«النمذجة الهيدرولوجية»... حل مستدام لمواجهة أزمات المياه في أفريقيا

تراقب تدفقات الأنهار بدقة

منظر جوي لوادي نهر النيل في مصر (رويترز)
منظر جوي لوادي نهر النيل في مصر (رويترز)
TT

«النمذجة الهيدرولوجية»... حل مستدام لمواجهة أزمات المياه في أفريقيا

منظر جوي لوادي نهر النيل في مصر (رويترز)
منظر جوي لوادي نهر النيل في مصر (رويترز)

تواجه قارة أفريقيا تحديات مائية كبيرة، بداية من الجفاف والفيضانات وانتهاء بنقص المياه النظيفة، وهي تحديات تتفاقم بفعل تغير المناخ الذي يؤثر في توازن المياه عبر القارة. ويُعد فهم العمليات الهيدرولوجية؛ مثل: التبخر، ورطوبة التربة، والجريان السطحي للمياه، أمراً أساسياً للتعامل مع هذه المشكلات؛ إذ يُسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن إدارة الموارد المائية، والزراعة، وحماية البيئة.ومع تزايد النمو السكاني وتأثيرات تغير المناخ، تزداد الحاجة إلى إدارة مستدامة للمياه، وهنا تبرز أهمية النمذجة الهيدرولوجية؛ وهي أدوات تستخدم النمذجة الرياضية والمحاكاة لفهم حركة المياه وتوزيعها على سطح الأرض وفي باطنها، وتمكّن هذه النماذج العلماء وصنّاع القرار من تطوير استراتيجيات فعّالة لإدارة الموارد المائية.

لكن تطوير نماذج هيدرولوجية فعّالة في أفريقيا يواجه الكثير من العقبات، أبرزها نقص البيانات الهيدرولوجية طويلة الأمد والموزعة جغرافياً على نطاق واسع. بالإضافة إلى ذلك، فإن التنوع الكبير في تضاريس القارة واختلاف المناخات يشكّل تحدياً في تمثيل العمليات الهيدرولوجية بدقة. وللتغلّب على هذه التحديات، تحتاج أفريقيا إلى تطوير نماذج قادرة على تمثيل تعقيدات توازن المياه مع مراعاة الاختلافات البيئية والجغرافية.

نموذج متقدموطوّر فريق بحثي دولي من الولايات المتحدة وعدد من البلدان الأفريقية نظاماً متقدماً لتحديد تدفق الأنهار في أفريقيا، باستخدام بيانات الاستشعار عن بُعد وتقنيات النمذجة الهيدرولوجية.

ومن خلال هذا النظام، حصل الفريق على مجموعة البيانات الأكثر شمولاً وتفصيلاً لتصريف الأنهار في القارة حتى الآن؛ حيث تمّ استخدام تقنيات النمذجة الهيدرولوجية المتطورة لتتبع تدفق المياه عبر أكثر من 64 ألف قطاع نهري في الفترة من 2001 إلى 2021. ونُشرت النتائج، في عدد 5 نوفمبر (تشرين الثاني) 2024، من دورية «Scientific Data».

ووفق الباحثين، تستفيد مجموعة البيانات عالية الدقة التي جُمعت باستخدام النظام المسمّى «egDischarge v1»، من بيانات الاستشعار عن بُعد والنمذجة المبتكرة؛ مما يوفّر أداة قوية لأصحاب المصلحة لمراقبة موارد المياه في أفريقيا وإدارتها.

وطُوّر هذا النظام باستخدام نموذج «VegET» التابع لهيئة المسح الجيولوجي الأميركية، إلى جانب أسلوب يجمع بين النمذجة الهيدرولوجية الزراعية المتقدمة وبيانات الأقمار الاصطناعية لمحاكاة تصريف الأنهار عبر القارة.

وبناءً على نتائج النموذج، قدّرت الدراسة أن متوسط التصريف السنوي الإجمالي لمياه الأنهار في الأحواض المحيطية الرئيسة في أفريقيا يبلغ 3271 كيلومتراً مكعباً سنوياً.

على سبيل المثال، تتدفق 1327 كيلومتراً مكعباً سنوياً إلى جنوب المحيط الأطلسي من أنهار مثل نهر الكونغو، في حين يستقبل المحيط الهندي 729 كيلومتراً مكعباً سنوياً من أنهار مثل نهر زامبيزي، في حين يُسهم نهر النيل بنحو 214 كيلومتراً مكعباً سنوياً في البحر الأبيض المتوسط.

دقة مكانية

وبلغت الدقة المكانية للنظام الجديد كيلومتراً واحداً، وهو ما يمثّل خطوة مهمة لمراقبة تدفق الأنهار بدقة في أفريقيا. وقال الباحث في مركز مراقبة موارد الأرض، التابع لهيئة المسح الجيولوجي الأميركية والمشارك في الدراسة، الدكتور غابرييل سيناي، إن استخدام دقة مكانية تبلغ 1 كلم يتيح تمثيلاً دقيقاً للعمليات الهيدرولوجية عبر قارة. وأضاف سيناي لـ«الشرق الأوسط»، أن هذه الدقة تعزّز من نتائج النموذج من خلال التقاط التباين في الجريان السطحي للمياه، والتبخر، ورطوبة التربة بدقة أكبر؛ مما يساعد في أخذ الفروقات في التضاريس، والتغطية النباتية، والمناخ بعين الاعتبار. وبفضل هذه الدقة، يمكن للنموذج تمثيل التباينات الصغيرة التي قد تُفقد عند استخدام دقة أقل؛ مما يؤدي إلى توقعات أكثر دقة للجريان النهري عبر المناظر الطبيعية المتنوعة. وأشار إلى أن هذه الدقة العالية تُحسّن من موثوقية مخرجات النموذج، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم التفاعلات المعقّدة بين العمليات السطحية وتوافر المياه، خصوصاً في المناطق التي تعاني من ندرة أو توزيع غير متساوٍ للموارد المائية. وبالاستناد إلى تحليل أكثر من 64 ألف قطاع نهري، تقدم الدراسة رؤية شاملة حول توافر المياه وتغيّراتها المكانية والزمانية وتدفقات المياه العذبة نحو الأحواض المحيطية الرئيسة.

وأشار إلى أن هذه المعلومات تمثّل أساساً قوياً لصنّاع السياسات والمعنيين لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن تخصيص المياه، وتخطيط البنية التحتية، واستراتيجيات التكيف المناخي. كما يمكن للبيانات حول تغيّرات الجريان النهري، بما في ذلك التغيّرات الموسمية والإقليمية، أن توجّه إدارة الموارد بشكل مستدام؛ مما يساعد على مواجهة ندرة المياه، وإدارة الفيضانات، وتحسين وصول المياه للمجتمعات.



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.