Mesoscale Model Forecast Skill for Hourly Rainfall During Postfire Flood and Debris-Flow Events in California

عندما تجتاح حرائق الغابات المناظر الطبيعية الوعرة والمنحدرة، فإنها لا تكتفي باستهلاك الأشجار والمنازل فحسب؛ بل تغير طبيعة الأرض نفسها بشكل جذري. إذ يمكن للحرارة الشديدة أن تطهو التربة، مما يجعلها تنفر من الماء بدلاً من امتصاصه، بينما يؤدي إزالة الغطاء النباتي إلى ترك الأرض مكشوفة وهشة. وفي الأشهر والسنوات التي تلي مثل هذه الحرائق، تصبح هذه الأحواض المائية المحترقة حساسة للغاية للأمطار. فالعاصفة التي قد تكون غير ضارة في الظروف العادية يمكن أن تتسبب فجأة في حدوث فيضانات خاطفة وتدفقات للحطام — وهي عبارة عن سيول جارفة من المياه والطين والصخور والأشجار تندفع من منحدرات التلال بقوة مدمرة. وغالباً ما تحدث هذه الأحداث بسرعة، مدفوعة بنوبات قصيرة من الأمطار الغزيرة التي تستمر لأقل من ساعة. ولأن الخطر وشيك للغاية، يعتمد مديرو الطوارئ على التوقعات الجوية لمنح الناس وقتاً للإخلاء أو إغلاق الطرق قبل وصول المياه. ومع ذلك، فإن التنبؤ بمكان وتوقيت هذه النوبات الموضعية المكثفة من الأمطار بدقة يظل أحد أصعب التحديات في علم الأرصاد الجوية الحديث.

لقد شرع فريق من الباحثين في اختبار مدى كفاءة نماذج التنبؤ بالطقس الحالية في التعامل مع هذه المشكلة المحددة وعالية الخطورة. وقد ركزوا على ولاية كاليفورنيا، وهي ولاية تشهد دورة متكررة من الكوارث المتمثلة في حرائق الغابات والفيضانات اللاحقة لها. فحص العلماء عشر حالات منفصلة وقعت فيها فيضانات أو تدفقات للحطام بعد الحرائق بين عامي 2021 و2025. وفي كل حالة، نظروا في التوقعات الجوية التي صدرت في الأيام التي سبقت الكارثة. وقارنوا بين تنبؤات نموذجين حاسوبيين متطورين، مصممين لمحاكاة الغلاف الجوي بدقة عالية، وبين هطول الأمطار الفعلي الذي سجلته أجهزة قياس المطر بالقرب من المناطق المحترقة. ولم يكن هدفهم مجرد معرفة ما إذا كانت النماذج ستتنبأ بهطول الأمطار، بل تحديد ما إذا كان بإمكانها التنبؤ بدقة بكثافة وتوقيت نوبات المطر المحددة التي تسبب هذه التدفقات الخطيرة، وفهم كيف تتغير دقة هذه التنبؤات كلما ابتعدت في المستقبل.

وجد الباحثون أن هذه النماذج الحاسوبية جيدة جداً في إخبار مديري الطوارئ بأن المطر قادم، لكنها غالباً ما تواجه صعوبة في التنبؤ بمدى شدة هذا الهطول. فعند النظر إلى التوقعات الصادرة في غضون يوم واحد من الحدث، نجحت النماذج في الإشارة إلى أن الأمطار الغزيرة من المرجح أن تسقط في المنطقة العامة الصحيحة. ومن الناحية التقنية، حققت النماذج معدل نجاح مرتفع جداً في رصد تجاوز هطول الأمطار لعتبة حرجة قدرها 10 مليمترات في الساعة. وهذا يعني أنه إذا كانت عاصفة تقترب من منطقة محترقة، فإن النماذج ستكون موثوقة في التحذير من أن الظروف مهيأة لبدء فيضان أو تدفق للحطام. وهذه معلومة حاسمة لصناع القرار، حيث توفر الوقت اللازم لاتخاذ إجراءات وقائية.

