FireInSite: an Accessible, Integrated Fire Behaviour Prediction System for the UK and Ireland
يُعد FireInSite نظاماً سهلاً للاستخدام وداعماً للقرار ومؤتمتاً تم تطويره للمملكة المتحدة وأيرلندا، حيث يتنبأ بسلوك الحرائق من خلال دمج بيانات الوقود والطقس المحلية مع نموذج روذرميل، مما يعالج نقص أدوات إدارة حرائق الغابات المتاحة في المناطق ذات المناخ المعتدل الرطب.
المؤلفون الأصليون:Tadas Nikonovas, Claire M Belcher, Kerryn Little, Gareth D Clay, Nicholas Kettridge, Stefan Doerr
لم تعد حرائق الغابات مجرد قصة تتعلق بالغابات الجافة والصيف الحارق في الأراضي البعيدة. ففي المناظر الطبيعية الخضراء والرطبة في المملكة المتحدة وأيرلندا، تتزايد مخاطر حرائق النباتات، مدفوعة بأنماط الطقس المتغيرة والحياة النباتية المتغيرة. لعقود من الزمن، افتقر مديرو الحرائق في هذه المناطق إلى أداة محددة للتنبؤ بكيفية سلوك الحريق بمج once بدأ. فقد بُنيت الأنظمة الحالية للأنظمة البيئية الجافة وسريعة الاشتعال في أمريكا الشمالية أو أستراليا، حيث تختلف قواعد الحريق. وفي المناخ المعتدل الرطب في الجزر البريطانية، غالبًا ما يكون الوقود عبارة عن نباتات حية ورطبة مثل الخلنج (heather) والوزال (gorse)، والتي تتغير قابليتها للاشتعال طوال العام مع تغير الفصول. وبدون وسيلة لفهم هذه الظروف المحددة، اضطر مديرو الأراضي وخدمات الطوارئ إلى التخمين بشأن الخطر، بالاعتماد على تحذيرات جوية عامة لا تخبرهم بمدى سرعة انتشار الحريق أو الارتفاع الذي قد تصل إليه ألسنة اللهب.
ولحل هذه المشكلة، أنشأ فريق من الباحثين نظامًا رقميًا جديدًا يسمى FireInSite. وهي أداة ويب سهلة الاستخدام مصممة خصيصًا للمملكة المتحدة وأيرلندا، تتيح لأي شخص الإشارة إلى موقع على الخريطة ورؤية توقعات مفصلة لسلوك الحريق على الفور. وبدلاً من مطالبة المستخدمين بجمع بيانات معقدة حول التربة والرياح ورطوبة النبات من مصادر متعددة، يقوم النظام تلقائيًا بجلب الطقس المحلي، وشكل الأرض، ونوع النباتات المحددة التي تنمو هناك. ثم يستخدم مجموعة ضخمة من القياسات الواقعية لحساب مدى احتمالية نشوب حريق، ومدى سرعة تحركه، وكثافة ألسنة اللهب. وقد بُني النظام على أربع سنوات من العمل الميداني المكثف، حيث جمع الباحثون آلاف العينات من نباتات مثل الخلنج والوزال والسرخس (bracken) لقياس مقدار الماء الذي تحتفظ به ومقدار الحرارة التي تطلقها عند احتراقها بدقة.
إن جوهر هذا النظام الجديد هو قدرته على تتبع الحالة المتغيرة للنباتات طوال العام. ففي المناطق الرطبة، لا يتعلق خطر الحريق بمدى جفاف الطقس اليوم فحسب، بل بدورة حياة النباتات نفسها. فبعض النباتات، مثل الخلنج، تحترق بشدة أكبر عندما تكون حية ومليئة بالعصارة، بينما تحترق نباتات أخرى، مثل الأعشاب الجافة، بشكل أفضل بعد أن تتحول إلى اللون البري وتجف. ويأخذ نظام FireInSite هذه التحولات الدقيقة في الاعتبار؛ فهو يعلم أن رقعة من نبات الوزال في شهر يوليو تسلك سلوكًا مختلفًا عن نفس الرقعة في شهر مارس، ويعدل توقعاته وفقًا لذلك. ومن خلال الجمع بين هذه المعرفة العميقة بالنباتات المحلية وبيانات الطقس في الوقت الفعلي، يمكن للنظام أن يخبر مدير الحريق أن حريقًا يبدأ في حقل معين من الوزال قد ينتج ألسنة لهب بارتفاع معين، أو أن حريقًا في منطقة عشبية قد ينتشر بسرعة محددة.
