بقلم جون ماكهينري، كبير علماء البارون
يعد توفير دعم اتخاذ القرار لمجموعة واسعة من القطاعات المجتمعية والاقتصادية الحساسة للطقس جزءًا حيويًا من معلومات الطقس الهامة التي تقدمها شركة بارون للعملاء. وتعتبر التكنولوجيا والقدرة على معالجة مشاكل الوقت الحقيقي والتنبؤات الآنية والتنبؤات الجوية باستخدام أنظمة دعم القرار متعددة النطاقات والنماذج والأساليب أمراً بالغ الأهمية للتخفيف من التهديدات الاقتصادية والسلامة الشخصية، وهو عنصر أساسي في مهمة بارون العالمية. تتناول هذه المقالة العامة مجموعة واسعة من تقنيات التنبؤ المصنفة على نطاق واسع ضمن دعم القرار وتوثق حالات الاستخدام التمثيلية التي وفرت فيها أنظمة بارون التشغيلية لدعم القرار توجيهات عملية.
قبل مناقشة التكنولوجيا، تجدر الإشارة إلى أنه لا تعتبر أي من تقنيات التنبؤ بخدمات دعم التنمية المستدامة التي تقدمها شركة بارون "جاهزة". وتتبع Baron نهجاً موجهاً نحو العميل، حيث تقوم أولاً بتحديد احتياجات العميل ومتطلباته ورغباته. ومن ثم تقوم الشركة ببناء حل يتمحور حول سياق العميل: ما يحتاجه للاستفادة من معلومات الطقس الهامة المستمدة من نظام بارون للتنبؤ بالطقس ونشرها. وبينما تتمتع شركة Baron بخبرة تزيد عن 100 عام من الخبرة في تطوير ونشر أنظمة تنبؤات DSS القائمة على النماذج، فإن الشركة معتادة على العمل مع النماذج التي يفضلها العميل أيضاً. وغالبًا ما يكون هذا هو النهج الأفضل لأن العديد من العملاء لديهم بالفعل معرفة وخبرة حول أنظمة النمذجة المحلية الخاصة بهم ولكن قد لا يكون لديهم القدرة أو الموارد اللازمة لدمجها في نظام دعم التنمية التشغيلية، وهو ما ينقصهم. وبالتالي، فإن شركة بارون حريصة على "العمل في السياق" وعلى توفير حلول النمذجة المتطورة للغاية الخاصة بها عند الحاجة وعند الحاجة.
يقدم الشكل 1 لمحة عامة عن نظام دعم البيانات المفاهيمي الذي يمثل تلك التي استخدمها بارون في الميدان. ويبدأ نظام دعم التنمية المستدامة باستيعاب مجموعات بيانات الرصد اللازمة لتهيئة/استيعاب نموذج التنبؤ أو التقييم والمعايرة وتحسين النموذج في وقت لاحق (دون اتصال بالإنترنت). ويضمن بارون ضمان جودة الملاحظات بشكل صحيح قبل قبولها في قاعدة بيانات علائقية تقليدية أو ما شابه ذلك، اعتماداً على حجم ونوع مجموعة البيانات. وبمجرد توفرها، يتم توفير الملاحظات المضمونة الجودة لمكون (مكونات) النمذجة في نظام دعم البيانات في الوقت الفعلي.
ثم يتكامل نظام نمذجة التنبؤ، ويتكون عادةً من دورة استيعاب ودورة تنبؤ. على سبيل المثال، في نظام بارون لاند لاستيعاب البيانات الأرضية (BLDAS)، يتم توفير متغيرات التأثير المستمدة من الرادار التشغيلي والمصححة بالمقاييس ومتغيرات التأثير الأخرى وتحديثها كل نصف ساعة. ومن ثم يواكب نظام بارون لاستيعاب البيانات الأرضية (BLDAS) الساعة أثناء تقديم الشروط الأولية اللازمة لبدء تشغيل نموذج التنبؤ. ويضمن ذلك أن يبدأ نموذج التنبؤ بأفضل حالة أولية ممكنة، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات الهيدرولوجية أو الزراعية أو الطرق أو غيرها من تطبيقات التنبؤ. كما يوفر نظام DSS أيضاً محطات عمل وشاشات عرض يستخدمها موظفو العملاء لتفسير معلومات التنبؤ والتوجيهات الناتجة عن نظام DSS.