ومع ذلك، كشفت الدراسة عن نقطة ضعف ثابتة في قدرة النماذج على تقدير شدة المطر. فبينما حددت النماذج بشكل صحيح أن المطر سيسقط، إلا أنها كثيراً ما قللت من تقدير شدة ذلك الهطول. ففي جميع الأحداث التي تمت دراستها، كانت كميات الأمطار المتوقعة أقل عادة مما سجلته أجهزة قياس المطر فعلياً. وقد أصبح هذا التقليل في التقدير أكثر وضوحاً في العواصف الأكثر شدة، حيث تجاوزت معدلات هطول الأمطار 20 ملم في الساعة. كما أظهرت النماذج أن دقتها تتراجع كلما امتد التوقع إلى مستقبلاً أبعد؛ فبينما كانت التنبؤات قريبة نسبياً من الواقع في غضون 24 ساعة من الحدث، زادت الأخطاء في التوقعات التي وضعت قبل عدة أيام. وفي بعض الحالات، أغفلت النماذج ذروة الشدة تماماً، حيث توقعت زخات معتدلة بينما حدث هطول غزير وعنيف في الواقع.

اكتشف الباحثون أيضاً أن طريقة تقييم هذه النماذح تفرق بشكل كبير. فإذا نظر المتنبئ إلى نقطة واحدة على الخريطة، فقد يبدو أن النموذج قد فشل لأنه توقع المطر في خلية شبكية مجاورة بدلاً من الموقع الدقيق الذي يوجد فيه جهاز القياس. ولكن عندما نظر الباحثون إلى منطقة أوسع، تغطي حياً يبلغ نصف قطره حوالي 9 كيلومترات حول جهاز قياس المطر، أظهرت النماذج أداءً أفضل بكثير. وهذا يشير إلى أنه على الرغم من أن النماذج قد لا تحدد الموقع الدقيق لقطرة مطر واحدة، إلا أنها فعالة جداً في تحديد المنطقة العامة التي يُحتمل أن تشهد أمطاراً خطيرة. وهذا التمييز حيوي للاستجابة للطوارئ، حيث يسمح للمسؤولين بالتركيز على حماية أحواض مائية محترقة بأكملها بدلاً من محاولة التنبؤ بالمسار الدقيق لمجرى مائي واحد.

وعلى الرغم من هذه النجاحات، تسلط الدراسة الضوء على قصور مستمر: تميل النماذج إلى أن تكون متحفظة للغاية عندما يتعلق الأمر بأحداث هطول الأمطار الأكثر تطرفاً. وبما أن حجم وسرعة تدفق الحطام يعتمدان بشدة على شدة هطول المطر، فإن التقليل من تقدير الشدة يمكن أن يؤدي إلى التقليل من تقدير الخطر. فإذا توقع النموذج معدل هطول أمطار أقل مما يحدث بالفعل، فإن نماذج الفيضانات الناتجة قد تشير إلى تدفق أصغر وأقل خطورة مما هو قادم في الواقع. وقد لاحظ الباحثون أن هذه المشكلة تشتد في العواصف الأكثر كثافة، وهي العواصف التي تسبب غالباً أكبر قدر من الأضرار. كما واجهت النماذج صعوبة مع أنواع معينة من الأنظمة الجوية، مثل تلك المدفوعة بجيوب منعزلة من الضغط المنخفض، والتي يصعب التنبؤ بها مقارنة بالأنظمة العاصفة الأكبر والأكثر تنظيماً.

في نهاية المطاف، تقدم هذا العمل صورة واضحة ومبنية على البيانات لما يمكن لهذه النماذج الجوية فعله وما لا يمكنها فعله لإدارة مخاطر ما بعد الحرائق. فالنماذج هي أداة قوية للإنذار المبكر، قادرة على تحديد تهديد الأمطار الغزيرة قبل أيام بدرجة عالية من الثقة. وهي تمنح مديري الطوارئ التنبيه الحاسم اللازم لإخلاء المجتمعات وتأمين البنية التحتية. ومع ذلك، تذكرنا الدراسة بأن هذه التوقعات ليست مثالية؛ فهي غالباً ما تخطئ في تقدير الحجم الكامل لأشد الأمطار غزارة، وتتلاشى دقتها مع اتساع نافذة التنبؤ. وبالنسبة لأولئك الذين يعملون في الخطوط الأمامية للاستجابة للكوارث، فإن هذا يعني أنه بينما تعد النماذج ضرورية للتخطيط، يجب استخدامها مع فهم ميلها للتقليل من سيناريوهات الحالة الأسوأ. إن النهج الأفضل يتمثل في استخدام هذه التوقعات للاستعداد لاحتمالية الظروف القصوى، بدلاً من الاعتماد عليها للتنبؤ بالشدة الدقيقة للعاصفة.