تنبؤ مُحلّل وفق الارتفاع لتلوث الهواء على حواف الطرق باستخدام قياسات الطائرات دون طيار والتعلّم الآلي

لماذا يهم التلوث قرب الطرق السريعة

يعيش أو يعمل أو يمارس الرياضة كثير من الناس بالقرب من الطرق السريعة المزدحمة، حيث يمكن لعوادم المركبات أن تؤثر بصمت على صحتهم. ومع ذلك، تقع معظم أجهزة مراقبة جودة الهواء في نقاط ثابتة على الأرض ولا تُظهِر كيف يتغير التلوث على بُعد بضعة أمتار فوق الطريق أو بعيدًا عنه. تجمع هذه الدراسة بين الطائرات دون طيار والنماذج الحاسوبية المتقدمة لإنشاء صورة ثلاثية الأبعاد لتلوث الهواء على جوانب الطرق، مما يساعد مخططي المدن والباحثين الصحيين على فهم من هم الأكثر تعرضًا ومتى.

استخدام مجسات طائرة لرسم خريطة الهواء الملوّث

ركّز الباحثون على طريق سريع رئيسي في كوريا يربط سيول وبوسان ويشهد أحد أعنف أحجام الحركة في البلاد. ركّبوا مجس هواء مدمجًا في محطة على جانب الطريق وربطوا مجسًا مطابقًا إلى طائرة رباعية المراوح. قاسَت الأجهزة أربعة ملوثات رئيسية: أول أكسيد الكربون من عوادم المركبات، وثاني أكسيد النيتروجين الناتج عن احتراق الوقود، والأوزون السطحي المتكوّن في ضوء الشمس، والجسيمات الدقيقة المعروفة باسم PM2.5. على مدار عدة أيام في الصيف والشتاء، حلّقت الطائرة صعودًا وهبوطًا فوق جانب الطريق على ارتفاعات تتراوح من 10 إلى 60 مترًا، وفي الشتاء تحرّكت أيضًا أفقيًا حتى 60 مترًا بعيدًا عن الطريق، متوقفة عند كل نقطة لأخذ عينات الهواء.

ما رصدته الطائرة فوق الطريق

كشفت القياسات عن أنماط واضحة في كيفية تغير التلوث مع الارتفاع والمسافة ووقت اليوم والفصل. كان ثاني أكسيد النيتروجين والأوزون أعلى قرب الأرض وتناقصا مع الارتفاع والمسافة عن الطريق، مما يدل على أن المركبات مصدر محلي مُسيطر. ازداد ثاني أكسيد النيتروجين حوالي السابعة صباحًا، متزامنًا مع ذروة حركة المرور الصباحية، بينما كان الأوزون في أدنى مستوياته في ذلك الوقت وأعلى في ظهيرة مشرق، عندما تدفع أشعة الشمس تفاعلات كيميائية في الهواء. في الشتاء، كان ثاني أكسيد النيتروجين يميل لأن يكون أعلى بشكل عام، مدعومًا بطبقات هواء باردة وراكدة تحاصر الانبعاثات قرب السطح. وبشكل مفاجئ، كانت مستويات الجسيمات الدقيقة أعلى في الصيف مما هي عليه في الشتاء؛ ومن خلال تتبّع مسارات الكتل الهوائية إلى الوراء على مدى 48 ساعة، وجد الفريق أن الهواء الصيفي غالبًا ما كان قادمًا من مناطق صناعية في شرق الصين، ما يشير إلى أن النقل لمسافات طويلة أضاف إلى تلوث المرور المحلي.