يقدم بارون عدة خيارات لنشر التهديدات والتحذيرات، بما في ذلك تطبيق شبكة الأمان المستخدم على نطاق واسع. وعادةً ما يوفر أرشيف DSS مستودعات منتجات الرصد والتنبؤات النموذجية والتنبؤات المتوقعة لإعادة إنتاج الحالات التشغيلية ودراستها وتقييمها بشكل كامل. وهذا يسمح للعميل بتحسين أداء نظام دعم البيانات لاحقًا كما تم قياسه مقابل المقاييس الموضوعية، بما في ذلك المقاييس الفئوية والمنفصلة والتصنيفية. كما توفر Baron أيضًا نظامًا فرعيًا مخصصًا للمعايرة من البداية إلى النهاية يتفاعل بشكل كامل مع نظام DSS لنمذجة التنبؤات الهيدرولوجية والتدريب على النظام من البداية إلى النهاية والأدلة.
فئات نماذج التنبؤ وروابط النماذج في بيئة نظام دعم التنمية المستدامة
تتطلب معظم تطبيقات التنبؤ بالطقس DSS، بما في ذلك ما يمكن تسميته "نماذج التطبيقات المستقلة (SAMS)"، شكلاً من أشكال نماذج التنبؤ العددي بالطقس (NWP) أو مدخلات NWP. إن خبرة بارون الثرية في نموذج أبحاث الطقس والتنبؤ بالطقس (WRF) (الشكل 2)، وأنظمة استيعاب البيانات (DA)، والنموذج السابق له MM5، تتيح له تلبية العديد من احتياجات التنبؤ العددي بالطقس الحالية التي قد تكون لدى العملاء.
علماء البارون على دراية عميقة بالفيزياء والديناميكيات ومخططات DA داخل النماذج، مما يسمح بإجراء تعديلات وتحسينات في البارامترات. على سبيل المثال، التعديلات التي أُدخلت على مخطط Kain-Fritsch للحمل الحراري (Kain, 2004) تقلل من تكوين الأعاصير المدارية الزائفة، كما أن التعديلات التي أُدخلت على مخططات LSM و PBL والفيزياء المجهرية تحسن من اقتران الأرض بالغلاف الجوي والحفاظ على النيازك المائية.
يستخدم Baron أيضًا استراتيجيات تحسين الكود التي تعمل على تحسين أوقات التشغيل مقارنةً بإصدارات الكود التي تم إصدارها من المجتمع. وهذا أمر بالغ الأهمية للحصول على أقصى قيمة من الأجهزة التي قد يتعين شراؤها أيضًا كجزء من تنفيذ نظام دعم البيانات والأمن، مما يؤدي إلى توفير كبير للعملاء أو تحسين أعباء العمل مقارنة بإصدارات النماذج التي تم إصدارها من المجتمع. كما يوفر بارون أيضاً حلولاً للتنبؤات الحتمية والقائمة على مجموعة من النماذج الحتمية والقائمة على مجموعة من النماذج، ويمكنه نشر نماذج إقليمية متوسطة النطاق كنظم مجموعة. ويشمل ذلك تنفيذ نماذج NWP المطورة داخل البلدان أو الاتحادات خارج الولايات المتحدة.
يغذي نموذج NWP المنفذ ويقترن بنماذج تطبيقية أخرى، مثل جودة الهواء أو الهيدرولوجيا أو مختلف نظم إدارة الرصد الجوي السطحية الأرضية ضمن العديد من تطبيقات نظام بارون DSS. على سبيل المثال، قدم بارون إرشادات تشغيلية للتنبؤ بنوعية الهواء للعديد من العملاء في الولايات المتحدة لأكثر من عقد من الزمن (McHenry et al., 2004؛ الشكل 3). ويتطلب ذلك إما تشغيل نظام نمذجة ثلاثي الأطراف "مقترن بشكل فضفاض" (نموذج برنامج مراقبة الأرض والانبعاثات ونموذج النقل الكيميائي، مثل نموذج جودة الهواء متعدد النطاقات التابع لوكالة حماية البيئة الأمريكية (CMAQ)) أو نظام نمذجة متكامل أكثر اقتراناً وإحكاماً مثل WRF-Chem.
