استخدام تحليلات البيانات الضخمة لتحسين القدرة على التنبؤ بمخاطر زلزال الأراضي

السلف في تقنيات تحليل البيانات

ولا يشكل إدماج مصادر البيانات الكبيرة سوى نصف التحدي؛ أما النصف الآخر فيكمن في استخراج أفكار قابلة للتنفيذ عن طريق التحليلات المتقدمة، وتصف الفروع التالية أكثر التقنيات تأثيرا المستخدمة في التنبؤات الحديثة بالأراضي.

نماذج التعلم والتعلم العميق

وقد أصبحت خوارزميات التعلم الماكنة العمود الفقري للتنبؤات الأرضية التي تحركها البيانات، وتشمل النهج المشتركة ما يلي:

• Random Forests and Gradient Boosting Machines (e.g.Boost, LightGBM) ] - These ensemble methods excel at handling mixed data types (categorical and continuous) and can model nonlinear interactions. they are widely used for susceptibility mapping, where the goal is to classify medium risk as
• Support Vector Machines (SVM)] - Effective for binary classification problems (landslide vs. no landslide) when the number of features is large relative to samples. Kernel SVMs can capture complex decision boundaries.
• (ب) Deep Learning (CNNs, LSTMs)] - Convolutional neural networks (CNNs) are particularly suited for analyzing gridded data such as satellite imagery and DEMs, automatically learning spatial features like lineaments and drainage. Long short-term memory (LSTM) networks are applied to time series data (24)
• Physics-Informed Neural Networks (PINNs)] - A cutting-edge approach that incorporates physical laws (e.g., groundwater flow equations) into the loss function of a neural network, ensuring predictions are physically plausible even when training data is sparse.

أساليب التجمع والدمج

ولا يوجد نموذج واحد يؤدي أفضل أداء في جميع المناطق أو في جميع الظروف، إذ تجمع الأساليب بين التنبؤات من نماذج متعددة لتقليل التباين وتحسين الموثوقية، فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام غابة عشوائية إلى جانب نموذج معزز للدرجات، وتراجع لوجستيات، مع متوسط نواتجها أو وزنها من خلال الأداء التاريخي، كما أن استراتيجيات دمج القرارات تدمج البيانات من مصادر مختلفة على مستوى السمات أو مستوى معدل التقدم.

التكييف والتنبؤ غير المستقرين

ونظراً لأن التنبؤات بالتسرب الأرضي غير مؤكدة في جوهرها (إمتلاك قيود البيانات، والتبسيطات النموذجية، والتقلبات الطبيعية)، فإن تقديم ردود محددة بنعم/لا يمكن أن تكون مضللة، فالنهج الحديثة تؤكد التنبؤات الاحتمالية التي تقيّم عدم اليقين كمياً، مثل التنبؤ بفرصة 30 في المائة من حدوث الانحلال الأرضي في منطقة محددة خلال الـ 24 ساعة القادمة.

• Monte Carlo dropout] applied to neural networks to estimate prediction variation.
• غابات التراجع الكمي ] التي تنبأ بها النواتج على فترات لا تقديرات نقطة.
• Bayesian deep learning] which places distributions over model weights.

هذه النواتج المحتملة تسمح لمديري الطوارئ باتخاذ قرارات مدروسة للمخاطر، وموازنة تكاليف الإجلاء مع احتمال حدوث هبوط أرضي، نظام التوجيه الوطني للفيضانات المشتعلة التابع لدائرة الطقس تتضمن نُهجاً موازية مماثلة يمكن تكييفها للإنذار المبكر بالأراضي.

التطبيقات العالمية الحقيقية ودراسات الحالات الإفرادية

وقد ترجمت أوجه التقدم النظرية المذكورة أعلاه إلى نظم تشغيلية تحمي المجتمعات المحلية بالفعل، وتبرز الأمثلة التالية تنوع التطبيقات.

النظم الإقليمية للإنذار المبكر: نيبال

وفي نيبال، أقامت إدارة الهيدرولوجيا والأرصاد الجوية في بلد متضرر بشدة من الانهيالات الأرضية الممزقة بالمون نظاما تجريبيا للإنذار المبكر في عام 2021 يجمع بين تقديرات سقوط الأمطار بواسطة السواتل والتنبؤات الجوية المخفضة النطاق ونموذج للتعلم الآلي تم تدريبه على 20 سنة من سجلات الأنفاق الأرضية، ويصدر النظام إنذارات باللون (الخضر والأصفر والبروتقالة واللون الأحمر) على مستوى القرية.

