نموذج جديد للتنبؤ بالمناخ باستخدام الذكاء الاصطناعي

يستخدم علماء المناخ المفاهيم والبيانات السابقة، ومن ثم يتوقعون كيف سيكون المناخ في المستقبل من خلال تطبيق نماذج المناخ.

نموذج المناخ يمثل الكرة الأرضية الافتراضية، ومصمم لمحاكاة العالم الحقيقي، بحيث يمكن للعلماء التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية لتغيرات المناخ. تتكون النماذج المناخية من تمثيلات محوسبة للمكونات التي تمثل الغلاف الجوي والمحيطات والبحر والجليد والأسطح والعمليات الأخرى.

حيث لا تعتمد النماذج المناخية على التكهنات، فهي تصف النظام المناخي بمعادلات رياضية تعتمد على الفيزياء ويتم حلها باستخدام أجهزة كمبيوتر ذات مواصفات عالية.

نظام المعادلات الذي يصف الخصائص الأساسية للغلاف الجوي،  وسرعة وكثافة درجة حرارته للهواء وما إلى ذلك، ما هو الا مثال بسيط نسبيًا لا يمكن حله إلا من خلال استخدام أجهزة كمبيوتر متقدمة، ولتمثيل سلوك المناخ العام يتم اضافة تأثيرات السحب وحركة الهواء، والتي تنعكس على درجة الحرارة ومحتوى الرطوبة.

يقدم البحث نموذجًا مهمًا للتنبؤ بالمناخ باستخدام الذاكرة التلافيفية العميقة طويلة المدى (LSTM) للتنبؤ بدرجات الحرارة على مستوى العالم.

تشمل التطورات الجديدة في هذا النموذج التنبؤ في الأيام القادمة باستخدام LSTM التلافيفية وبيانات تغير المناخ الماضي لتوقع تغير المناخ في المستقبل من خلال التغييرات المرصودة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن نموذج شبكات التعلم العميق الغير الخاضعة للإشراف، مخصص لمعالجة مشاكل اكتشاف أنماط المناخ وتحسين بنية الشبكة العصبية المتكررة RNN عن طريق تقليل معادلة الخطأ، عبر سلسلة خطوات متعددة.

يتم تحقيق ذلك في ثلاث خطوات:

الخطوة الأولى هي تعيين نظام الإحداثيات الأكثر استخدامًا للأرض هو خطوط الطول والعرض، ثم الخطوة الثانية تحويل البيانات إلى صور الخرائط المراد استخدامها في الخطوة الثالثة، التغذية في الشبكة العصيبة، بحيث تتم مشاركة نفس الأوزان داخل الشبكة لجميع الخرائط.

تم تصميم النموذج باستخدام لغة Python ضمن منصة Google Colaboratory ، وهذا البحث مهم جدًا للعلماء وصانعي السياسات ، لمواجهة التحدي ومعالجة أزمة المناخ العالمية.

يعتبر نموذجنا من أفضل الموديلات مقارنة بالآخرين ، نظرًا لدقة اختباره العالية (100٪).

تابعنا على تطبيق نبض