Agreement between Sentinel-1 C-band backscatter change and Sentinel-2 burn severity indices across land-cover types in a low-biomass transitional eco-region

لم تعد حرائق الغابات مجرد تهديد صيفي يقتصر على غابات الصنوبر الكثيفة. فمع ارتفاع حرارة المناخ، أصبحت مواسم الحرائق تمتد لفترات أطول وتنتشر في مناطق جديدة، بما في ذلك السهول المتموجة والأراضي الشجيرية في جنوب الولايات المتحدة. وفي هذه المناظر الطبيعية الانتقالية، حيث تختلط الأعشاب مع أشجار البلوط والشجيرات المتناثرة، يصبح قياس الأضرار بعد الحريق صعباً بشكل مفاجئ. تعتمد الطرق التقليدية على الأقمار الصناعية البصرية التي تلتقط صوراً للأرض بالضوء المرئي وتحت الأحمر. وتعمل هذه الصور بشكل جيد في الغابات لأنها تستطيع تمييز الفرق بين الأوراق الخضراء الصحية والأخرى السوداء الميتة. ومع ذلك، في المناطق المفتوحة ذات الغطاء النباتي المنخفض، غالباً ما تكون الأرض نفسها ساطعة وعاكسة، ويمكن للأعشاب أن تنمو مجدداً بسرعة كبيرة لدرجة أن القمر الصناعي يرى اللون الأخضر مرة أخرى في غضون أسابيع، مما يخفي المدى الحقيقي للدمار. ولحل هذه المشكلة، يتجه العلماء إلى نوع مختلف من العيون: الرادار. فخلافاً للكاميرات التي تنتظر ضوء الشمس، ترسل أقمار الرادار الصناعية إشارات ميكروويف خاصة بها ترتد عن الأرض والغطاء النباتي، مما يسمح لها بالرؤية من خلال الدخان والسحب واكتشاف التغييرات في البنية الفيزيائية للأرض، حتى عندما لا تزال النباتات خضراء.

في مارس 2022، اجتاحت مجموعة حرائق هائلة وسط تكساس، حيث أحرقت أكثر من 62,000 فدان من الأراضي التي شملت أربعة حرائق متميزة هي: كيد، وويتفيلد، وراسمي، وأوك موت. وفر هذا الحدث فرصة مثالية لاختبار ما إذا كان بإمكان الرادار رؤية ما فات الكاميرات البصرية. وقد شرع باحث في جامعة تكساس في دالاس في مقارنة نوعين من بيانات الأقمار الصناعية لهذا الحريق تحديداً: خرائط الحرق البصرية القياسية وتحليلاً جديداً باستخدام إشارات الرادار. كان الهدف هو فهم مدى قدرة الرادار على تتبع فقدان بنية الغطاء النباتي ومحتوى الرطوبة في منظر طبيعي تهيمن عليه الشجيرات والأعشاب بدلاً من الأشجار العالية. ركزت الدراسة على منطقة يكون فيها الغطاء النباتي قصيراً والتربة مرئية غالباً، وهو إعداد عانت فيه خرائط حريق التقليدية تاريخياً من عدم الدقة.

بدأ الباحثون برسم خريطة لمحيط الحريق ثم نظروا في البيانات من نظامين مختلفين للأقمار الصناعية. يلتقط أحد الأنظمة، وهو "سنتينل-2" (Sentinel-2)، صوراً في أطوال موجية ضوئية حساسة لصحة النبات. أما النظام الآخر، "سنتينل-1" (Sentinel-1)، فيستخدم الرادار لقياس كمية الطاقة التي ترتد من السطح. عندما يحترق الغطاء النباتي، يفقد بنيته ومحتواه المائي. وفي الغابة، يعني هذا عادةً انخفاض إشارة الرادار بسبب اختفاء الأشجار التي كانت تشتت الإشارة. ولكن في الأراضي الشجيرية المفتوحة في تكساس، تبدو القصة أكثر تعقيداً. كشف التحليل أن إشارة الرادار تصرفت بشكل مختلف اعتماداً على نوع النبات؛ ففي المناطق ذات الشجيرات الخشبية الطويلة، انخفضت إشارة الرادار بشكل كبير، مما يشير إلى فقدان البنية. ومع ذلك، في المناطق العشبية، زادت الإشارة أحياناً. حدث هذا لأن الحريق أزال الأعشاب التي كانت تخمد موجات الرادار، مما كشف التربة الأكثر خشونة وجفافاً تحتها، والتي عكست طاقة أكبر عائدة إلى القمر الصناعي.

وعندما قارن الباحثون التغيرات في الرادار بخرائط الحرق البصرية، وجدوا تبايناً واضحاً في كيفية رؤية المستشعرين للحريق. أظهرت الخرائط البصرية، التي تعتمد على الفرق في صحة النبات قبل وبعد الحريق، أن جزءاً كبيراً من محيط الحريق كان إما غير محترق أو محترقاً بشكل طفيف. وفي الواقع، كان الحريق قد تجاوز العديد من القطع الأرضية، تاركاً نمطاً مجزءاً من المناطق المحترقة وغير المحترقة. عانت الخرائط البصرية في التمييز بين المناطق المتضررة حقاً وتلك التي تتعافى بسرعة. ومع ذلك، قدمت بيانات الرادار صورة أكثر حدة للتغيرات الفيزيائية. فقد أظهرت أن إشارة الرادار ذات الاستقطاب المتقاطع، وهي حساسة بشكل خاص للبنية ثلاثية الأبعاد للنباتات، كانت مؤشراً أفضل بكثير لفقدان البنية من الخرائط البصرية القياسية. استطاع الرادار اكتشاف إزالة الشجيرات الخشبية وجفاف التربة حتى عندما ارتبكت المستشعرات البصرية بسبب العودة السريعة للأعشاب الخضراء.

