Modelling the Water Quality of River Mara Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

تُعد الأنهار شريان الحياة للمناظر الطبيعية، فهي تحمل المياه التي تعيل كل شيء، بدءاً من أصغر الأسماك وصولاً إلى أكبر قطعان الحيوانات الرعوية. لكن صحة النهر لا تقتصر فقط على كمية المياه التي تتدفق فيه؛ بل تتعلق بما هو ذائب أو معلق داخل تلك المياه. يقيس العلماء هذه الصحة من خلال مراقبة مكونات محددة، مثل كمية الأكسجين المتاحة للحياة المائية، وكمية النفايات العضوية التي يتم تفكيكها، وكمية الطين أو الغرين التي تعكر صفو التدفق. هذه المكونات لا تبقى ثابتة؛ بل تتغير بتغير الفصول. فعندما تهطل الأمطار الغزيرة، فإنها تجرف التربة والمغذيات إلى النهر، مما يغير كيمياءه. وعندما يحين موسم الجفاف، تتباطأ حركة المياه، وتتولى عمليات مختلفة زمام الأمور. إن فهم هذه الأنماط المتغيرة أمر بالغ الأهمية لإدارة الموارد المائية، خاصة في المناطق التي تعبر فيها الأنهار الحدود وتدعم أنظمة بيئية كاملة. ومع ذلك، فإن العلاقة بين هذه المكونات المتغيرة غالباً ما تكون فوضوية وغير متوقعة، مما يجعل من الصعب التنبؤ بكيفية سلوك النهر بمجرد النظر إلى المتوسطات البسيطة.

وفي الجزء التنزاني من نهر مارا، وهو ممر مائي حيوي مشترك مع كينيا، شرع فريق من الباحثين في فهم هذه التحولات الموسمية المعقدة. لقد جمعوا مجموعة ضخمة من بيانات جودة المياه الممتدة على مدار ستة عشر عاماً، من عام 2010 إلى 2026، تم أخذها من اثني عشر موقعاً مختلفاً على طول النهر. وركزوا على أربعة مؤشرات رئيسية: كمية الطين والغرين العالقة، ومستوى الأكسجين المذاب، وكمية التلوث العضوي، وتركيز نيتروجين الأمونيا. ومن خلال تصنيف هذه البيانات إلى مواسم رطبة ومواسم جافة، وجدوا أن النهر يسلك سلوكاً مختلفاً اعتماداً على الوقت من السنة. فخلال الموسم الرطب، ارتفع مقدار التلوث العضوي بشكل ملحوظ، كما شهدت مستويات الأكسجين زيادة طفيفة أيضاً. وظلت كمية الطين العالقة متقاربة تقريباً بين المواسم، رغم أنها تباينت بشكل أكبر عندما كانت الأمطار غزيرة. وأظهرت مستويات الأمونيا زيادة طفيفة جداً خلال الأشهر الرطبة. والأهم من ذلك، اكتشف الباحثون أن هذه الأرقام لا تتبع منحنى جرس منتظم ومتوقع؛ بل هي منحرفة، مع وجود طفرات عرضية تكسر نمط التوزيع الطبيعي. وهذا الاضطراب يعني أن الأدوات الرياضية القياسية غالباً ما تجد صعوبة في استيعاب البيانات.

ولمعالجة هذا التعقيد، لجأ الباحثون إلى نموذج حاسوبي متطور يسمى "نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي"، أو (ANFIS). تخيل هذا النظام كمراقب مدرب تدريباً عالياً يتعلم التعرف على الأنماط من خلال دراسة الأمثلة، تماماً مثل الشخص الذي يتعلم تحديد نوع من الطيور من خلال رؤية أنواع مختلفة بدلاً من حفظ تعريف من كتاب مدرسي واحد. صُمم هذا النموذج للتعامل مع العلاقات غير الخطية والمعقدة بين مكونات جودة المياه ودرجة إجمالية تمثل مستوى تلوث النهر. قام الفريق بتقسيم بيانات الستة عشر عاماً إلى مجموعتين: إحداهما لتعليم النموذج، والأخرى لاختبار تنبؤاته. كما قاموا بتشغيل النموذج بشكل منفصل للموسم الجاف وللموسم الرطب لمعرفة ما إذا كان بإمكانه التكيف مع الظروف المختلفة.

كانت النتائج مشجعة. فقد أثبت النموذج أنه أداة قوية لفهم صحة النهر، حيث نجح في رصد التفاعلات المعقدة بين عوامل جودة المياه المختلفة. وخلال موسم الجفاف، تطابقت تنبؤات النموذج مع الملاحظات الفعلية بدرجة عالية من الدقة، حيث فسر حوالي ثمانين بالمائة من التباينات المشاهدة في البيانات الحقيقية. وكان أداؤه أقل قليلاً، وإن ظل قوياً جداً، خلال الموسم الرطب، حيث فسر ما يقرب من ثمانين بالمائة من التباينات. لم يكن النموذج يقدم تنبؤات مثالية، ولا تزال هناك بعض الاختلافات غير المفسرة، لا سيية خلال الأشهر الممطرة عندما يكون النهر في أكثر حالاته فوضوية. ومع ذلك، فإن حقيقة عمل النموذج بهذا الشكل الجيد دون الحاجة لافتراض أن البيانات تتبع نمطاً خطياً بسيطاً تشير إلى أن هذا النهج مناسب جداً للأنهار التي تتغير بسرعة.

تسلط الدراسة الضوء على أنه بينما تتأثر جودة مياه نهر مارا بالأمطار الموسمية والنشاط البشري، يمكن تتبع هذه التغييرات وفهمها باستخدام تقنيات النمذجة المتقدمة. وأشار الباحثون إلى أن عملهم اعتمد على أربعة قياسات محددة، وأن إضافة المزيد من نقاط البيانات، مثل كميات هطول الأمطار أو درجة حرارة الماء، يمكن أن تجعل النماذج المستقبلية أكثر دقة. كما أقروا بأن بياناتهم جاءت من مصادر مختلفة على مدار سنوات عديدة، مما قد يؤدي إلى حدوث بعض التناقضات الطفيفة. وبالرغم من هذه القيود، تثبت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل كدليل موثوق لإدارة الأنهار. فمن خلال التعلم من الماضي، توفر هذه النماذج وسيلة لاستباق مشكلات جودة المياه المستقبلية، مما يوفر صورة أوضح لكيفية حماية هذا المورد الحيوي العابر للحدود من أجل الحياة البرية، والزراعة، والمجتمعات التي تعتمد عليه.