منوعات

الأرض تحت الماء: ما الذي يسبب الفيضانات الشديدة؟

إذا فاضت الأنهار على ضفافها، فإن العواقب يمكن أن تكون مدمرة، كما يتضح من الفيضانات الكارثية في شمال الراين وستفاليا وراينلاند بالاتينات في عام 2021. ومن أجل الحد من الأضرار الناجمة عن الفيضانات وتحسين تقييم مخاطر الفيضانات، نحتاج إلى تحسين تقييم مخاطر الفيضانات. فهم العوامل التي يمكن أن تؤدي إلى أشكال متطرفة من الفيضانات وإلى أي مدى. باستخدام أساليب التعلم الآلي القابلة للتفسير، أظهر باحثون من مركز هيلمهولتز للأبحاث البيئية (UFZ) أن الفيضانات تكون أكثر شدة عندما تشارك عدة عوامل في تطورها. وقد نشر البحث في تقدم العلماء.

تلعب عدة عوامل دورًا مهمًا في تطور الفيضانات: درجة حرارة الهواء، ورطوبة التربة، وعمق الثلوج، وهطول الأمطار اليومي في الأيام التي تسبق الفيضان. ومن أجل فهم أفضل لكيفية مساهمة عوامل معينة في الفيضانات، نظر باحثو UFZ في أكثر من 3500 حوض نهري حول العالم وقاموا بتحليل الفيضانات بين عامي 1981 و2020 لكل منها. والنتيجة: كان هطول الأمطار هو العامل الحاسم الوحيد في حوالي 25 بالمائة فقط من حوالي 125000 فيضان. وكانت رطوبة التربة هي العامل الحاسم في ما يزيد قليلاً عن 10% من الحالات، في حين كان ذوبان الجليد ودرجة حرارة الهواء هما العاملان الوحيدان المحددان في حوالي 3% فقط من الحالات. ومن ناحية أخرى، فإن 51.6% من الحالات كانت ناجمة عن عاملين على الأقل. عند حوالي 23%، يكون الجمع بين هطول الأمطار ورطوبة التربة هو الأكثر شيوعًا.

ومع ذلك، من خلال تحليل البيانات، وجد باحثو UFZ أن ثلاثة عوامل، أو حتى أربعة، يمكن أن تكون مسؤولة بشكل مشترك عن الفيضان. على سبيل المثال، كانت درجة الحرارة ورطوبة التربة وعمق الثلوج عوامل حاسمة في حوالي 5000 فيضان، في حين كانت العوامل الأربعة جميعها حاسمة في حوالي 1000 فيضان. وهذا ليس كل شيء: “لقد أظهرنا أيضًا أن الفيضانات تصبح أكثر خطورة عندما يتعلق الأمر بمزيد من العوامل”، يوضح الدكتور جاكوب زشيشلر، رئيس قسم “المخاطر البيئية المركبة” في UFZ والمؤلف الرئيسي للمقالة. وفي حالة الفيضانات السنوية، يمكن أن تعزى 51.6% إلى عدة عوامل: في حالة الفيضانات التي تستمر خمس سنوات وعشر سنوات، يمكن أن تعزى 70.1% و71.3% على التوالي إلى عدة عوامل. كلما كان الفيضان أكثر شدة، كلما زاد عدد العوامل المحددة وزادت احتمالية تفاعلها في توليد الحدث. غالبًا ما ينطبق هذا الارتباط أيضًا على أحواض الأنهار الفردية ويسمى تعقيد الفيضانات.