وكانت النتيجة الرئيسية للدراسة هي أن الطريقة التي يحسب بها العلماء شدة الحرق تهم بشكل هائل في هذه المناظر الطبيعية ذات الكتلة الحيوية المنخفضة. فغالباً ما تعدل الطريقة القياسية للخرائط البصرية درجة الشدة بناءً على كمية الغطاء النباتي التي كانت موجودة قبل الحريق. ووجد الباحثون أن هذا التعديل جعل البيانات أسوأ في أراضي تكساس الشجيرية؛ لأن الغطاء النباتي قبل الحريق كان بالفعل متفرقاً، مما أدى التعديل إلى تضخيم الضوضاء العشوائية بدلاً من توضيح الضرر. وبدلاً من ذلك، كان مقياس أبسط للتغير المطلق في البيانات البصرية يعمل بشكل أفضل عند اقترانه بالرادار. أكدت الدراسة أن إشارة الرادار ومقياس التغير البصري البسيط مرتبطان، ولكن فقط في المناطق التي تحتوي على بنية خشبية كافية لتشتيت موجات الرادار. أما في المناطق العشبية، فكان الارتباط ضعيفاً، مما يشير إلى أنه رغم قوة الرادار، إلا أنه لا يمكنه استبدال البيانات البصرية بالكامل في كل موقف.

كما بحثت الدراسة فيما كان يدفع شدة الحريق. وفحصوا ما إذا كان انحدار الأرض أو نوع الغطاء النباتي يلعب دوراً أكبر في مدى سوء احتراق الأرض. وأظهرت النتائج أن ميل الأرض لم يكن له أي تأثير تقريباً على شدة الحريق. بدلاً من ذلك، كان نوع الوقود هو العامل الحاسم. فقد احترقت المناطق المغطاة بالشجيرات والنباتات الخشبية بشدة أعلى بكثير من الأراضي العشبية المفتوحة. وهذا يدعم فكرة أن زحف النباتات الخشبية مثل الميسكيت والعرعر إلى الأراضي العشبية يغير نظام الحرائق، مما يجعلها أكثر شدة وتدميراً. وقد تمكنت بيانات الرادار من تسليط الضوء على هذه الاختلافات في الفقدان الهيكلي، مظهرة أن المناطق الخشبية عانت من تغير أعمق من المناطق العشبية.

ولعل الاكتشاف الأكثر عملية كان القدرة على استخدام الرادار لإنشاء خريطة لفقدان الرطوبة. فمن خلال دمج إشارات الرادار، تمكن الباحثون من إنشاء مؤشر أظهر المناطق التي جفت فيها الأرض أكثر بعد الحريق. وتوافقت هذه الخريطة جيداً مع المناطق التي احترق فيها الحريق، حتى في الأماكن التي كانت فيها الخرائط البصرية غامضة. وهذا أمر بالغ الأهمية لأن الرادار يمكنه الرؤية من خلال الدخان والسحب التي غالباً ما تحجب الأقمار الصناعية البصرية مباشرة بعد الحريق. كما أنه يرى الجفاف الفيزيائي للتربة والنباتات قبل أن تتاح الفرصة للأعشاب الخضراء للنمو مرة أخرى وإخفاء الضرر. وهذا يعني أن مديري الطوارئ يمكنهم استخدام الرادار للحصول على صورة موثوقة لتأثير الحريق ونقص المياه الناتج في التربة في وقت أقرب بكثير مما يمكنهم فعله بالأساليب التقليدية.

وأشار الباحثون إلى أن نتائجهم محددة لهذا النوع من البيئات الانتقالية ذات الكتلة الحيوية المنخفضة، ولا ينبغي افتراض تطبيقها على الغابات الكثيفة أو النظم البيئية الأخرى دون مزيد من الاختبار. كما أشاروا إلى أنه رغم كون بيانات الرادار واعدة، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى التحقق من خلال القياسات الميدانية لإنشاء مقياس مثالي لقياس شدة الحريق. وفي الوقت الحالي، تثبت الدراسة أن دمج بيانات الرادار والبيانات البصرية يقدم رؤية أكثر اكتمالاً لأضرار الحريق في سهول السهول الكبرى الجنوبية. وهي تكشف أنه في هذه المناظر الطبيعية شبه القاحلة، حيث تكون الأرض مرئية وتنمو النباتات بسرعة، فإن البنية الفيزيائية للغطاء النباتي تروي قصة مختلفة عن لون الأوراق. ومن خلال الاستماع إلى صدى الرادار، يمكن للعلماء أخيراً رؤية الشكل الحقيقي لندبة الحرق، حتى عندما تبدو الأرض خضراء مرة أخرى.