به گزارش تادنانیوز، شدت و فراوانی پدیده‌های آب‌وهوایی در دو دهه اخیر به‌طور چشمگیری افزایش یافته و بسیاری از کشورهای جهان با موجی از سیلاب‌ها، خشکسالی‌ها و بی‌ثباتی‌های اقلیمی مواجه شده‌اند. بر اساس گزارش جدید دفتر کاهش خطرپذیری بلایای سازمان ملل متحد، سیلاب‌ها اکنون حدود ۴۰ درصد از تمام بلایای مرتبط با شرایط جوی را تشکیل می‌دهند و تعداد وقوع آن‌ها از سال ۲۰۰۰ تاکنون بیش از دو برابر شده است. این روند افزایشی تنها به تعداد حوادث محدود نمی‌شود، بلکه خسارات اقتصادی ناشی از سیلاب‌ها نیز سالانه به‌طور میانگین به رقمی نزدیک به ۳۸۸ میلیارد دلار رسیده و زیرساخت‌ها، سکونتگاه‌ها و اراضی کشاورزی را در معرض تهدید قرار داده است.
در همین حال، خشکسالی‌ها نیز با گستره بیشتر و شدت بالاتر بخش‌های وسیعی از جهان را تحت‌تأثیر قرار داده‌اند و چرخه آب را در بسیاری از حوضه‌ها دچار نوسانات شدید کرده‌اند. تغییرات اقلیمی موجب شده دوره‌های ترسالی و خشکسالی نظم سابق را از دست بدهند و پیش‌بینی وضعیت منابع آب دشوارتر از هر زمان شود. این شرایط پیچیده، نیاز به ابزارهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی را دوچندان کرده است؛ زیرا روش‌های قدیمی دیگر توان پاسخ‌گویی به حجم و پیچیدگی داده‌های اقلیمی را ندارند.
در چنین وضعیتی، یک تیم پژوهشی بین‌المللی موفق به توسعه مدلی نوآورانه شده که با ترکیب هوش مصنوعی و مدل‌سازی فیزیکی، امکان پیش‌بینی سیلاب و مدیریت منابع آب را در مقیاس جهانی فراهم می‌کند. نتایج بررسی این مدل در نشریه Nature Communications منتشر شده و نشان می‌دهد که سیستم جدید قادر است مناطق ۳۶ کیلومتر مربعی سراسر جهان را شبیه‌سازی کند و در مناطقی با داده‌های دقیق‌تر این وضوح را تا ۶ کیلومتر مربع افزایش دهد؛ دقتی که تاکنون در مدل‌های جهانی بی‌سابقه بوده است.
چائوپنگ شن، استاد مهندسی عمران و محیط‌زیست دانشگاه پن‌استیت و نویسنده ارشد این پژوهش، توسعه این مدل را نقطه عطفی در علم هیدرولوژی توصیف می‌کند. به گفته او، ترکیب پوشش جهانی، وضوح بالا و کیفیت داده‌ها سبب شده برای نخستین‌بار یک مدل جهانی بتواند به‌طور عملی در مقیاس محلی مورد استفاده قرار گیرد و در مدیریت آب، برنامه‌ریزی کشاورزی و حفاظت از اکوسیستم‌ها نقش مستقیم ایفا کند. این مدل همچنین می‌تواند مناطق کمتر توسعه‌یافته‌ای را که فاقد ابزارهای پیشرفته مدیریت آب هستند، به داده‌های دقیق و قابل اتکا مجهز کند.
این سامانه علاوه بر پیش‌بینی سیلاب، بینش‌های جدیدی درباره رفتار چرخه آب ارائه کرده است. بررسی‌ها نشان می‌دهد که تعادل میان آب‌های سطحی، زیرزمینی و رطوبت خاک برخلاف تصور گذشته ثابت نیست و تحت تأثیر تغییرات اقلیمی هر ساله دستخوش تغییر می‌شود. در برخی مناطق اروپا، کاهش جریان رودخانه‌ها به کاهش آب شیرین، افزایش شوری و تغییرات قابل‌توجه در اکوسیستم‌های محلی منجر شده است. مدل توسعه‌یافته توانسته واکنش رودخانه‌ها به بارش و شرایط محیطی را با دقت بالا ثبت و الگوهای جدید این تغییرات را شناسایی کند.
نوآوری اصلی این مدل در رویکرد ترکیبی آن نهفته است. بخش فیزیکی مدل، فرآیندهای اصلی چرخه آب مانند بارش، نفوذ، جریان رودخانه و تبخیر را بر اساس قوانین طبیعی شبیه‌سازی می‌کند؛ در حالی که شبکه عصبی با یادگیری از داده‌های گسترده، ضعف‌ها و کمبودهای اطلاعاتی را به‌صورت پویا جبران می‌کند. این ساختار باعث شده مدل حتی در مناطق با داده‌های اندک نیز عملکردی قابل اعتماد داشته باشد و از خطاهایی که معمولاً در مدل‌های صرفاً داده‌محور مشاهده می‌شود جلوگیری کند.
یکی از دستاوردهای کلیدی این رویکرد، کاهش نیاز به کالیبراسیون دستی است؛ کاری که در روش‌های سنتی بسیار زمان‌بر، پرهزینه و همراه با عدم قطعیت بود. استفاده از برنامه‌نویسی قابل تفاضل امکان می‌دهد مدل به‌صورت خودکار پارامترها را در جریان آموزش اصلاح کند و با تکیه بر ظرفیت هوش مصنوعی در یادگیری تریلیون‌ها پارامتر، با سرعت و دقتی بی‌سابقه بهینه‌سازی شود.
کاربردهای این مدل به پیش‌بینی سیلاب محدود نمی‌شود و می‌تواند مجموعه‌ای از تصمیم‌های حیاتی از مدیریت مصرف آب و آبیاری تا حفاظت از رودخانه‌ها، تالاب‌ها و برنامه‌ریزی کشاورزی را دگرگون کند. طبق گفته پژوهشگران، نسخه‌های آینده این مدل می‌تواند قابلیت‌های جدیدی مانند پایش کیفیت آب، ردیابی مواد مغذی و شبیه‌سازی سه‌بعدی سفره‌های زیرزمینی را نیز شامل شود.
در جمع‌بندی، این مدل پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی تنها یک فناوری جدید نیست؛ بلکه گامی اساسی در مسیر تاب‌آوری جوامع در برابر سیلاب‌ها و خشکسالی‌های آینده به شمار می‌رود. ترکیب روش‌های فیزیکی با یادگیری عمیق، نگاه جهانی را به مدیریت منابع آب تغییر می‌دهد و امکان دسترسی کشورها به داده‌های دقیق و پیش‌بینی‌های قابل اعتماد را فراهم می‌سازد. این تحول می‌تواند نقش مهمی در کاهش خسارات ناشی از بلایای طبیعی، حفاظت از اراضی کشاورزی، پایداری اکوسیستم‌ها و تقویت حکمرانی علمی منابع آب ایفا کند.
