الأعاصير هي الأخطار الطبيعية الأكثر تدميرا في أمريكا، حيث تسبب المزيد من الوفيات والأضرار في الممتلكات أكثر من أي نوع آخر من الكوارث. منذ عام 1980، تسببت هذه العواصف الاستوائية القوية في أضرار تجاوزت 1.5 تريليون دولار أمريكي وقتلت أكثر من 7000 شخص.
السبب الأول للأضرار والوفيات الناجمة عن الأعاصير هو عرام العواصف.
عرام العواصف هو ارتفاع مستوى مياه المحيط، الناجم عن مجموعة من الرياح القوية التي تدفع المياه نحو الساحل وانخفاض ضغط الهواء داخل الإعصار مقارنة بالضغط خارجه. بالإضافة إلى هذه العوامل، يؤدي تكسر الأمواج بالقرب من الساحل إلى ارتفاع مستوى سطح البحر بالقرب من الساحل، وهي ظاهرة نسميها إعداد الموجة، والتي يمكن أن تكون عنصرًا مهمًا في عرام العواصف.
تعد التنبؤات الدقيقة بعرام العواصف أمرًا بالغ الأهمية لمنح سكان المناطق الساحلية وقتًا للإخلاء ومنح المستجيبين للطوارئ وقتًا للاستعداد. لكن توقعات هبوب العواصف بدقة عالية يمكن أن تكون بطيئة.
باعتباري مهندسًا ساحليًا، أدرس كيفية تفاعل العواصف والأمواج مع الخصائص الطبيعية وتلك التي من صنع الإنسان في قاع المحيط والساحل وطرق التخفيف من تأثيرها. لقد استخدمت نماذج قائمة على الفيزياء للتعامل مع الفيضانات الساحلية، وقمت مؤخرًا باستكشاف الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين سرعة التنبؤ بعرام العواصف.
كيف يتم توقع هبوب العواصف اليوم
واليوم، تعتمد التنبؤات التشغيلية لتدفق العواصف على النماذج الهيدروديناميكية، التي تعتمد على فيزياء تدفق المياه.
وتستخدم هذه النماذج الظروف البيئية الحالية ــ مثل مدى سرعة تحرك العاصفة نحو الشاطئ، وسرعة الرياح واتجاهها، وتوقيت المد والجزر، وشكل قاع البحر والمناظر الطبيعية ــ لحساب ارتفاع المد المتوقع وتحديد المواقع الأكثر عرضة للخطر.
لقد تحسنت النماذج الهيدروديناميكية بشكل كبير في العقود الأخيرة، وأصبحت أجهزة الكمبيوتر أكثر قوة بشكل ملحوظ، بحيث أصبح من الممكن إجراء عمليات محاكاة سريعة منخفضة الدقة على مناطق واسعة جدًا. ومع ذلك، قد يستغرق تشغيل المحاكاة عالية الدقة التي توفر تفاصيل على مستوى الحي عدة ساعات.
يمكن أن تكون هذه الساعات حاسمة للمجتمعات المعرضة للخطر للإخلاء بأمان وللاستعداد المناسب للمستجيبين للطوارئ.
للتنبؤ بعرام العواصف عبر منطقة واسعة، يقوم واضعو النماذج بتقسيم المنطقة المستهدفة إلى العديد من الأجزاء الصغيرة التي تشكل معًا شبكة أو شبكة حسابية. بكسل الصورة في الصورة. كلما كانت أجزاء الشبكة أو الخلايا أصغر، زادت الدقة وأصبح التنبؤ أكثر دقة. ومع ذلك، فإن إنشاء العديد من الخلايا الصغيرة عبر مساحة كبيرة يتطلب قوة حاسوبية أكبر، وبالتالي فإن التنبؤ بعرام العواصف يستغرق وقتًا أطول نتيجة لذلك.
ويمكن لخبراء الأرصاد الجوية استخدام شبكات كمبيوتر منخفضة الدقة لتسريع العملية، ولكن هذا يقلل من الدقة، مما يترك المجتمعات في حالة من عدم اليقين بشأن مخاطر الفيضانات.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع ذلك.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تنبؤات أفضل
هناك مصدران رئيسيان لعدم اليقين في التنبؤات بعرام العواصف.
