Comparative Google Earth Engine Workflows for Flood and Landslide Diagnostics in Lower Silesia, Poland, and Batang Kali, Malaysia
تُظهر هذه الدراسة أن محرك جوجل إيرث (Google Earth Engine) يقدم إطار عمل حوسبي قابل للنقل للتشخيصات الجيومكانية لما بعد الحدث للمخاطر الطبيعية المتباينة، حيث طبقت بنجاح سير عمل موحد لرسم خرائط فيضان أسفل سيليزيا لعام 2024 وانزلاق باتانغ كالي الأرضي لعام 2022، مع الكشف عن أن دقة التشخيص تعتمد بشكل كبير على نوع الخطر المحدد ومؤشرات الاستشعار عن بعد المستخدمة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
عندما تفيض مياه الفيضانات في نهر ما أو ينهار منحدر جبلي، تتغير الأرض تحت أقدامنا بطرق غالباً ما يستحيل رؤيتها من الطريق. وفي الساعات والأيام التي تلي مثل هذه الكوارث، غالباً ما يكون التضاريس خطيرة للغاية بحيث لا يمكن دخولها، وقد يكون الطقس سيئاً جداً لدرم طيار فوق المنطقة. ومع ذلك، يحتاج الناس إلى معرفة أين ارتفع منسوب المياه أو أين تحركت الأرض لإنقاذ الأرواح وتخطيط عمليات التعافي. وهنا يأتي دور نوع مختلف من العيون: أقمار صناعية تدور في أعالي الأرض، تلتقط صوراً لسطح الأرض يوماً بعد يوم. ومن خلال مقارنة صورة للمشهد الطبيعي تم التقاطها قبل الكارثة بأخرى تم التقاطها بعدها، يمكن للعلماء رصد الاختلافات التي تروي قصة ما حدث. كان التحدي دائماً يكمن في كيفية القيام بذلك بسرعة وموثوقية عبر مساحات شاسعة، خاصة عندما لا يتشابه النوعان من الكوارث على الإطلاق؛ فأحدهما يتمثل في انتشار المياه فوق الأرض، بينما يتعلق الآخر بانزلاق الأرض نفسها من فوق تلة.
قام باحث من بولندا وماليزيا باختبار نظام رقمي موحد واحد للتعامل مع هاتين المشكلتين المختلفتين تماماً. وقد استخدما منصة سحابية قوية تسمى "Google Earth Engine"، والتي تعمل كمكتبة ضخمة لصور الأقمار الصناعية وحاسوب فائق يمكنه معالجة جميع هذه الصور في وقت واحد. وبدلاً من تحميل آلاف الصور على جهاز كمبيوتر محلي، كتب الباحث مجموعة من التعليمات التي يمكن تشغيلها مباشرة على المنصة. وطبق نفس مجموعة التعليمات هذه على حدثين متميزين: فيضان كبير ضرب منطقة "لوير سيليزيا" في بولندا في سبتمبر 2024، وانزلاق أرضي مدمر في "باتانغ كالي" بماليزيا وقع في ديسمبر 2022. لم يكن الهدف هو إثبات أن الفيضانات والانهيارات الأرضية هي الشيء نفسه، بل لمعرفة ما إذا كان يمكن تكييف نفس سير العمل الرقمي للعثور على العلامات المحددة لكل منهما.
بالنسبة للفيضان في بولندا، نظر الباحث إلى الصور البصرية، وهي تشبه الصور التي تلتقطها الكاميرا. وركز على إشارة محددة تكشف عن وجود الماء؛ حيث تمتص المياه الضوء بطريقة تجعلها تبرز بوضوح مقابل الأرض الجافة والغطاء النباتي. ومن خلال حساب الفرق بين إشارة الماء قبل العاصفة والإشارة بعدها، أنشأوا خريطة توضح بدقة أين انتشرت المياه. وقد نجح النظام بوضوح ملحوظ في هذا الحدث، حيث حدد منطقة تبلغ مساحتها 70.142 كيلومتراً مربعاً كانت غارقة في الفيضان. وعندما تحقق الباحث من عمله مقابل 240 نقطة محددة وضعها على الخريطة، تطابقت كل نقطة مع توقعاته. ومع ذلك، يحرص المؤلف على ملاحظة أن هذه النتيجة المثالية جاءت من فحص الخريطة مقابل صور أقمار صناعية أخرى، وليس من خلال النزول إلى الميدان للتحقق من مستويات المياه بأعينهم. ورغم أن النتيجة مشجعة، إلا أنها تشير إلى أن الطريقة فعالة للغاية في رصد مياه الفيضانات في هذا النوع من البيئات، حتى لو كانت الأرقام قد تبدو متفائلة قليلاً دون التحقق الميداني المباشر.