من قراءات متناثرة إلى خريطة تلوث ثلاثية الأبعاد

نظرًا لأن الطائرات دون طيار يمكنها الطيران لفترة محدودة ويجب أن تتبع مسارات آمنة، فإن قياساتِها تكون متقطعة مكانيًا وزمنيًا. لسد هذه الفجوات، درّب الفريق عدة نماذج للتعلّم الآلي للتنبؤ بكيفية مقارنة التلوث في العلو بما يُقاس على مستوى جانب الطريق. وبدلًا من التنبؤ بتركيزات خام، ركّزوا على النسبة بين قراءات الطائرة وقراءات الأرض لكل ملوث. استخدمت النماذج خمس مجموعات من المدخلات: مستويات التلوث الأرضية، وحجم وسرعة المرور، والطقس (الرياح ودرجة الحرارة والرطوبة)، وارتفاع الطائرة وبعدها عن الطريق، والموسم ووقت اليوم. من بين عدة خوارزميات متنافسة، أداء طريقة تُدعى CatBoost كان الأفضل، موضّحة نحو ثُلثي إلى كل التباين في هذه النسب اعتمادًا على الملوث والموسم.

ما الذي يُشكّل أنماط التلوث فوق الشارع

من خلال استكشاف النموذج المدرب، تمكن الباحثون من رؤية أي العوامل الواقعية شكّلت بقوة الأنماط الرأسية والأفقية لكل ملوث. بالنسبة لأول أكسيد الكربون، كانت سرعة المرور ذات أثر كبير: المركبات البطيئة أو التي تتوقّف وتتحرك بشكل متقطع ارتبطت بتلوث نسبي أعلى قرب الطريق، مما يعكس انبعاثات أقوى للعادم. بالنسبة لثاني أكسيد النيتروجين والجسيمات الدقيقة، كان مزيج ما يحدث عند مستوى الأرض والطقس المحلي هو المفتاح—فالدّرجات الأعلى وارتفاع التركيزات عند السطح ميّزت بزيادة المستويات في العلو. أما أنماط الأوزون فكانت محكومة أكثر بالاعتبارات المناخية والموسمية من قراءات الأوزون على الأرض نفسها، وهو ما يتماشى مع تكوّنه بدوافع كيميائية يقودها ضوء الشمس. عندما استخدم الفريق النموذج لإنشاء خرائط مستمرة لنسب التلوث عبر الارتفاع والمسافة والوقت والموسم، تطابقت الأنماط الناتجة بشكل جيد مع الفهم الراسخ: تراص أعلى لثاني أكسيد النيتروجين على جوانب الطريق، وبناء الأوزون خلال النهار، واختلاط الجسيمات تدريجيًا إلى الأعلى والابتعاد عن حارات المرور.

كيف يساعد هذا الناس على التنفّس بشكل أسهل

بعبارة بسيطة، تُظهر الدراسة أنه يمكن إعادة بناء ما تقيسه الطائرة فوق الطريق بشكل موثوق انطلاقًا من ما يلاحِظه جهاز مراقبة أرضي، وعدّادات المرور، وأجهزة الطقس أدناه. من خلال الجمع بين رحلات قصيرة للطائرات دون طيار والتعلّم الآلي، أنتج الباحثون عروضًا ثلاثية الأبعاد مفصّلة لجودة الهواء على جوانب الطرق، والتي سيكون من الصعب ومكلف الحصول عليها بالقياسات وحدها. يمكن لهذه الخرائط عالية الدقة تحسين تقديرات مدى تعرض السكان والركاب والمشاة لتلوث المرور على ارتفاعات ومسافات وأوقات مختلفة من اليوم والسنة. على المدى الطويل، قد يوجه هذا النهج المدمج بين الطائرات والنماذج في وضع طرق جديدة، وحواجز صوتية، وحواجز خضراء، ومساعدة مسؤولي المدن على اختبار كيف يمكن لسياسات التحكم بالحركة المرورية أن تُنقّي الهواء الذي يتنفّسه الناس فعليًا.

الاستشهاد: Kho, C.J., Seo, S., Hwang, H. et al. Altitude-resolved prediction of roadside air pollution using UAV measurements and machine learning. Sci Rep 16, 13925 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44153-9

الكلمات المفتاحية: تلوث الهواء على جوانب الطرق, الطائرات بدون طيار, التعلّم الآلي, الطرق السريعة, الجسيمات الدقيقة