طوّرت Google منظومة للتنبؤ بفيضانات الأنهار والسيول المفاجئة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتقول إن التنبؤات متاحة حالياً في 150 دولة ويستفيد منها أكثر من ملياري شخص. وتتيح الشركة هذه المعلومات عبر أداة Flood Hub، كما تظهر بعض التنبيهات في نتائج البحث وتتوفر للجهات والمؤسسات عبر واجهة Flood Forecasting API.
تعود بداية المشروع إلى تجربة أطلقتها Google في الهند عام 2018، وكانت تعتمد على بيانات الأنهار الآنية للتنبؤ بالفيضانات. ومنذ ذلك الحين، وسّعت الشركة نطاق النماذج لتتنبأ بفيضانات الأنهار قبل وقوعها بما يصل إلى سبعة أيام، وبالسيول المفاجئة في المناطق الحضرية قبل 24 ساعة.
كيف تعمل منظومة Flood Hub؟
تعالج النماذج مجموعة كبيرة من البيانات العالمية، تشمل الأمطار، ومستويات المياه في الأنهار، وحالة سطح الأرض، وبيانات الطقس. ويعتمد التنبؤ بفيضانات الأنهار على نموذجين رئيسيين: يحسب النموذج الهيدرولوجي كمية المياه التي ستتدفق في النهر استناداً إلى الطقس وظروف الأرض، بينما يقدّر نموذج الغمر المناطق التي قد تتأثر بالفيضانات اعتماداً على بيانات تدفق المياه.
تحتاج النماذج التقليدية عادةً إلى بيانات تاريخية محلية، مثل قياسات مناسيب المياه، حتى تتم معايرتها. لكن شبكة أجهزة القياس ليست متاحة بالقدر نفسه في جميع أنحاء العالم، خصوصاً في المناطق التي تكون فيها الحاجة إلى التحذيرات أكبر. وتقول Google إن نماذجها تستطيع الاستفادة من بيانات من مناطق مختلفة لتقديم توقعات في مواقع تفتقر إلى سجلات محلية كافية.
Groundsource يسد فجوة بيانات السيول الحضرية
كان إدخال السيول المفاجئة في المدن إلى Flood Hub أكثر صعوبة من التنبؤ بفيضانات الأنهار، بسبب ندرة أجهزة الاستشعار والسجلات التاريخية الخاصة بهذا النوع من الأحداث. ولمعالجة هذه الفجوة، أعلنت Google في مارس 2026 عن منهجية Groundsource، التي استخدمت نموذج Gemini لتحليل أكثر من 5 ملايين تقرير إخباري عن الفيضانات خلال فترة امتدت 20 عاماً.
أنتجت العملية قاعدة بيانات تضم 2.6 مليون حادثة فيضانات تاريخية في أكثر من 150 دولة، ثم دُمجت هذه البيانات في نموذج جديد للسيول المفاجئة في المناطق الحضرية، وأصبح النموذج متاحاً ضمن Flood Hub.
لماذا يهم هذا التطور؟
لا تقتصر قيمة التنبؤات المبكرة على إصدار تنبيه، بل تمنح المجتمعات والجهات الإنسانية وقتاً لاتخاذ إجراءات عملية قبل ارتفاع المياه. وتستشهد Google بتجربة منظمة GiveDirectly في ولاية كوجي النيجيرية، حيث استخدمت واجهة Flood Forecasting API لتحويل أموال إلى أشخاص معرضين للفيضانات قبل ارتفاع منسوب المياه. ووفق النتائج التي أوردتها الشركة، ساعد الدعم المبكر الأسر على الإجلاء وحماية الأصول وإعادة البناء؛ إذ زادت الدخول بأكثر من الضعف، وانخفض انعدام الأمن الغذائي بنسبة 90%، وقال 93% من المستفيدين إنهم أصبحوا أكثر استعداداً لفيضانات مستقبلية.
الخطوات التالية وإتاحة البيانات
لا تزال نماذج السيول المفاجئة في Flood Hub محدودة بالمناطق الحضرية، حيث تتوافر أفضل البيانات الحالية. وتبحث Google توسيعها لتشمل السيول في المناطق الريفية والفيضانات الساحلية، كما تدرس إمكانية استخدام منهجية Groundsource في التنبؤ بمخاطر أخرى، مثل موجات الحر والانهيارات الطينية.
وتقول الشركة إنها أتاحت إطارها الهيدرولوجي كمصدر مفتوح، بما يسمح للهيئات الوطنية للأرصاد والهيدرولوجيا والجهات المختصة بدمج بياناتها الخاصة وإنتاج توقعات مخصصة. كما أتاحت مجموعة بيانات Groundsource وواجهة Flood Forecasting API لدعم أبحاث الفيضانات وتطبيقات المرونة في مواجهة الكوارث.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.