«المقاييس المحلية» للزلازل... كيف تُحسّن تقدير قوة الاهتزازات؟

قراءة من جهاز لقياس قوة زلزال بجزيرة بورنهولم الدنماركية (رويترز)
قراءة من جهاز لقياس قوة زلزال بجزيرة بورنهولم الدنماركية (رويترز)
TT

«المقاييس المحلية» للزلازل... كيف تُحسّن تقدير قوة الاهتزازات؟

قراءة من جهاز لقياس قوة زلزال بجزيرة بورنهولم الدنماركية (رويترز)
قراءة من جهاز لقياس قوة زلزال بجزيرة بورنهولم الدنماركية (رويترز)

تُستخدم مقاييس قوة الزلازل بوصفها أداة أساسية لتحديد كمية الطاقة المنبعثة من الزلزال؛ مما يساعد في تقييم شدته وآثاره. وتُعد قوة الزلزال من أهم المعايير المستخدمة في وصفه. وفي علم الزلازل، يوجد الكثير من المقاييس، يأتي في مقدمتها جهاز «ريختر» الذي طوّره العالم الأميركي تشارلز ريختر عام 1935، ويعتمد على قياس أقصى سعة للموجات الزلزالية على جهاز «وود - أندرسون» (Wood - Anderson)، الذي يُستخدم لقياس الموجات الزلزالية التي تنتقل عبر سطح الأرض.

يُستخدم المقياس لتحديد قوة الزلازل التي تحدث بالقرب من السطح، ويُعد من المقاييس الأكثر شيوعاً عالمياً.

هناك أيضاً مقاييس أخرى مثل مقياس قوة الموجات الأولية (mb) الذي يعتمد على قياس سعة الموجات الزلزالية التي تنتقل عبر باطن الأرض، لتحديد قوة الزلازل التي تحدث على أعماق كبيرة أو على مسافات بعيدة.

كما يوجد مقياس قوة الموجات السطحية (Ms) الذي يقيس سعة الموجات السطحية، ويُستخدم لقياس الزلازل القريبة من سطح الأرض.

ويوجد مقياس قوة مدة «الكودا» الذي يعتمد على مدة الإشارة الزلزالية، أي الفترة الزمنية لاستمرار الزلزال، وهناك أيضاً مقياس العزم الزلزالي (Mw)، الذي يستند إلى فيزياء مصدر الزلزال، ويقدّم تقديراً دقيقاً للطاقة المنبعثة.

المقاييس المحلية

وعلى الرغم من توافر المقاييس العالمية، شهدت السنوات الأخيرة تطوير مقاييس محلية لتقدير قوة الزلازل في مناطق مختلفة من العالم، بناءً على شدة الاهتزازات المسجلة بواسطة أجهزة قياس الزلازل «سيزموغراف» في منطقة محلية قريبة من مركز الزلزال.

وتُستخدم المقاييس المحلية بصورة واسعة في الدول التي تشهد نشاطاً زلزالياً متكرراً؛ لأنها توفّر وسيلة فعّالة وسريعة لتقييم قوة الزلازل وتأثيرها في المناطق.

وتُعدّ مصر من بين أحدث الدول التي طوّرت مقياساً محلياً لرصد الزلازل، بواسطة باحثين بـ«الشبكة القومية لرصد الزلازل»، التابعة للمعهد القومي للبحوث الفلكية والجيوفيزيائية، حسب تقرير نُشر نهاية ديسمبر (كانون الأول) الماضي.

ولتطوير المقياس، استخدم الفريق أكثر من 14 ألف موجة زلزالية سُجلت خلال 1670 زلزالاً عبر 4 محطات رصد زلزالي، مع أعماق مركزية أقل من 40 كيلومتراً، وأحجام زلزالية تتراوح بين 0.1 و6.5 بالمقياس المحلي. وعُولجت هذه البيانات مع تقسيم مصر إلى أربع مناطق تكتونية فرعية هي: جنوب مصر، وشمال مصر، والبحر الأحمر، والبحر المتوسط. وأسفرت النتائج عن تطوير مقياس جديد لتحديد قوة الزلازل في مصر؛ مما سمح بتقديرات دقيقة وغير منحازة لقوة الزلازل في نطاق واسع من المسافات (10 - 1000 كيلومتر). يضمن هذا تقديم تقديرات موثوقة لأحجام الزلازل عبر محطات الشبكة القومية لرصد الزلازل المصرية، مما يُسهم في تحسين دقة التنبؤات الزلزالية في المنطقة.

وفي السياق، تُعد إيطاليا من بين الدول التي طوّرت مقياساً محلياً لتقدير شدة الزلازل في البلاد، استناداً إلى بيانات شبكة الزلازل. ويعتمد المقياس على محاكاة رقمية لجهاز «وود - أندرسون» وتحليل الذروة القصوى للاهتزازات، مع تصحيحات للمسافات والتوهين (انخفاض قوة أو سعة الموجات الزلزالية)، وفق صيغة رياضية تراعي الاختلافات الجيولوجية. وأظهر المقياس دقة عالية، مع توافق جيد مع المقاييس العالمية لشدة الزلازل بين 3 و5.5 درجة. وكشفت النتائج عن اختلافات في معدلات التوهين بين غرب وشرق شبه الجزيرة الإيطالية؛ مما يُعزّز فهم النشاط الزلزالي وتحسين استراتيجيات الاستعداد للزلازل.

كما طوّر فريق بحثي إثيوبي مقياساً محلياً لهضبة إثيوبيا باستخدام بيانات تجربة زلزالية واسعة النطاق بين عامي 2000 و2002. تضمنت 253 حدثاً زلزالياً، مع تصحيحات لمحطات القياس ومعادلة تُراعي المسافات المركزية وتوهين الموجات.

وأظهرت النتائج انخفاض التوهين بالهضبة الإثيوبية مقارنة بمنطقة الصدع الإثيوبي، مما يُبرز الاختلافات البنيوية بين المنطقتين.

وفي اليونان، أُجري تحليل لسجلات التسارع القوية لتقدير التوهين في القشرة العليا، من خلال تطوير مقياس محلي للزلازل لمسافات تقل عن 130 كيلومتراً، وشدات بين 4.0 و6.1 درجة. وأظهرت النتائج تأثيراً كبيراً للطبقات السطحية الرسوبية في التوهين الكلي؛ مما يدعم تطوير أدوات دقيقة لتقدير الشدة الزلزالية وتعزيز أنظمة التنبّؤ الزلزالي في المنطقة.

تطويرات لمقياس «ريختر»

ويرى الأستاذ المساعد في الشبكة القومية لرصد الزلازل التابعة للمعهد القومي للبحوث الفلكية والجيوفيزيائية في مصر، الدكتور محمد عز العرب، أن مقياس الزلازل يُستخدم لتحديد شدة الزلازل ومستوى الدمار المحتمل، ورغم تعدد المقاييس، يبقى مقياس «ريختر» الأكثر شيوعاً لبساطته وفاعليته.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن المقياس المحلي هو تطور لمقياس «ريختر»؛ إذ يعتمد على قياس سعة الموجات الزلزالية مع تصحيحات للمسافة بين المحطة الزلزالية ومركز الزلزال؛ مما يجعله أكثر حساسية للزلازل المحلية الصغيرة، مقارنة بالمقاييس الأخرى المستخدمة للزلازل الكبيرة أو البعيدة. وأوضح عز العرب، الذي شارك في تطوير المقياس المحلي بمصر، أن المقاييس المحلية تتلاءم مع طبيعة النشاط الزلزالي بكل منطقة؛ مما يعزّز قدرة البلدان على رصد النشاط الزلزالي وفهم تأثيراته.

كما نوه بأهمية استخدام هذه المقاييس في تحديد تأثير الزلازل في المجتمعات والبنية التحتية، بالإضافة إلى دورها الفعّال في أنظمة الإنذار المبكر وإدارة الكوارث؛ مما يساعد في توجيه استجابة الطوارئ وتقليل الخسائر.



5 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025

5 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025
TT

5 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025

5 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025

من «الذكاء الاصطناعي الوكيل»... إلى البيانات غير المنظَّمة، تستحق اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2025 هذه اهتماماً وثيقاً من القادة.

اتجاهات عام 2025

ظل الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات على رأس الأخبار في عام 2024. وتكشف مجلة «سلاون مانيجمنت ريفيو» الصادرة عن «معهد ماساتشوستش للتكنولوجية (MIT Sloan Management Review)» في كمبردج بالولايات المتحدة عن 5 اتجاهات كبيرة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025:

- الآفاق الواعدة والتهويل حول «الذكاء الاصطناعي الوكيل».

- الاندفاع لقياس النتائج من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدية.

- رؤية ناشئة حول تعنيه حقا الثقافة المعتمدة على البيانات.

- التركيز المتجدد على البيانات غير المنظمة.

- الصراع المستمر حول الجهات التنفيذية التي ستشرف على الذكاء الاصطناعي.