وعلاوة على ذلك، فإن التطوير الأخير لبارون للاستيعاب المتغير لمعلومات العمق البصري للهباء الجوي المستمدة من ساتل ناسا (MODIS) في منصة نمذجة CMAQ (McHenry et al., 2013؛ الشكل 4) يسمح لهذا النموذج بتحقيق تحسينات كبيرة في مهارة التنبؤ بالجسيمات اعتماداً على جودة التقديرات المستمدة من الأقمار الصناعية. يتمثل أحد التحديات الرئيسية التي تواجه التنبؤات عالية الدقة في نظام AQ-DSSs في تقديرات الانبعاثات الديناميكية، والتي تحتاج إلى اهتمام شبه مستمر بالتحديثات. وقد طور علماء بارون نظام معالجة انبعاثات نواة مشغل المصفوفة المتفرقة (SMOKE، كوتس وهويوكس، 1996) لصالح وكالة حماية البيئة الأمريكية لمعالجة هذه المشكلة، وتستخدم بارون نسخة آنية من هذا النظام لتوفير الانبعاثات لنماذج جودة الهواء التشغيلية الخاصة بها.
كما هو مبين أعلاه، تُستخدم أيضاً برامج قياس النماذج المائية المائية - بالاقتران مع عمليات الرصد - لتوجيه مجموعة واسعة من أنظمة النمذجة الهيدرولوجية والسطحية الأرضية. في الولايات المتحدة، يعمل نظام BLDAS في الولايات المتحدة الأمريكية باستبانة مكانية تبلغ 1 كم عبر الولايات المتحدة الأمريكية بأكملها باستخدام مدخلات QPE بنفس المقياس. ويمثل هذا أكبر تطبيق تشغيلي متاح لنظام قياس الدقة العالية جداً (McHenry and Olerud, 2015). وبالإضافة إلى هيدرولوجيا التدفق المائي، تُستخدم نسخ الاستيعاب والتنبؤ من نظام تقييم هيدرولوجيا الأرض المنخفضة الأرضية كأساس للزراعة وحالة الطرق (الشكل 5) وطقس الحرائق (الشكل 6) ونظام رصد مخاطر الفيضانات المفاجئة.
بالنسبة للتطبيقات الزراعية، يوفر نظام BLDAS مدخلات لنماذج نضج الذرة وفول الصويا، بالإضافة إلى نماذج الجفاف بعد النضج. وتسمح نماذج نضج المحاصيل التي تعمل في وضع التجميع، بالتفسير الاحتمالي للنضج والتنبؤ الأمثل لتواريخ النضج والحصاد، مما يسمح للمزارعين بالتخطيط أو التحوط ضد احتمالات نضج المحاصيل وقابلية الحصاد المبكرة أو المتأخرة. وفي حين أن الذرة وفول الصويا هما المحصولان المستهدفان الرئيسيان في الولايات المتحدة، فإن قاعدة بيانات بارون المطبقة في نظام BLDAS تسمح بتقدير رطوبة التربة وظروف درجات الحرارة لأكثر من 90 نوعاً مختلفاً من المحاصيل في مواقع زراعتها، بما في ذلك النباتات الحولية والمعمرة.
يستخدم نظام بارون لنمذجة الرصيف أيضاً مدخلات من نظام BLDAS وبيانات ونماذج الرصد الأخرى لتوفير تقديرات درجة حرارة الرصيف والمحتوى المائي (متجمداً أو غير متجمد) وظروف القيادة في الوقت الفعلي. يتوفر هذا النظام من خلال خدمة XM NavWeather في العديد من طرازات سيارات OEM في الولايات المتحدة منذ عدة سنوات حتى الآن. ويوفر نظام NavWeather معلومات قابلة للتنفيذ وغير مباشرة للسائق مباشرةً لتؤدي إلى توقع أفضل لظروف القيادة السيئة في المستقبل.
يمثل توفير إرشادات عالية الدقة في الوقت الحقيقي لتهديدات الفيضانات المفاجئة تحدياً كبيراً، خاصةً عندما يجب أن تكون التغطية الجغرافية كاملة ويجب تحديث المنتجات بسرعة. قامت شركة بارون الآن بنشر نظام توجيه الفيضانات المفاجئة يسمى نظام التوجيه السريع المبكر للفيضانات المفاجئة (REFLEX) SAM. يجمع نظام REFLEX بين كميات الجريان السطحي المحلي المباشر (داخل خلية الشبكة) مع توجيه الجريان السطحي من خلال شبكة جريان من خلية شبكة إلى خلية شبكة شبكة قابلة للتطبيق لمدة تصل إلى ست ساعات من الجريان السطحي في المنبع الذي سيتراكم في كل خلية شبكة مستهدفة. من خلال تشغيل نموذج الجريان السطحي للجريان السطحي المتأخر لمدة 30 سنة تاريخية وحفظ مخرجات نصف ساعة، يتم التقاط إحصائيات الأحداث المتطرفة لكل خلية شبكة في مجال النمذجة، ومن ثم استخدامها كمعيار قياسي مقابل الجريان السطحي المتراكم في الوقت الحقيقي/التنبؤ. أظهرت دراسات الحالة الأخيرة في جنوب شرق الولايات المتحدة أنه بالنسبة لحدثين بالقرب من منطقة رالي-دورهام في ولاية كارولينا الشمالية، قدّر REFLEX احتمال حدوث فيضانات مفاجئة قبل وقت طويل من التحذيرات من الفيضانات المفاجئة (الشكلان 7 و8).