ووفقا للباحثين، فإن أحواض الأنهار في المناطق الشمالية من أوروبا وأمريكا وكذلك منطقة جبال الألب لديها تعقيد منخفض للفيضانات. والواقع أن ذوبان الثلوج هو العامل المهيمن في معظم الفيضانات، بغض النظر عن حجمها. وينطبق الشيء نفسه على حوض الأمازون، حيث تكون رطوبة التربة المرتفعة الناتجة عن موسم الأمطار في كثير من الأحيان سببا رئيسيا للفيضانات متفاوتة الشدة. في ألمانيا، يعتبر نهر هافيل وزوسام، أحد روافد نهر الدانوب في بافاريا، من أحواض الأنهار ذات درجة تعقيد الفيضانات المنخفضة. تشمل المناطق ذات أحواض الأنهار ذات التعقيد العالي للفيضانات في المقام الأول شرق البرازيل، وجبال الأنديز، وشرق أستراليا، وجبال روكي إلى الساحل الغربي للولايات المتحدة، وسهول أوروبا الغربية والوسطى. في ألمانيا يشمل ذلك نهر موسيل والروافد العليا لنهر إلبه. يوضح جاكوب زشيشلر: “تشهد أحواض الأنهار في هذه المناطق عمومًا العديد من آليات الفيضانات”. على سبيل المثال، يمكن أن تتأثر أحواض الأنهار في الأراضي المنخفضة الأوروبية بالفيضانات الناجمة عن مزيج من هطول الأمطار الغزيرة وذوبان الثلوج النشط وارتفاع رطوبة التربة.

ومع ذلك، فإن تعقيد عمليات الفيضانات في حوض النهر يعتمد أيضًا على المناخ وحالة سطح الأرض في حوض النهر المعني. في الواقع، كل حوض نهر له خصائصه الخاصة. وعلى وجه الخصوص، نظر الباحثون في مؤشر الرطوبة المناخية، ونسيج التربة، والغطاء الحرجي، وحجم حوض النهر، وتدرج النهر. “في المناطق الأكثر جفافًا، تميل الآليات التي تؤدي إلى الفيضانات إلى أن تكون أكثر تباينًا. ففي حالة الفيضانات المعتدلة، عادةً ما تكون بضعة أيام من هطول الأمطار الغزيرة كافية. وفي حالة الفيضانات الشديدة، يستغرق هطول المطر على التربة الرطبة بالفعل وقتًا أطول”. المؤلف الرئيسي. الدكتور شيجي جيانغ، الذي يعمل الآن في معهد ماكس بلانك للكيمياء الحيوية في جينا.

استخدم العلماء التعلم الآلي المفسر للتحليل. “أولاً، نستخدم درجة حرارة الهواء ورطوبة التربة وعمق الثلوج، بالإضافة إلى هطول الأمطار الأسبوعي – يعتبر كل يوم عاملاً محددًا فرديًا – للتنبؤ بحجم الجريان السطحي وبالتالي حجم الجريان السطحي والفيضانات،” يوضح زشيشلر. ثم قام الباحثون بتحديد المتغيرات ومجموعات المتغيرات التي ساهمت في الجريان السطحي من فيضان معين وإلى أي مدى. يُطلق على هذا النهج اسم التعلم الآلي القابل للتفسير لأنه يكشف عن العلاقة التنبؤية بين عوامل الفيضان والجريان السطحي أثناء الفيضان في النموذج المُدرب. ويضيف جيانغ: “باستخدام هذه المنهجية الجديدة، يمكننا تحديد عدد العوامل الدافعة ومجموعاتها ذات الصلة بحدوث الفيضانات وشدتها”.

يجب أن تساعد النتائج التي توصل إليها باحثو UFZ في التنبؤ بالفيضانات المستقبلية. يوضح زشيشلر: “ستساعدنا دراستنا في الحصول على تقدير أفضل للفيضانات الشديدة بشكل خاص”. وحتى الآن، تم تقدير الفيضانات الشديدة للغاية من خلال الاستقراء من الفيضانات الأقل شدة. ومع ذلك، فإن هذا غير دقيق للغاية لأن العوامل المساهمة المختلفة يمكن أن تعدل تأثيرها اعتمادًا على حجم الفيضانات.

..

Source link

orcalimaa

المصدر الرئيسي للأخبار والمعلومات الصحية والطبية الموثوقة وفي الوقت المناسب . توفير معلومات صحية ذات مصداقية ومجتمع داعم وخدمات تعليمية من خلال مزج الخبرة الحائزة على جوائز في المحتوى والخدمات المجتمعية وتعليقات الخبراء والمراجعة الطبية .

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى