Causal Effect Exploration of Landslide Susceptibility in Chongqing Using a T-Learner

في المناظر الطبيعية الجبلية الوعرة في جنوب غرب الصين، تتحرك الأرض أحياناً بقوة مفاجئة ومدمرة. وتُعد الانهيارات الأرضية تهديداً مستمراً لحياة ومنازل وبنى التحتية للناس الذين يعيشون في هذه الوديان شديدة الانحدار. لعقود من الزمن، اعتمد العلماء والمهندسون على النماذج الحاسوبية للتنبؤ بالمكان الذي قد تضرب فيه هذه الكوارث لاحقاً. هذه النماذج ممتازة في رصد الأنماط؛ إذ يمكنها النظر إلى خريطة لمنحدر جبلي والقول: "هذه البقعة تبدو خطيرة"، وذلك من خلال تحليل عوامل مثل مدى انحدار المنحدر، أو كمية الأمطار التي تسقط هناك، أو نوع الصخور التي تقع تحت التربة. ومع ذلك، هناك فرق جوهري بين رصد النمط وفهم السبب. فمعرفة أن الانهيار الأرضي غالباً ما يحدث حيث تكون الأرض شديدة الانحدار لا تخبرنا تلقائياً بما سيحدث إذا استطعنا بطريقة ما تغيير درجة الانحدار، أو إذا استطعنا تغيير كمية المياه في التربة. ولإدارة المخاطر حقاً، لا نحتاج فقط لمعرفة ما يرتبط بالانهيار الأرضي، بل ما الذي سيؤدي فعلياً إلى رفع أو خفض مستوى الخطر إذا تدخلنا.

هذا هو التحدي الذي سعى فريق من الباحثين من جامعة تشونغتشينغ المتعددة التقنيات الإلكترونية، وجامعة تشونغتشينغ للتربية، وجامعة بكين إلى معالجته. لقد ركزوا دراستهم على مدينة تشونغتشينغ، وهي مدينة مشهورة بتضاريسها الدراماتيكية ونموها الحضري السريع، حيث يخلق تقاطع الطبيعة والنشاط البشري مختبراً مثالياً لاختبار طرق جديدة لفهم المخاطر الجيولوجية. وبدلاً من مجرد السؤال عن العوامل التي تتنبأ بالانهيار الأرضي، طرحوا سؤالاً مختلفاً وأكثر صعوبة: إذا استطعنا تغيير عامل بيئي معين، كيف سيتغير خطر الانهيار الأرضي؟ وللإجابة على ذلك، تجاوزوا أدوات التنبؤ القياسية وطبقوا طريقة تُعرف باسم "T-learner". يسمح هذا النهج للباحثين بمحاكاة سيناريو "ماذا لو"، وتقدير الفرق في الخطر بين مستوى عالٍ من عامل ما، مثل الأمطار الغزيرة، ومستوى منخفض، مع مراعاة جميع الظروف الأخرى الموجودة في المشهد بعناية.

بدأ الباحثون بمجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 30,000 سجل، نصفها لمواقع حدثت فيها انهيارات أرضية والنصف الآخر لم تحدث فيها. وقد جمعوا 17 معلومة مختلفة لكل موقع، بدءاً من ارتفاع الأرض وزاوية المنحدر إلى كمية المياه المتبخرة من التربة، والمسافة إلى الأنهار، ونوع الصخور الموجودة تحتها. وباستخدام خوارزمية تعلم حاسوبية قوية، قاموا أولاً بتدريب نموذج للتعرف على الأنماط التي تميز موقع الانهيار الأرضي عن الموقع الآمن. كان هذا النموذج دقيقاً للغاية، حيث حدد مواقع الانهيارات الأرضية في بيانات الاختبار بنجاح كبير. ومع ذلك، كان الفريق يعلم أن الدقة العالية وحدها لا تكشف عن السبب. فقد يتعلم النموذج أن الانهيارات الأرضية تحدث بالقرب من الطرق ببساطة لأن الطرق تُبنى على منحدرات شديدة، وليس لأن الطرق نفسها هي التي تسبب الانزلاق. ولتفكيك هذا الارتباط، استخدموا الـ "T-learner" لتقدير متوسط تأثير تغيير كل عامل.

قدمت النتائج رؤية دقيقة لما يدفع خطر الانهيارات الأرضية في هذه المنطقة. أشارت التحليلات إلى أن العوامل الثلاثة ذات أكبر فروق خطر تقديرية (في السيناريوهات الافتراضية) هي التبخر والنتح، وهطول الأمطار، والارتفاع. التبخر والنتح هو مقياس لكمية المياه التي تنتقل من التربة والنباتات إلى الهواء؛ وفي هذه الدراسة، ارتبطت المناطق ذات المستويات الأعلى من هذه العملية بانخفاض متوقع في خطر الانهيارات الأرضية. وبالمثل، ارتبط الارتفاع العالي وإجمالي هطول الأمطار المرتفع أيضاً بانخفاض الخطر في نموذجهم الخاص. وقد حذر الباحثون من عدم ترجمة هذه النتيجة المتعلقة بهطول الأمطار مباشرة إلى توصية للتدخل بزيادة هطول الأمطار. وأوضحوا أن هذه النتيجة تعكس على الأرجح ظروفاً طويلة الأمد بدلاً من المحفزات الفورية؛ فربما تمتلك المناطق ذات الأمطار السنوية العالية غطاءً نباتياً أكثر قدرة على تثبيت التربة، أو أن البيانات تلتقط جانباً مختلفاً من دورة المياه غير العواصف المفاجئة التي تسبب الفشل الفوري. في المقابل، أظهرت شدة هطول الأمطار — أي سرعة سقوط المطر — تأثيراً إيجابياً، مما يعني أن الأمطار الأسرع والأكثر كثافة كانت مرتبطة بخطر أعلى، وهو ما يتوافق مع الفهم الشائع لكيفية تحفيز الانهيارات الأرضية.