استكمل بارون تركيب نظام النمذجة الهيدرولوجية للتنبؤ الهيدرولوجي (HFMS) لبرنامج الحد من المياه المدمرة الروماني (DESWAT)، والذي يعمل الآن على مستوى البلاد منذ ثلاث سنوات. قامت دراسة حالة حديثة نشرها ماتريتا وآخرون (2013) بتقييم نموذج بارون الصريح للتنبؤ بتدفق المجاري المائية (المسمى NOAH-R في تلك الورقة البحثية) الذي يعمل بدقة 100 متر لحدث فيضان مفاجئ وقع في حوض نهر كالناو في 24 و25 يوليو 2011. تتوافق ذروة التصريفات في محطتي القياس الهيدرومتري في الحوض مع فترات عودة تتراوح بين 20 و100 سنة. تم الإشارة إلى التوزيع المكاني والزماني لحدث هطول الأمطار الشديد بشكل صحيح من خلال النظام الفرعي للاستقراء الراداري لرادار بارون هايدرو فيوتشرسكان بينما تنبأ نموذج التدفق الصريح بتدفق التيار الصريح بالهيدروغراف المرصود بشكل جيد (الشكل 9). وكما لاحظ ماتريتا وآخرون، فإن المنتجات الشبكية الأخرى التي يوفرها نظام بارون (حالة رطوبة التربة، والجريان السطحي والجريان السطحي تحت السطحي) "مفيدة للغاية كمعلومات تكميلية و/أو داعمة أثناء عملية التحذير من الفيضانات المفاجئة. ويمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص في تقدير أفضل لشدة حدث الفيضان المتوقع."
معلومات الطقس الحرجة
تساهم أنظمة دعم القرار القائمة على نموذج بارون للتنبؤات الجوية مساهمة كبيرة في توفير المعلومات الجوية الهامة اللازمة عبر مجموعة واسعة من القرارات الحساسة للطقس. وستتناول المقالات المقبلة بالتفصيل مختلف فئات نظم دعم اتخاذ القرار المتاحة والمزايا التي توفرها للعملاء الحاليين والمحتملين.
المراجع
Coats, C.J. and M.R. Houyoux, 1996: "النمذجة السريعة للانبعاثات باستخدام نظام نمذجة انبعاثات نواة المصفوفة المتفرقة"، قُدم في "The Emissions Inventory: مفتاح التخطيط والتصاريح والامتثال والإبلاغ." جمعية إدارة الهواء والنفايات، نيو أورليانز، لوس أنجلوس، سبتمبر 1996.
Kain, J.S., 2004: Kain-Fritsch Convective Convective Parameterization: تحديث. J. Appl. Meteor., 43, 170-181.
Matreata, S., Baciu, O., Apostu, D., and M. Matreata, 2013: تقييم نظام التنبؤ بالفيضانات الرومانية - دراسة حالة في حوض نهر كالناو. Die Bodenkultur 64(3-4), 2013, pp. 67-72.
McHenry, J.N., W.F. Ryan, N.L. Seaman, C.J. Coats Jr., J.Pudykeiwicz, S.Arunachalam, and J.M. Vukovich, 2004: نظام التنبؤ بنموذج الكيمياء الضوئية في الوقت الحقيقي: نظرة عامة والأداء الأولي لتوقعات الأوزون في ممر شمال شرق الولايات المتحدة. Bull. Amer. Met. Soc. 85, 4, 525-548.
McHenry, J.N. and D.T. Olerud, 2015: استخدام نظام تحديد المواقع المنخفضة في الوقت الحقيقي عالي الدقة في الولايات المتحدة الأمريكية لتهيئة حالات سطح الأرض في نماذج NWP التشغيلية: دراسات حالة ونتائج وتحديات. المؤتمر التاسع والعشرون لعلم الهيدرولوجيا؛ الاجتماع السنوي الخامس والتسعون للجمعية الأمريكية للأرصاد الجوية، فينيكس، فينيكس بولاية أريزونا، 4-8 يناير 2015.
