يتطلب توقع حرائق الغابات والتخطيط لها نمذجة العديد من العوامل المعقدة والمترابطة

الاحتباس الحراري هنا. كما كان متوقعًا لأكثر من 50 عامًا حتى الآن ، زادت درجة حرارة ومستويات ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي.

كانت النماذج المختلفة قادرة على التنبؤ بهذه الزيادات بدقة ، ونحن نشهد التأثير الآن. من الآثار الرئيسية للتغيرات في الغلاف الجوي حرائق الغابات المتكررة ، وهي أكثر شيوعًا على مستوى العالم وأثرت على كندا في الشهر الماضي.

اقرأ المزيد: تثير حرائق الغابات في ألبرتا مناقشات مدرسية عاجلة حول الرعب في مستقبل المناخ العالمي

نماذج معقدة

تم تقديم النماذج الرياضية للتنبؤ بسلوكيات حرائق الغابات لأول مرة في الأربعينيات من القرن الماضي وتطورت منذ عقود. يفكرون في جوانب مختلفة وعلاقاتها المتداخلة المعقدة: نوع وقود الغابات (العشب ، الشجيرة ، الأشجار الصغيرة ، الكبيرة منها) ، الطقس (اتجاه الرياح ، درجة الحرارة ، الرطوبة) ، طوبولوجيا التضاريس ، ومصدر الحريق ( النشاط البشري ، البرق).

نمذجة حرائق الغابات والتنبؤ بسلوكها هو مسعى معقد. يمكن للنموذج أن يتوقع اتجاه الحريق وشدته ، ويساعد في الإخلاء وإخماد الحرائق والتنبؤ بتلوث الدخان. يمكن أن تتنبأ النماذج بانتشار الحرائق ، مما يساعد على حماية الحياة البشرية والإسكان والبنية التحتية ، بما في ذلك أصول شركات المرافق الحيوية.

النماذج الرياضية مهمة ، ولكن في حالة حرائق الغابات ، نحتاج أيضًا إلى بناء أدوات محاكاة لنكون قادرين على التعامل مع التعقيد. نحن بحاجة إلى النظر في الأنواع المختلفة من وقود الحرائق في كل منطقة ، والرياح المحلية داخل مناطق حرائق الغابات ، والتغيرات في المناخ ، سواء كان الحريق ينتشر من تاج الأشجار أو على الأرض ، وغيرها من الاختلافات.

يساعد استخدام الكمبيوتر لبناء مختبر افتراضي لعمليات المحاكاة في عملية التنبؤ بطريقة آمنة وخالية من المخاطر وفعالة من حيث التكلفة. يمكن محاكاة التجارب على جهاز كمبيوتر لإبلاغ قرارات أفضل في هذا المجال ، دون التأثير على البيئة أو الأشخاص أو البنية التحتية.

عوامل معقدة ، صغيرة الحجم

يعمل مختبرنا – معمل المحاكاة المتقدمة في الوقت الفعلي بجامعة كارلتون – على منهجيات جديدة للنمذجة والمحاكاة تعمل على تحسين النتائج بتكلفة منخفضة.

نحن نمثل سلوك حرائق الغابات على المستوى المجهري. وذلك لأن النماذج التي تعمل على المقاييس الكلية أو الأكبر لها بعض القيود عندما نريد دراسة التفاعلات منخفضة المستوى بين جهود الحرائق والطقس والقمع.

أيضًا ، يصعب التعامل مع النماذج التقليدية مع تطبيقات برامج نظم المعلومات الجغرافية (GIS). نحتاج إلى أن نكون قادرين على ربط النماذج ببيانات من العالم الحقيقي تأتي في الوقت الفعلي من مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار: أجهزة قياس الطيف ، والأقمار الصناعية ، وأجهزة المسح بالأشعة تحت الحمراء ، وأجهزة الليزر أو أجهزة الاستشعار عن بعد ثلاثية الأبعاد. بناء النماذج التي يمكن أن تتفاعل مع البيانات الخارجية يحتاج إلى منهجيات جديدة.

يقسم نهجنا المساحة الجغرافية للحريق إلى مناطق صغيرة ويحسب الظواهر المعقدة. تدرس العديد من الطرق الحالية انتشار الحريق عن طريق تقسيم منطقة الاهتمام باستخدام طوبولوجيا منتظمة (على سبيل المثال ، المستطيلات أو المربعات أو المثلثات فوق منطقة الدراسة) ، ولكن هذه النماذج أكثر تعقيدًا للتكامل مع نظم المعلومات الجغرافية ، والتي تستخدم مضلعات عديدة أشكال مختلفة. يساعد بناء النماذج ذات الطوبولوجيا غير المنتظمة في الحصول على نتائج أكثر دقة.

تساعد هذه التقنيات في إنشاء نماذج أسهل في الفهم والاختبار والتعديل.

وبالمثل ، نحتاج إلى محاكاة مثل هذه النماذج للعمل بكفاءة. حددنا خوارزميات محاكاة موازية جديدة لتوليد عدد أكبر من عمليات المحاكاة في فترة زمنية أقصر ، وتحسين جودة النتائج.

استخدمنا أيضًا مناهج حسابية متقدمة تتضمن تقدم وقت المحاكاة بشكل غير منتظم (عند اكتشاف أحداث مهمة) ، بالإضافة إلى تقنيات لاكتشاف مستويات أعلى من النشاط في المحاكاة. تسمح لنا هذه التقنيات بإيلاء مزيد من الاهتمام لأقسام حرائق الغابات التي تحتاج إلى المزيد من العمليات الحسابية في الثانية ، دون حساب المعادلات التي لا تكون هناك حاجة إليها. هذا يوفر وقت المحاكاة ويحسن دقة النتائج.

اتخاذ قرارات مستنيرة

تستخدم العديد من الوكالات الحكومية – مثل المركز الوطني لأبحاث الغلاف الجوي ومقره الولايات المتحدة – العديد من أدوات النمذجة والمحاكاة مثل FireSmoke و Fire M3 و FireMars. وتشمل هذه الأدوات الدعم عبر الإنترنت لصناع القرار وتوفير المعلومات لعامة الناس.

لتحسين هذه الأدوات ، هناك حاجة إلى بحث متقدم في مجال النمذجة القائمة على الويب والمحاكاة الموزعة ، والتي تسمح للبرنامج بالعمل في المواقع البعيدة.

يتضمن مستقبل أبحاث حرائق الغابات أجهزة استشعار أكثر تطوراً وطرق تنبؤية جديدة للذكاء الاصطناعي ونمذجة تعتمد على خوارزميات البيانات الضخمة وبرامج التصور المتقدمة لتعزيز عملية صنع القرار.

نحن بحاجة إلى أن نكون مستعدين للجولات المستقبلية من حرائق الغابات ، ويمكن أن تساعد النمذجة والمحاكاة في هذا الجهد المعقد.