اختبر الباحثون النظام من خلال مقارنة توقعاته بحرائق حقيقية حدثت بالفعل. فقد جمعوا تقارير عن ارتفاعات ألسنة اللهب من حرائق الغابات السابقة، بما في ذلك الحريق الكبير في وينينغتون عام 2022، وتحققوا من مدى تطابق توقعات النظام مع ما حدث فعليًا. وأظهرت النتائج توافقًا قويًا، مما أثبت أن الأداة يمكنها التنبؤ بسلوك الحريق بشكل موثوق في هذه البيئات المعقدة والرطبة. ومنذ إطلاقه، تم اعتماد النظام من قبل خدمات الإطفاء والإنقاذ، ومديري الأراضي، ومجموعات الحفاظ على البيئة في جميع أنحاء المملكة المتحدة وأيرلندا. ويُستخدم الآن للتخطيط للوقاية من الحرائق، وتدريب المستجيبين للطوارئ، واتخاذ القرارات الحاسمة أثناء أحداث الحريق النشطة. ومن خلال تحويل العلم المعقد إلى خريطة بسيطة وسهلة الوصول، يمنح FireInSite المجتمعات الوضوح الذي تحتاجه للاستعداد لمخاطر حرائق الغابات المتزايدة في أفنيتهم الخلفية وإدارتها.
ملخص تقني: FireInSite – نظام متكامل ومتاح للتنبؤ بسلوك الحرائق في المملكة المتحدة وأيرلندا
1. بيان المشكلة
تتزايد مخاطر حرائق الغابات عالمياً، بما في ذلك المناطق ذات المناخ المعتدل الرطب مثل المملكة المتحدة وأيرلندا، مدفوعة بالتغيرات المناخية وتوافر الوقود. وبالرغم من السنوات الأخيرة التي شهدت نشاطاً قياسياً للحرائق في هذه المناطق، إلا أن هناك نقصاً حاداً في أدوات التنبؤ بسلوك الحرائق المصممة خصيصاً لها. تعاني الأنظمة التشغيلية الحالية (مثل BehavePlus وWildfire Analyst) والمؤشرات الوطنية (مثل مؤشر شدة الحرائق التابع لمكتب الأرصاد الجوية البريطاني وEFFIS) من ثلاثة عيوب رئيسية عند تطبيقها في المملكة المتحدة وأيرلندا:
نماذج وقود غير مناسبة: تعتمد هذه الأدوات على أوصاف وقود ثابتة تفشل في رصد التباين الموسمي القوي في قابلية اشتعال الوقود الحي المرتبط بالدورات الفينولوجية (النمط الظاهري) للنباتات في النظم البيئية المعتدلة الرطبة.
نقص في سهولة الوصول: تتطلب من المستخدمين البحث يدوياً عن البيانات الجيومكانية والأرصاد الجوية وبيانات الوقود المعقدة وتنسيقها وإدخالها، مما يخلق عوائق أمام المستخدمين التشغيليين غير المتخصصين (مثل خدمات الإطفاء والإنقاذ ومديري الأراضي).
دقة مكانية منخفضة: غالباً ما تعمل الخدمات الحالية بدقة منخفضة (مثلاً 8 كم²) أو توفر فقط مؤشرات عامة لطقس الحرائق بدلاً من بارامترات محددة لسلوك الحريق (مثل معدل الانتشار أو طول اللهب) على المستويات المحلية.
2. المنهجية
طوّر المؤلفون نظام FireInSite 1.0، وهو نظام قائم على الويب وموجه للمستخدم، مصمم للتنبؤ بسلوك الحرائق لأهم أنواع الوقود القابلة للاشتعال في المملكة المتحدة وأيرلندا. يدمج النظام أربع سنوات من البيانات الميدانية المكثفة مع استرجاع البيانات الآلي ونماذج التعلم الآلي.
2.1 جمع البيانات وتوصيف الوقود
الحملات الميدانية: تم جمع بيانات واسعة النطية من 43 موقع رصد وحملة علم المواطن عبر الجزر البريطانية (2021-2025). شمل ذلك أكثر من 10,000 عينة من الوقود الحي والميت من الأنواع الرئيسية: Calluna vulgaris (خلنج)، Ulex europaeus (جنيستا)، Pteridium aquilinum (سرخس)، Molinia caerulea (عشب المستنقعات الأرجواني)، وأنواع مختلفة من حطام الغابات.
القياسات:
محتوى رطوبة الوقود (FMC): تم قياس محتوى الرطوبة الوزني عبر أخذ عينات إتلافية.
القابلية للاشتعال: تم قياس الحرارة الفعلية للاحتراق (EHoC) باستخدام مقياس Calorimeter من نوع iCone لالتقاط التباين الفينولوجي في محتوى الطاقة.
أحمال الوقود: تم تصنيف ارتفاع وحمل الوقود إلى مجموعات محددة (مثل منخفض، متوسط، عالٍ، مرتفع) لوقود أراضي الخلنج والأراضي العشبية.
2.2 تطوير النموذج
يستخدم FireInSite نموذج انتشار حريق السطح الخاص بـ Rothermel (1972)، المعدل بمعادلات من Albini (1976) وByram (1959) وAndrews (2018). وتشمل أبرز التطورات المبتكرة ما يلي:
نماذج وقود مدفوعة بالفينولوجيا: على عكس النماذج الثابتة، يدمكن FireInSite قيم محتوى الحرارة الشهرية الخاصة بكل نوع، والمستمدة من القياسات الميدانية.
التعلم الآلي لرطوبة الوقود:
رطوبة الوقود الميت (dFMC): يتنبأ نموذج انحدار تعزيز التدرج (GBR) بالرطوبة تحت اليومية للوقود الميت باستخدام عجز ضغط البخار (VPD)، والإشعاع الشمسي، وطول النهار، ونوع الوقود. ويتم تطبيق الهطول كقيد فيزيائي في مرحلة المعالجة اللاحقة.
رطوبة الوقود الحي (lFMC): يتنبأ نموذج GBR بالرطوبة الحية اليومية باستخدام متوسط متحرك لسبعة أيام لأقصى عجز في ضغط البخار (VPD). يتم تنعيم المخرجات باستخدام معادلة استرخاء من الدرجة الأولى لمراعاة زمن الاستجابة الفسيولوجي للنباتات الحية.
جفاف العشب: يتنبأ نموذج GBR مخصص بالجزء المجفف من أنواع الوقود العشبية باستخدام بيانات EVI2 (الخضرة) المستمدة من الأقمار الصناعية كهدف، مدفوعاً بطول النهار وعجز ضغط البخار (VPD).
الاسترجاع الآلي للبيانات: يستخرج النظام تلقائياً بيانات التضارين (المنحدر، الاتجاه عبر Copernicus DEM) والطقس الحالي والتوقعات من مصادر متعددة (UK Met Office، ECMWF، DWD ICON) عبر واجهة Open-Meteo API. كما يتم استرجاع البيانات التاريخية من إعادة تحليل ERA5.
2.3 بنية النظام
تم تصميم النظام ليعمل كـ "صندوق أسود" للمستخدم. فبمجرد اختيار الموقع (عبر تحديد الموقع الجغرافي أو التفاعل مع الخريطة)، يقوم النظام تلقائياً بـ:
استرجاع بيانات التضاريس والطقس.
حساب رطوبة الوقود ومحتوى الحرارة بناءً على التاريخ والفينولوجيا.
تشغيل خوارزميات سلوك الحريق.
إخراج التنبؤات الخاصة بمعدل الانتشار، وطول اللهب، وكثافة خط النار، واحتمالية الاشتعال، وارتفاع انتقال حريق التاج.
3. المساهمات الرئيسية
أول نظام خاص بالمملكة المتحدة لسلوك الحرائق: يعد FireInSite أول نظام مصمم خصيصاً لأنواع الوقود في المناخ المعتدل الرطب في المملكة المتحدة وأيرلندا، مما يعالج الفجوة التي تركتها النماذج المصممة للمناخات الأكثر جفافاً.
التكامل الفينولوجي المبتكر: يدمج النظام بشكل فريد محتوى الحرارة المدفوع بالفينولوجيا ونماذج الرطوبة، مما يقر بأن إمكانات الحريق في هذه المناطق تتغير بسرعة طوال العام بسبب دورات النباتات.
تصميم متمحور حول المستخدم: لا تتطلب الواجهة أي إدخال يدوي للبيانات أو خبرة في تقدير بارامترات الوقود. فهي توفر توقعات فورية بالساعة وتوقعات تاريخية (تعود إلى عام 1970) لأي موقع.