تقرير حديث

وفي تقرير جديد بعنوان: «5 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025»، ضمن جزء من سلسلة «أعمال الذكاء الاصطناعي AI in Action))»، قام توماس إتش دافنبورت، أستاذ تكنولوجيا المعلومات والإدارة المتميز في كلية بابسون، وراندي بين مستشار منظمات «فورتشن 1000» في مجال البيانات وقيادة الذكاء الاصطناعي، بدمج أحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي، جنباً إلى جنب مع «استطلاع معيار القيادة التنفيذية للذكاء الاصطناعي والبيانات لعام 2025»، وهو استطلاع سنوي للبيانات والتحليلات والمديرين التنفيذيين للذكاء الاصطناعي أجرته شركة «راندي بين» التعليمية، بالإضافة إلى استطلاعات «دافنبورت» حول الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات، وهياكل القيادة التكنولوجية، وأخيراً الذكاء الاصطناعي الوكيل، لتجميع تنبؤاتهم بشأن اتجاهات الذكاء الاصطناعي.

مشاكل القادة مع الوعود والتهويل

وبشأن «الذكاء الاصطناعي الوكيل»، فسيتعامل القادة بصعوبة مع كل من الوعود والدعاية حول الذكاء الاصطناعي الوكيل، وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بالمهام بشكل مستقل.

ويعتقد معظم المسؤولين التنفيذيين في مجال التكنولوجيا أن برامج الذكاء الاصطناعي المستقلة والتعاونية هذه ستستند في المقام الأول إلى روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية المركزة التي ستؤدي مهام محددة. ويقول دافنبورت: «ستكون هناك (وفي بعض الحالات، بالفعل) روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي ستنفذ أوامر الأشخاص في مهام إنشاء محتوى محددة، لكن الأمر سيتطلب أكثر من واحدة من أدوات الذكاء الاصطناعي الوكيلة هذه للقيام بشيء مهم، مثل إجراء حجز سفر أو إجراء معاملة مصرفية».

قياس نتائج ما يقدمه الذكاء الاصطناعي

لقد حان الوقت لقياس النتائج من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي. هناك عدد قليل جداً من الشركات التي تقيس مكاسب الإنتاجية بعناية أو تكتشف ما يفعله العاملون المحررون في مجال المعرفة بوقتهم أثناء التحرير. ويعلق دافنبورت: «للأسف، إذا كانت الشركات سترى وتستفيد حقاً من الذكاء التوليدي، فسوف تحتاج إلى القياس والتجربة لمعرفة الفوائد».

التحديات الثقافية وطرق إدارة التغيير

لقد ظهرت حقيقة الثقافة القائمة على البيانات؛ إذ قال 92 في المائة من المشاركين في الاستطلاع إنهم يشعرون بأن التحديات الثقافية وإدارة التغيير هما الحاجز الأساسي أمام التحول إلى البيانات والذكاء الاصطناعي. وهذا يشير إلى أن أي تقنية بمفردها غير كافية. ويقول راندي بين: «لا يزال من الجيد أن يشعر قادة البيانات والذكاء الاصطناعي بأن منظماتهم قد تحسنت في هذا الصدد على مدى الماضي البعيد، لكن توقُّعنا على المدى الطويل أن الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده لا يكفي لتحويل المنظمات والثقافات إلى منظمات وثقافات مسيّرة بالبيانات».

أهمية البيانات غير المنظمة

البيانات غير المنظمة مهمة مرة أخرى. لقد جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي البيانات غير المنظمة مهمة مرة أخرى. لا يزال الحصول على البيانات غير المنظمة في شكلها الصحيح عملاً يتطلب الكثير من البشر. يقول دافنبورت: «في مرحلة ما، ربما نتمكن من تحميل أطنان من مستنداتنا الداخلية إلى الذكاء التوليدي، لكن من غير المرجَّح أن يكون عام 2025 هو ذلك الوقت. حتى عندما يكون ذلك ممكناً، ستظل هناك حاجة إلى قدر كبير من التنظيم البشري للبيانات».

مسؤولية إدارة الذكاء الاصطناعي

مَن الذي يجب أن يدير البيانات والذكاء الاصطناعي؟ هنا نتوقع استمرار الصراع. تستمر هذه الأدوار في التطور وتستمر المنظمات في النضال مع تفويضاتها ومسؤولياتها، وهياكل التقارير.

يؤكد راندي بين أن منصبَ ودورَ كبيرِ مسؤولي البيانات والذكاء الاصطناعي يجب أن يكون منصباً ودوراً تجارياً يقدم تقاريره إلى قيادة الأعمال. ويتفق دافنبورت على أن قادة التكنولوجيا بحاجة إلى التركيز بشكل أكبر على القيمة التجارية. لكنه يُفضل أن يرى وجود «قادة التكنولوجيا الفائقة» للاطلاع على التقارير التي ترفع من جميع الجهات التقنية (الأدنى).

أياً كانت الإجابة الصحيحة؛ فمن الواضح أن المنظمات يجب أن تقوم ببعض التدخلات وتجعل أولئك الذين يقودون البيانات محترمين مثل البيانات نفسها.