التنبؤ بالفيضانات

التنبؤ بالفيضانات هو عملية توقع حدوث الفيضانات وشدتها وتوقيتها ومدتها في منطقة محددة، وذلك غالبًا من خلال تحليل عوامل هيدرولوجية وأرصادية وبيئية متنوعة. والهدف الأساسي من التنبؤ بالفيضانات هو تزويد صانعي القرار بمعلومات دقيقة وفي الوقت المناسب، مما يمكّنهم من اتخاذ الإجراءات المناسبة للتخفيف من الآثار المحتملة للفيضانات على الأرواح والممتلكات والبيئة. ومن خلال مراعاة الأبعاد المختلفة لحدث الفيضان، مثل حدوثه وشدته ومدته وامتداده المكاني، يمكن لنماذج التنبؤ بالفيضانات أن تقدم تمثيلًا أكثر شمولية وتفصيلًا للمخاطر الوشيكة، وتسهل وضع استراتيجيات استجابة أكثر فعالية.

يُعدّ التنبؤ بالفيضانات مجالًا متعدد الجوانب يهدف إلى التنبؤ بمختلف جوانب الفيضانات، بما في ذلك حدوثها، وحجمها، وتوقيتها، ومدتها، وامتدادها المكاني. ومع ذلك، قد يختلف نطاق وتعريف التنبؤ بالفيضانات بين المنشورات العلمية والمنهجيات المختلفة. ففي بعض الحالات، يركز التنبؤ بالفيضانات على تقدير اللحظة التي يتم فيها تجاوز عتبة معينة في نظام نهري، بينما في حالات أخرى، يتضمن التنبؤ بمدى الفيضان واستخدام المعلومات الهيدروديناميكية من النماذج.

عندما يقتصر التنبؤ بالفيضانات على تقدير لحظة تجاوز عتبة معينة، يركز الباحثون غالبًا على التنبؤ بمستويات المياه أو تصريف الأنهار في موقع محدد. يوفر هذا النهج معلومات قيّمة حول احتمالية حدوث فيضان، مما يمكّن صانعي القرار من اتخاذ تدابير وقائية والحد من الأضرار المحتملة. في هذا السياق، تُصمَّم نماذج التنبؤ بالفيضانات للتنبؤ بموعد تجاوز مستوى المياه أو تصريفها عتبة محددة مسبقًا، عادةً ما تستند إلى بيانات تاريخية ومستويات مخاطر مُثبتة.

من جهة أخرى، تتضمن أساليب التنبؤ بالفيضانات الأكثر شمولاً التنبؤ بمدى الفيضان باستخدام معلومات ديناميكية مائية مستقاة من النماذج. لا تقتصر هذه الأساليب على مراعاة تجاوز عتبة معينة فحسب، بل تهدف أيضاً إلى تقدير التوزيع المكاني للفيضان وتوقيته ومدى انتشاره. تحاكي النماذج الديناميكية المائية، مثل نظام تحليل الأنهار التابع لمركز الهندسة الهيدرولوجية (HEC-RAS) أو مجموعة نماذج MIKE، تدفق المياه وتفاعلها مع البيئة المحيطة، مما يوفر تنبؤات تفصيلية بمدى الفيضان وعمقه وسرعته.

يُتيح دمج المعلومات الهيدروديناميكية في نماذج التنبؤ بالفيضانات فهمًا أشمل للآثار المحتملة للفيضانات، مع مراعاة عوامل مثل غمر البنية التحتية والأراضي الزراعية والمناطق السكنية. ومن خلال دراسة التوزيع المكاني للفيضانات، تُمكّن هذه النماذج من وضع استراتيجيات أكثر فعالية لإدارة الفيضانات والاستجابة لها، مما يضمن تخصيص الموارد بشكل مناسب وحماية الفئات السكانية الأكثر عرضة للخطر بشكل كافٍ.

يمكن التنبؤ بالفيضانات باستخدام منهجيات متنوعة، يمكن تصنيفها بشكل عام إلى نماذج قائمة على أسس فيزيائية، ونماذج تعتمد على البيانات، أو مزيج من الاثنين. يعتمد اختيار المنهجية الأنسب على عوامل مثل توافر البيانات، وخصائص مستجمعات المياه، ودقة التنبؤ المطلوبة. فيما يلي نظرة عامة على كل منهجية:

تحاكي النماذج الفيزيائية العمليات الفيزيائية الأساسية المتضمنة في توليد الفيضانات وانتشارها، مثل الهطول، والتسرب، والجريان السطحي، والمسار. وتتميز هذه النماذج عادةً بمزيد من الاستقرار والموثوقية نظرًا لتمثيلها المتأصل للفيزياء، مما يجعلها أقل عرضةً لأخطاء التنبؤ مقارنةً بالنماذج القائمة على البيانات، لا سيما في غياب مدخلات مثل هطول الأمطار. مع ذلك، تعتمد النماذج الفيزيائية على حالة النظام وتتطلب شروطًا أولية دقيقة لتحقيق الأداء الأمثل. وخلال ما يُسمى بـ"فترة التسخين" للنموذج، قد ينخفض ​​الأداء نتيجةً للاعتماد على الشروط الأولية.

