الأساسية

وتتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات الساتلية والرادارية موارد حاسوبية كبيرة، بما في ذلك المجموعات الحاسوبية العالية الأداء وتخزين السحابات، إذ يفتقر العديد من البلدان النامية إلى الهياكل الأساسية لتكنولوجيا المعلومات اللازمة، والموظفين المدربين، والقدرة على الاتصال الشبكي الموثوق بها لتشغيل منتجات الاستشعار عن بعد المتقدمة.

عدم اليقين والتقدير

وتكتنف جميع تقديرات الاستشعار عن بعد الشكوك المتأصلة، إذ أن خوارزميات استرجاع الأمطار بواسطة السواتل تؤدي بشكل مختلف في مختلف المناخات (مثلاً، المدارية ضد القاحلة)، وتتوقف عمليات تحويل معدلات الأمطار الرادارية على توزيع حجم الانقطاع، الذي يختلف بحجم العواصف، فالتقييد ضد عمليات رصد الأرض أمر أساسي، وإن كان محدوداً في كثير من الأحيان، لأن قياس الأمطار ينفصل في مناطق كثيرة.

الاتجاهات المستقبلية: الابتكارات التي تُجرى في مجال رصد الجيل القادم

ويتطور ميدان الاستشعار عن بعد لرصد الكوارث المطيرة بسرعة، مع حدوث عدة تطورات واعدة في الأفق.

برمجيات السواتل الصغيرة وأخذ عينات من درجة الحرارة

وتقوم شركات مثل كوكب الأرض والقطع وكوكبيلا الفضائية بتشغيل مجموعات من عشرات إلى مئات السواتل الصغيرة التي توفر إعادة النظر يوميا أو حتى ساعة في كل عملية من عمليات تسوية النطاق المتوسط، ويمكن لهذه الوحدات أن تلتقط تطور نظم العواصف ونطاقات الفيضانات بكثافة زمنية غير مسبوقة، وستجمع بعثة رصد الغطاء الأرضي في المنطقة الجنوبية الغربية والشمالية الآخذة في الازدياد 12 يوما.

الاستخبارات الفنية والتحليلات المتعلقة بالتايم الحقيقي

وقد أصبحت نماذج التعلم العميق أكثر كفاءة، ويمكن أن تُدار الآن على أجهزة الحافة، مما يتيح تجهيز الصور الساتلية في الوقت الحقيقي مباشرة على متن المركبات الفضائية أو في المحطات الأرضية، مما يقلل من الكفاءة ويتيح إصدار الإنذارات المبكرة في غضون دقائق من حيازة البيانات، كما يجري تطوير تقنيات تفسيرية للتعريفات الإلكترونية لمساعدة التنبؤات على فهم سبب توقع نموذج حدث معين، وزيادة الثقة، وإمكانية الاستخدام في البيئات التشغيلية.

النظم المتكاملة للإنذار المبكر بالمخاطر المتعددة

وستدمج النظم المستقبلية بيانات هطول الأمطار مع المعلومات الأخرى المتعلقة بالمخاطر (مثلاً، ارتفاع العواصف، والرياح، والنيران البرية) لتوفير تقييمات شاملة للمخاطر، ويهدف إطار النظام العالمي للإنذار المتعدد المخاطر إلى الجمع بين البيانات المستمدة من جميع المصادر الموثوقة في واجهة إنذار واحدة، وبالمثل، يشجع مكتب الأمم المتحدة للحد من مخاطر الكوارث على استخدام الهياكل الأساسية للإنذار المبكر بالمخاطر؛

خاتمة

وقد أصبحت بيانات الاستشعار عن بعد أداة لا غنى عنها لرصد الكوارث المتصلة بهطول الأمطار والتنبؤ بها، ومن الصور الساتلية التي تتعقب ولادة الأعاصير المدارية إلى الرادار الذي يحذر من الفيضانات الوشيكة، ومن ليدار، التي ترسم خرائط لمنحدرات غير مستقرة إلى خوارزميات التعلم الآلات التي تبث آثارا متفرقة على البيانات السحابية الصغيرة القابلة للتنفيذ، وتستمر التكنولوجيا في دفع مخاطر الوصول إلى الكوارث على الصعيد العالمي.