حماية الهياكل الأساسية: السكك الحديدية في اليابان

وقد قامت شبكة السكك الحديدية في اليابان على امتداد التضاريس الجبلية المعرضة للانهيالات الأرضية أثناء الأمطار الغزيرة والطيفونات، حيث قامت شركة السكك الحديدية في شرق اليابان بنشر نظام كبير محرك البيانات يدمج بيانات الرادار الجوي، وأجهزة الاستشعار عن طريق التحلل، وقوائم الجرد التاريخي للهبوط الأرضية مع نموذج للتنبؤ العميق، مما أدى إلى توقف القطارات التلقائية ويرسل إنذارات في الوقت الحقيقي إلى مراكز المراقبة(22).

Urban Landslide Risk Mapping: Hong Kong

كما أن مكتب الهندسة الجيولوجية (GEO) يعمل بنظام الإنذار المبكر في لادزلاند، الذي يستخدم نموذجا للتعلم الآلي يتم تدريبه على أكثر من 000 40 سجل من سجلات الأراضي، وبيانات عالية الاستبانة، ورصد سقوط الأمطار المستمر من أكثر من 150 قسماً من الأمطار التلقائية.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

وعلى الرغم من التقدم المثير للإعجاب، يجب التصدي للعديد من التحديات من أجل تحقيق إمكانات تحليل البيانات الضخمة للتنبؤ بالهبوط الأرضي.

نوعية البيانات ومدى توافرها

وتقتصر نوعية النماذج التنبؤية أساساً على نوعية البيانات المتعلقة بالمدخلات، ففي العديد من المناطق المعرضة للانقراض (مثلاً، مناطق هيمالايا، وأنديز، ووسط أفريقيا)، تكون البيانات الموجودة في الموقع متفرقة أو غير موجودة، ويمكن أن تكون البيانات الساتلية محدودة بسبب التحيزات السحابية (لأجهزة الاستشعار البصرية) أو إعادة النظر في الوقت (للعملية الخاصة بالمنطقة)، وكثيراً ما تكون قوائم الجرد المركزية للأدوية متحيزات متحيزة.

القدرة على التصعيد الحاسوبي وتجهيز الوقت الحقيقي

ولا تتطلب معالجة أنواع الصور الساتلية، ومجاري الاستشعار في الوقت الحقيقي، والنواتج النموذجية ذات الاستبانة العالية، موارد حاسوبية كبيرة، وفي حين أن المنابر الحاسوبية السحابية (AWS، وGogle Earth Engine) لم تيسر الوصول إلى هذه الصورة، لا تزال هناك تحديات في نشر نماذج الوزن الخفيف التي يمكن أن تُجرى على أجهزة الاستنفار في المناطق النائية ذات الحجم المحدود.

التعاون المتعدد التخصصات وإمكانية التنبؤ النموذجية

إن التنبؤات الفعالة بالهبوط الأرضي تتطلب تعاوناً وثيقاً بين الجيولوجيين وعلماء البيانات ومديري الطوارئ، فثغرات البيانات والاتصالات يمكن أن تمنع إدماج الخبرة الفنية في مجال العمل التحليلي، علاوة على أن نماذج التعلم الآلي غالباً ما تُعامل على أنها صناديق سوداء، مما يجعل من الصعب على أصحاب المصلحة أن يثقوا بنواتجها.

Integration with Climate Change Projects

وتغير المناخ يغير أنماط التهطال، والذوبان الجليدية، وتدهور الأحواض، مما يؤثر على تردد الأراضي وتوزيعها في المستقبل، ولجعل تقييمات مخاطر التزلّج الأرضي قوية في العقود المقبلة، يجب أن تتضمن تحليلات البيانات الضخمة توقعات نموذجية مناخية منخفضة النطاق، وهذا يطرح تحديات إضافية لأن نماذج التصاميم الأرضية تُستخدم في قرارات مكانية وفي أوجه عدم يقين كبيرة.

خاتمة

ويُحدث تحليل كبير للبيانات تغيراً جذرياً في التنبؤ بالمخاطر الناجمة عن الانهيار الأرضي من تأديب نوعي إلى حد كبير، وتفاعلي إلى علم كمي استباقي، إذ إن إدماج الصور الساتلية، والدراسات الاستقصائية الجيولوجية، والبيانات المتعلقة بالطقس، وشبكات الاستشعار في الوقت الحقيقي ذات تقنيات متقدمة للتعلم الآلي والتعلم العميق، يمكن للباحثين والوكالات التنفيذية أن ينتجوا الآن خرائط عالية الاستبانة، والإنذار المبكر التي لا تُظُر على الدقة.