التنبؤ بشذوذ درجات الحرارة العالمية باستخدام شبكات LSTM التوأمية الجمعيّة

لماذا يُهمك عالم أكثر دفئًا

قد يبدو الاحتباس الحراري مفهومًا مجردًا، لكن آثاره بعيدة عن التجريد: ارتفاع مستوى البحار، وموجات حرارة أشدّ، وتحوّل في أنماط العواصف، وضغوط على إمدادات الغذاء والمياه. للاستعداد لما هو قادم، يحتاج العلماء ليس فقط إلى لقطات للمناخ اليوم، بل إلى تقديرات موثوقة لسرعة ارتفاع درجات الحرارة في العقود المقبلة. يستعرض هذا المقال طريقة جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتنبؤ مدى احترار الكوكب المحتمل، وما يعنيه ذلك لمستقبلنا القريب.

من مقاييس الحرارة الخام إلى الاتجاهات الشاملة

بدلًا من العمل بتقارير الطقس لمدينة واحدة، يستخدم الباحثون سجلاً عالميًا يعرف باسم مجموعة بيانات شذوذ درجة الحرارة من بيركلي إيرث. "شذوذ درجة الحرارة" يعني ببساطة مدى ما كانت فترة معينة أدفأ أو أبرد مقارنة بأساس تاريخي محدد. وبما أن القراءات الشهرية متقلبة وتتأثر بقوة بخصوصيات محلية، يعتمد الفريق على متوسطات لخمس سنوات تمتد على مدى 170 عامًا، من منتصف القرن التاسع عشر حتى 2022. يخفف تمهيد البيانات بهذه الطريقة من الارتدادات العشوائية ويكشف بصورة أفضل الاتجاه الأساسي للاحتباس الحراري الذي يعكس استجابة الكوكب طويلة الأمد لغازات الدفيئة وعوامل أخرى.

تعليم الشبكة العصبية تذكّر المناخ

لالتقاط ذلك الاتجاه وتوقعه إلى الأمام، يلجأ المؤلفون إلى نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية يُدعى الذاكرة طويلة قصيرة الأمد (LSTM). صُممت LSTM للتعامل مع تسلسلات—مثل الكلمات في جملة أو درجات الحرارة مع مرور الوقت—عن طريق اتخاذ قرار بشأن أي أجزاء من المعلومات الماضية تُحتفظ بها وأيها تُنسى. أظهرت LSTM والنماذج المماثلة أداءً جيدًا في التنبؤ قصير الأجل، مثل تخمين النقطة التالية من البيانات. ولكن عندما تُعاد توقعاتهم كمدخلات لتوقع خطوات عديدة في المستقبل، تتراكم الأخطاء الصغيرة وقد ينحرف التصور بعيدًا عن الواقع على المدى الطويل.

تقسيم إشارات المناخ إلى تيارين توأمين

الابتكار المركزي في هذا العمل هو شبكة LSTM التوأمية الجمعيّة (AT‑LSTM). بدلًا من أن تحاول LSTM واحدة تقليد كل تحوّل في سجل المناخ، يستخدم النموذج فرعين متوازيين من LSTM. يتاح لكل فرع التركيز على دوافع مخفية مختلفة في البيانات—مثل الاحترار البطيء الناتج عن غازات الدفيئة مقابل التقلبات الأسرع المرتبطة بالتقلبات المناخية الطبيعية. تُجمَع مخرجات هذين الفرعين ثم تُمرر عبر شبكة "فك تشفير" نهائية تحول إشارتهم المركبة إلى توقع لشذوذ درجة الحرارة. هذا التصميم التوأمي لا يتماشى فقط مع طريقة تفكير علماء المناخ حول العمليات المتعددة جزئيًا المستقلة في نظام الأرض، بل يوسّع أيضًا نطاق الإشارات الداخلية المفيدة للشبكة، مما يساعدها على البقاء أكثر استقرارًا عبر آفاق تنبؤية طويلة.

اختبار النموذج في الميدان

لمعرفة ما إذا كانت AT‑LSTM تحسّن بالفعل التنبؤ على المدى الطويل، يجري المؤلفون اختبارًا من مرحلتين. أولًا، يدربون النموذج على سلاسل مرجعية تركيبية—منحنيات نظيفة مُولّدة حاسوبيًا تحاكي أنواعًا مختلفة من مسارات الاحترار—وعلى بيانات بيركلي التاريخية. ويقارنون مدى قدرة تصاميم الشبكات العصبية المختلفة على استنساخ كل من بيانات التدريب وقسم "اختباري" منفصل من كل سلسلة لم تره النماذج أثناء التدريب. تبدو العديد من النماذج، بما في ذلك بعض الهجينة التي تدمج LSTM مع طبقات تلافيفية، مثيرة للإعجاب وفقًا لهذه المقاييس التقليدية. ومع ذلك، استنساخ البيانات الماضية ليس مرادفًا للنظر بثقة إلى المستقبل.

حكم على النماذج بما تتنبأ به، لا بما تتطابق معه فحسب

المرحلة الثانية أقرب إلى الاستخدام الواقعي. بدءًا من آخر نقطة ملاحَظة في مجموعة الاختبار، يستخدم كل نموذج توقعه السابق كمدخل تالي، ويتقدم خطوة بخطوة لمدة 240 شهرًا—20 عامًا—دون أن يتم تصحيحه أبدًا بالبيانات الحقيقية. يكشف هذا الإعداد مدى سرعة تراكم الأخطاء. عبر مجموعة من البُنى، تُظهر AT‑LSTM عادةً أصغر أخطاء توقع متوسطة وأعلى الدرجات الإحصائية عند الحكم على هذه المهمة طويلة الأفق. بالنسبة لسجل شذوذ درجة الحرارة العالمي على وجه الخصوص، يبلغ الخطأ النموذجي للنموذج عبر نافذة توقع محاكاة مدتها 20 عامًا نحو 0.07 درجة مئوية، وهو أقل بكثير من أخطاء العديد من أساليب التعلم العميق المنافسة.

ماذا تقول التوقعات عن مستقبلنا القريب

مسلحين بهذا النموذج الأكثر استقرارًا، يولد المؤلفون توقعات لمدة 20 عامًا لشذوذ درجات الحرارة العالمية من 2022 إلى 2042. ومن خلال تدريب 40 نسخة من AT‑LSTM لالتقاط عدم اليقين في طريقة تعلّم النموذج، يجدون أن كل نسخة منها تشير إلى استمرار الاحترار. وبحلول 2042، تتجمع مجموعة التوقعات بين نحو 1.05 °C و1.67 °C فوق الأساس التاريخي، بمتوسط 1.415 °C وعدم يقين مُقدَّر بنحو ±0.073 °C. تتوافق هذه الأرقام ارتباطًا وثيقًا مع توقعات نماذج المناخ السائدة ومع تحذيرات منظمات مثل الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ. بلغة بسيطة، إذا استمرت الأنماط الحالية، فمن المحتمل أن نقترب أو نتجاوز عتبة 1.5 °C التي تُناقش على نطاق واسع خلال العقود القليلة القادمة، مما يبرز ضرورة الإسراع في تقليل انبعاثات غازات الدفيئة ومتابعة استراتيجيات أخرى للتخفيف من آثار المناخ.

الاستشهاد: Keles, C., Baran, B. & Alagoz, B.B. Global temperature anomaly prediction by using additive twin LSTM networks. Sci Rep 16, 6456 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37255-x

الكلمات المفتاحية: تغير المناخ, الاحتباس الحراري, شذوذ درجة الحرارة, الشبكات العصبية, تنبؤات المناخ