كان الوضع في ماليزيا أكثر تعقيداً بكثير. فقد حدث الانزلاق الأرضي في "باتانغ كالي" في غابة استوائية كثيفة حيث غالباً ما تحجب السحب الرؤية عن الكاميرات البصرية. وللرؤية من خلال السحب والأشجار، انتقل الباحث إلى الرادار، وهو نوع من المستشعرات التي ترتد موجات راديوية عن الأرض. فعندما يحدث انزلاق أرضي، فإنه يزيل الغطاء النباتي ويجعل سطح التلة أكثر استواءً، مما يغير كيفية ارتداد موجات الرادار. بحث الباحث عن المناطق التي انخفضت فيها إشارة الارتداد هذه بشكل حاد، مما يشير إلى حدوث اضطراب مفاجئ. كان النظام حساساً للغاية؛ فقد وجد كل موقع من مواقع الانزلاق الأرضي الـ 11 المعروفة التي اختبروها. لكن هذه الحساسية جاءت بتكلفة باهظة؛ إذ حدد النظام أيضاً 109 نقاط أخرى على أنها انزلاقات أرضية بينما كانت في الواقع أرضاً مستقرة. وفي المجمل، كانت الخريطة صحيحة بنسبة 9 في المائة فقط عندما ادعت وقوع انزلاق أرضي.
تروي هذه الفوارق الصارخة في النتائج قصة واضحة حول حدود النهج الذي يعتمد مبدأ "النموذج الواحد للجميع". لقد نجح سير العمل الرقمي نفسه في الانتقال من كارثة إلى أخرى، مما أثبت أن بنية الكمبيوتر مرنة بما يكفي للتعامل مع أنواع مختلفة من البيانات. ومع ذلك، فإن الطبيعة الفيزيائية للكارثة هي التي تحدد مدى جودة عمل الطريقة. فبالنسبة للفيضان، خلقت المياه إشارة واضحة ومتميزة استطاع النظام عزلها بسهولة. أما بالنسبة للانزلاق الأرضي، فقد تلوثت الإشارة بالبيئة المعقدة للغابة الاستوائية، حيث يمكن للأمطار ورطوبة التربة والغطاء الشجري أن تبدو جميعها متشابهة مع الانزلاق الأرضي بالنسبة لمستشعر الرادار. وخلص الباحث إلى أنه بينما تعد طريقة الرادار ممتازة كـ "نظرة أولية سريعة" — تخبر فرق الطوارئ: "انظروا هنا، لقد تغير شيء ما بالتأكيد" — إلا أنه لا يمكن الوثوق بها بعد لرسم خط دقيق حول انزلاق أرضي دون إجراء فحوصات إضافية.
تُظهر هذه الدراسة أن عملية واحدة قابلة للتكرار يمكن أن تعمل كعمود فقري للاستجابة للكوارث، ولكن التفسير النهائي يجب أن يحترم دائماً الظروف المحددة للحدث. ففي فيضان بولندا، قدمت الطريقة خريطة نظيفة وقابلة للاستخدام للمنطقة المتضررة. أما في انزلاق ماليزيا الأرضي، فقد وفرت أداة فحص عالية التنبيه تشير إلى مناطق الاضطراب، ولكنها تتطلب خبراء بشريين لتصفية الإنذارات الكاذبة. وتكمن قيمة هذا العمل في إظهار أن بيانات الأقمار الصناعية المفتوحة والمجانية وقوة الحوسبة المشتركة يمكن استخدامها لبناء أدوات التشخيص هذه بسرعة. إنها تقدم وسيلة للمعلماء والمستجيبين للطوارئ للحصول على رؤية سريعة ومتسقة لمنطقة الكارثة، سواء كانت تحت الماء أو مدفونة تحت الطين، مع الإقرار بأن الخطوة النهائية لفهم الخطر لا تزال تتطلب تحليلاً دقيقاً ومحدداً.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.