تنفيذ التعلم الآلي: يمثل استخدام نماذج GBR لرطوبة الوقود والجفاف، والتي تم تدريبها على بيانات ميدانية واسعة النطلة خاصة بالمملكة المتحدة والتحقق منها عبر التحقق المتبادل (leave-one-location-out)، تقدماً كبيراً مقارنة بالمعادلات التجريبية القياسية لهذه المنطقة.
4. النتائج والتحقق من الصحة
أداء النموذج:
رطوبة الوقود الميت: حقق جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) بنسبة 8.7% ومعامل تحديد (R2) قدره 0.51 في عملية التحقق المتبادل.
رطوبة الوقود الحي: حقق RMSE بنسبة 32.8% (R2 = 0.70) إجمالاً، مع تحسينات ملحوظة خلال أشهر ذروة خطر الحرائق (انخفض RMSE لشهر يوليو من 39.1% إلى 32.0%).
جفاف العشب: حقق RMSE بنسبة 18.5% (R2 = 0.64) مقابل الأهداف المستمدة من الأقمار الصناعية.
التحقق من سلوك الحريق: تمت مقارنة أطوال اللهب المتوقعة بقاعدة بيانات تضم 22 طول لهب مرصود من حرائق المملكة المتحدة (من الوسائل الإعلامية، والمستشارين التكتيكيين، ومديري الأراضي). أظهرت النتائج ارتباطاً إيجابياً قوياً (معامل بيرسون r = 0.74، p = 0.0001)، مما يؤكد قدرة النظام على التنبؤ بسلوك الحريق المحتمل لاتخاذ القرارات التشغيلية.
الاعتماد المجتمعي: منذ إطلاقه في عام 2025، تم اعتماد FireInSite من قبل خدمات الإطفاء والإنقاذ، والمستشارين التكتيكيين للحرائق (TacAds)، ومديري الأراضي. وفي استطلاع للمستخدمين من فئة المستشارين التكتيكيين، صنف جميع المشاركين FireInSite بأنه "جيد" (16%)، أو "جيد جداً" (32%)، أو "ممتاز" (53%) من حيث تلبية احتياجاتهم العامة، حيث قيم 63% منهم النظام بـ 4/5 نجوم و37% بـ 5/5 نجوم. وأفاد المستخدمون بوجود فائدة كبيرة في إدارة الأحداث النشطة، وتقييم المخاطر، والتدريب.
5. الأهمية والادعاءات
يزعم البحث أن FireInSite يوفر دعماً كان مفقوداً للمملكة المتحدة وأيرلندا والمناطق المشابهة ذات المناخ المعتدل الرطب. وتكمن أهميته في:
المنفعة التشغيلية: يُمكّن مديري الأراضي وخدمات الطوارئ من تقييم مخاطر الحرائق، والتخطيط لتقليل أحمال الوقود، والاستعداد للوقاية من الحرائق وإخمادها دون الحاجة إلى خبرة متخصصة في النمذجة.
التقدم العلمي: يوضح كيف أن دمج البيانات الفينولوجية والتعلم الآلي في نماذج سلوك الحريق يحسن دقة التنبؤ بشكل كبير في النظم البيئية المعتدلة الرطبة حيث تفشل النماذج الثابتة.
القابلية للتوسع: رغم أنه مصمم حالياً للمملكة المتحدة، إلا أن بنيته قابلة للنقل إلى مناطق أخرى ذات مناخ معتدل رطب (مثل شمال غرب أوروبا) ويمكن تكييفها لمناطق أخرى عبر دمج نماذج وقود محلية.
سهولة الوصول: من خلال إزالة الحواجز أمام الوصول إلى البيانات ومتطلبات إدخال البيانات المعقدة، يعمل النظام على دمقرطة التنبؤ بسلوك الحرائق، مما يسمح بتحضير وتخفيف أفضل لمخاطر حرائق الغابات المتسارعة.
يخلص المؤلفون إلى أن FireInSite 1.0 هو أداة ناجحة لدعم القرار تسد الفجوة بين علوم الحريق المعقدة والاحتياجات التشغيلية، مع التخطيط لتطوير مستقبلي (FireInSite 2.0) ليشمل خرائط التنبؤ المكاني ووظائف محسنة للمستخدم.