تركز النماذج القائمة على البيانات على اكتشاف الأنماط والعلاقات ضمن البيانات التاريخية دون تمثيل العمليات الفيزيائية بشكل صريح. فهي قادرة على تعلم العلاقات المعقدة وغير الخطية والتكيف مع الظروف المتغيرة، مما يجعلها مفيدة في الحالات التي تتوفر فيها البيانات بكثرة ويصعب فيها تمثيل العمليات الفيزيائية بدقة. ومن أمثلة هذه النماذج: تقنيات الانحدار، والشبكات العصبية الاصطناعية، وآلات المتجهات الداعمة، والخوارزميات الشجرية مثل الغابة العشوائية أو XGBoost.

تجمع النماذج الهجينة بين مزايا النماذج القائمة على الأسس الفيزيائية والنماذج القائمة على البيانات لتعزيز دقة وموثوقية التنبؤ بالفيضانات. تستفيد هذه النماذج من الفهم الفيزيائي للنماذج القائمة على الأسس الفيزيائية، مع الاستفادة من قدرات التعلم التكيفي للنماذج القائمة على البيانات. ومن الأمثلة على النماذج الهجينة دمج نموذج هيدرولوجي مع خوارزمية تعلم آلي لتحسين دقة التنبؤ بالفيضانات. كما يمكن للنماذج الهجينة دمج العمليات الفيزيائية في بنية نماذج التعلم الآلي. ^{[ 1 ]}

يمكن تمثيل التنبؤ بالفيضانات رياضياً على النحو التالي:

${\displaystyle \displaystyle F(t)=f(P_{t},X_{t},H_{t},C_{t})}$

أين:

• ${\displaystyle F(t)}$هل هذا هو توقع الفيضان في ذلك الوقت؟${\displaystyle t}$،
• ${\displaystyle P_{t}}$يمثل مدخلات الهطول في الوقت${\displaystyle t}$،
• ${\displaystyle X_{t}}$يشير إلى متجه من المتغيرات البديلة (مثل رطوبة التربة، واستخدام الأراضي، والتضاريس) في وقت${\displaystyle t}$،
• ${\displaystyle H_{t}}$هل البيانات التاريخية محدثة؟${\displaystyle t}$،
• ${\displaystyle C_{t}}$يمثل الشروط الأولية وخصائص مستجمع المياه،
• ${\displaystyle f}$وهو نموذج التنبؤ بالفيضانات، والذي يمكن أن يكون نموذجًا قائمًا على الأسس الفيزيائية، أو نموذجًا قائمًا على البيانات، أو نموذجًا هجينًا اعتمادًا على النهج المختار.

في العديد من الأنظمة التشغيلية، تُغذّى بيانات هطول الأمطار المتوقعة إلى نماذج جريان مياه الأمطار وتوجيه تدفق الأنهار للتنبؤ بمعدلات التدفق ومستويات المياه لفترات تتراوح من بضع ساعات إلى أيام، وذلك تبعًا لحجم مستجمع المياه أو حوض النهر . ^{[ 2 ] [ 3 ]} كما يمكن الاستفادة من توقعات هطول الأمطار في التنبؤ بالفيضانات في محاولة لتمديد الفترة الزمنية المتاحة.

يُعد التنبؤ بالفيضانات عنصرًا مهمًا في الإنذار بالفيضانات ، حيث يكمن الفرق بينهما في أن نتيجة التنبؤ بالفيضانات هي مجموعة من التنبؤات الزمنية لتدفقات القنوات أو مستويات الأنهار في مواقع مختلفة، بينما تتمثل مهمة "الإنذار بالفيضانات" في الاستفادة من هذه التنبؤات لاتخاذ القرارات بشأن التحذيرات من الفيضانات.

يمكن التنبؤ بالفيضانات في الوقت الفعلي على مستوى المنطقة في غضون ثوانٍ باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية. ^{[ 4 ]} ويمكن أن تكون نماذج التنبؤ بالفيضانات الفعالة في الوقت الفعلي مفيدة للإنذار المبكر والوقاية من الكوارث.

• نموذج الجريان السطحي (الخزان)
• تحذير من الفيضانات
• برنامج Flood Modeller Pro
• التنبؤ بالطقس

• تطبيق الخرائط ذاتية التنظيم والشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات للتنبؤ بتدفق المياه ومستوياتها في مستجمعات المياه التي تفتقر إلى البيانات: حالة سهل فيضان شاير السفلي، ملاوي
• نظام Delft-FEWS، وهو نظام متطور للتنبؤ بالفيضانات وإدارة المياه التشغيلية (أكثر الأنظمة تقدماً المتاحة، ويستخدم على نطاق وطني في أوروبا والولايات المتحدة الأمريكية).
• RainOff ، نموذج مفاهيمي لجريان مياه الأمطار باستخدام خزان غير خطي
• hepex.org تجربة التنبؤ الهيدرولوجي الجماعي ، وهي مجموعة غير رسمية ولكنها نشطة للغاية من الباحثين في مجال عدم اليقين الهيدرولوجي التنبؤي.