كما سلطت الدراسة الضوء على تمييز حاسم بين ما يجده النموذج الحاسوبي مهماً وبين ما يسبب فعلياً تغييراً في الخطر. قارن الباحثون تقديراتهم الجديدة لـ "ماذا لو" مع طريقة قياسية تسمى "SHAP"، والتي تقوم ببساطة بترتيب العوامل بناءً على مدى مساعدتها للنموذج في إجراء التنبؤات. في الترتيب القياسي، كان التبخر والنتح هو العامل الأكثر أهمية، يليه هطول الأمطار ثم الارتفاع. وبينما كان الترتيب متشابهاً، إلا أن المعنى كان مختلفاً. فالطريقة القياسية قالت إن هذه العوامل هي الأفضل في تخمين مكان حدوث الانهيار الأرضي. أما الطريقة الجديدة فقد اقترحت أنه إذا استطعنا تغيير هذه العوامل، فإن الخطر سيتغير بشكل كبير. على سبيل المثال، وجدت الدراسة أن فرق الخطر المقدر للتبخر والنتح كان أكبر من فرق الخطر للمنحدر، وهو عامل يُعتبر تقليدياً الأكثر حرجاً في علم الانهيارات الأرضية. ومع ذلك، أشار الباحثون صراحةً إلى أن هذا النمط لا يعني أن هذه المتغيرات قد ثبت امتلاكها لتأثيرات سببية مباشرة أقوى من المنحدر. فقد تؤثر تعريفات المعالجة، والتباين المكاني، والعوامل المربكة غير المقاسة على الترتيب النسبي، مما يعني أن هذه النتائج يجب اعتبارها فرضيات لمزيد من التحقق وليس كإثبات نهائي لقوة السببية.

على الرغم من هذه النتائج المثيرة للاهتمام، كان الباحثون حذرين في تحديد حدود عملهم. فقد أكدوا أن دراستهم كانت لقطة زمنية، استخدمت بيانات جُمعت دفعة واحدة بدلاً من تتبع التغييرات على مر السنين. وبسبب ذلك، لم يتمكنوا من إثبات أن عاملاً واحداً يسبب عاملاً آخر بالتأكيد، كما لم يتمكنوا من استبعاد احتمال أن عاملاً خفياً، مثل نوع التربة أو الهندسة البشرية السابقة، قد أثر على كل من الظروف البيئية وخطر الانهيار الأرضي. كما أشاروا إلى أن نتائجهم خاصة بالبيئة الجبلية الرطبة في تشونغتشينغ وقد لا تنطبق على الصحاري الجافة أو السهول المنبسطة. وتعمل الدراسة كإطار استكشافي قوي، يوضح أنه يمكننا تجاوز مجرد التنبؤ لطرح أسئلة أعمق حول السبب والنتيجة. وهي تشير إلى أن الجهود المستقبلية للوقاية من الانهيارات الأرضية يجب أن تنظر بدقة في دورة المياه والغطاء النباتي، لكنها تتوقف عند حد عدم إخبار المهندسين بالضبط بما يجب بناؤه أو أين يجب الحفر. بدلاً من ذلك، فهي توفر مجموعة جديدة من الفرضيات للاختبار، وتحث العلماء على تصميم دراسات مستقبلية يمكنها تتبع التغييرات بمرور الوقت والتأكد مما إذا كانت هذه التأثيرات المقدرة ستظل قائمة في العالم الحقيقي.

تكمن القيمة النهائية لهذا البحث في قدرته على الفصل بين إشارة التنبؤ وإشارة السبب. ومن خلال تطبيق هذه الأدوات الإحصائية المتقدمة على مشكلة واقعية، أثبت الفريق أن العوامل التي نستخدمها للتنبؤ بالكارثة ليست دائماً هي العوامل التي ينبغي استهدافها للوقاية منها. لقد أظهروا أنه بينما يمكن للحاسوب تعلم رصد منحدر خطير بدقة عالية، فإن فهم سبب كون ذلك المنحدر خطيراً يتطلب نوعاً مختلفاً من التفكير. وتخلص الدراسة إلى أنه بينما لا يمكننا الادعاء بأننا حللنا لغز مسببات الانهيارات الأرضية في تشونغتشينغ بعد، فقد قطعنا خطوة مهمة نحو فهم العلاقات المعقدة بين المطر والتربة والمنحدر. ويقدم هذا المنظور الجديد خارطة طريق للبحوث المستقبلية، وهي خارطة تعطي الأولوية للتحقق من هذه الروابط السببية ببيانات أفضل واختبارات أكثر صرامة، مما يؤدي في النهاية إلى مجتمعات أكثر أماناً في هذه المناظر الطبيعية الصعبة.