أحدهما يتضمن البيانات التي يتم إدخالها في نموذج الكمبيوتر. لا يزال من الصعب التنبؤ بدقة بمسار عاصفة الإعصار ومجال الرياح، اللذين يحددان مكان وصوله إلى اليابسة ومدى شدته، قبل أكثر من بضعة أيام. يمكن أن تؤثر التغييرات في الساحل وقاع البحر، مثل تجريف القنوات أو فقدان المستنقعات المالحة أو أشجار المانغروف أو الكثبان الرملية، على المقاومة التي ستواجهها العواصف.
يتضمن عدم اليقين الثاني حل الشبكة الحسابية، والتي يتم من خلالها حل المعادلات الرياضية للحركة المفاجئة والموجية. يحدد القرار مدى رؤية النموذج للتغيرات في ارتفاع المناظر الطبيعية والغطاء الأرضي وتفسيرها، ومدى دقة حل فيزياء ارتفاع الأعاصير والأمواج.
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنتاج تنبؤات تفصيلية بشكل أسرع. على سبيل المثال، طور المهندسون والعلماء نماذج ذكاء اصطناعي تعتمد على شبكات عصبية عميقة يمكنها التنبؤ بمستويات المياه على طول الساحل بسرعة ودقة باستخدام بيانات حول مجال الرياح. وفي بعض الحالات، كانت هذه النماذج أكثر دقة من النماذج الهيدروديناميكية التقليدية.
ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تطوير توقعات للمناطق ذات البيانات التاريخية القليلة، أو استخدامه لفهم الظروف القاسية التي ربما لم تحدث هناك من قبل.
بالنسبة لهذه التوقعات، يمكن استخدام النماذج القائمة على الفيزياء لتوليد بيانات تركيبية لتدريب الذكاء الاصطناعي على السيناريوهات التي قد تكون ممكنة ولكنها لم تحدث بالفعل. بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على كل من البيانات التاريخية والاصطناعية، يمكنه بسرعة إنشاء تنبؤات للارتفاع المفاجئ باستخدام تفاصيل حول الرياح والضغط الجوي.
يمكن أن يؤدي تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات المستمدة من النماذج الهيدروديناميكية أيضًا إلى تحسين قدرته على إنشاء خرائط مخاطر الغمر بسرعة توضح الشوارع أو المنازل التي من المحتمل أن تغمرها الفيضانات في الأحداث المتطرفة التي قد لا يكون لها سابقة تاريخية ولكن يمكن أن تحدث في المستقبل.
مستقبل الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأعاصير
ويتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤات التشغيلية بعرام العواصف بطريقة محدودة، وذلك بشكل أساسي لتعزيز النماذج المستندة إلى الفيزياء شائعة الاستخدام.
بالإضافة إلى تحسين هذه الأساليب، عمل فريقي وباحثون آخرون على تطوير طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بعرام العواصف باستخدام البيانات المرصودة، وتقييم الأضرار بعد الأعاصير ومعالجة صور الكاميرا لاستنتاج شدة الفيضانات. وهذا يمكن أن يسد فجوة حرجة في البيانات اللازمة للتحقق من صحة نماذج العواصف على المستويات الدقيقة.
ومع انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة في كل جانب من جوانب حياتنا وتوافر المزيد من البيانات لتدريبها، فإن التكنولوجيا توفر إمكانية تحسين التنبؤ بالأعاصير وعرام العواصف في المستقبل، مما يعطي المجتمعات الساحلية تحذيرات أسرع وأكثر تفصيلاً حول المخاطر في الطريق.
تم إعادة نشر هذا المقال من The Conversation، وهي منظمة إخبارية مستقلة غير ربحية تقدم لك حقائق وتحليلات جديرة بالثقة لمساعدتك على فهم عالمنا المعقد. كتب بواسطة: نافيد تاهفيلداري، جامعة فلوريدا الدولية
اقرأ المزيد:
تم تمويل بحث نافيد تاهفيلداري حول الفيضانات الساحلية من قبل NSF وNOAA وNASA وDOT.