محركات مخاطرة متعددة المقاييس لإطار تقييم الضعف الحراري باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

لماذا يمثل ارتفاع الحرارة مشكلة للجميع

في المناطق الاستوائية، لم تعد الأيام الأكثر سخونة والليالي الأكثر رطوبة مجرد إزعاج — بل تتحول تدريجياً إلى أزمة صحية عامة صامتة. تركز هذه الدراسة على ماليزيا كنموذج يوضح كيف تتضافر الحرارة وتلوث الهواء وعدم المساواة الاجتماعية لرفع خطر الوفاة، لا سيما بين كبار السن والمجتمعات الفقيرة. من خلال دمج مجموعات بيانات ضخمة من الأقمار الصناعية وسجلات الحكومة مع تقنيات التعلم الآلي الحديثة، يحدد الباحثون العوامل الأكثر أهمية ويعرضون طريقة عملية للسلطات في العديد من الدول الاستوائية لتحديد الأحياء التي تحتاج إلى مساعدات أولاً.

الحرارة والمدن والأشخاص المعرضون للخطر

تسخن العديد من المناطق الاستوائية وشبه الاستوائية، بما في ذلك جنوب شرق آسيا، بوتيرة أسرع وتشهد موجات حرارة أطول. في المدن المكتظة، تحبس الخرسانة والإسفلت الحرارة، بينما يترك نقص المساحات الخضراء والمساكن الضعيفة الناس مكشوفين. يكافح كبار السن والرضّع والأشخاص المصابون بأمراض قلبية أو رئوية مزمنة والأسر ذات الدخل المنخفض للتعامل مع الحرارة الشديدة. في مراكز ماليزيا الحضرية سريعة النمو تتقاطع هذه نقاط الضعف: الكثافة السكانية العالية وتقدم العمر والصعوبات الاقتصادية تزيد من المخاطر على العديد من المجتمعات عندما ترتفع درجات الحرارة.

بناء مقياس لضعف المجتمع

لفك تشابك هذه الصورة المعقدة، بنى المؤلفون مؤشر الضعف الحراري (HVI) لجميع الولايات الثلاثة عشر والثلاثة أقاليم الفدرالية في ماليزيا للفترة بين 2010 و2020. بدلاً من الاعتماد على الحرارة وحدها، جمعوا ستة عشر مؤشرًا، بما في ذلك نسبة كبار السن، ومستويات الفقر، والتعليم، وإمكانية الحصول على مياه نظيفة ورعاية صحية، وكمية المساحات الخضراء. استخدم أسلوب إحصائي لضغط هذه المقاييس المختلفة في درجة واحدة تعكس مدى صعوبة تحمل المجتمع للحرارة الخطرة. برزت التركيبة العرقية وإمكانية الوصول إلى الخدمات الأساسية كعناصر ذات تأثير خاص في هذا المؤشر.

إضافة البيئة: الأرض مقابل الهواء

طرح الفريق بعد ذلك سؤالاً محورياً: عند توقع الوفيات المرتبطة بالظروف الحارة، أي نوع من المعلومات البيئية يعمل بشكل أفضل جنبًا إلى جنب مع مؤشر الضعف؟ قارنوا بين طبقتين. الأولى استخدمت خصائص أرضية محلية مثل غطاء النبات والفرق بين درجة حرارة سطح الأرض نهارًا وليلاً، ما قد يشير إلى مدى تبريد المنطقة بعد غروب الشمس. أما الطبقة الثانية فركزت على ظروف جوية أوسع: مقياس الراحة الحرارية الذي يجمع الحرارة والرطوبة والرياح والإشعاع الشمسي، بالإضافة إلى مستويات الجسيمات الدقيقة والأوزون في الهواء. استُمدت هذه البيانات من منتجات الأقمار الصناعية وإعادة التحليل وحُسبت معدلاتها سنويًا لتتماشى مع أعداد الوفيات على مستوى الولاية.

ترك الخوارزميات تقرر

باستخدام نماذج متعددة للتعلم الآلي، بما في ذلك نهج الغابة العشوائية، اختبر الباحثون مدى قدرة مجموعات مختلفة من المتغيرات الاجتماعية والبيئية على تفسير التباينات في الوفيات من جميع الأسباب من سنة إلى أخرى. كانت أفضل مجموعة تجمع مؤشر الضعف الحراري مع الطبقة الجوية — إجهاد الحرارة والجسيمات الدقيقة والأوزون — بدلاً من الاعتماد على مقاييس أرضية فقط. في هذا النموذج الفائز، كان مؤشر الضعف الحراري أقوى متنبئ بفارق كبير، يليه الأوزون ومقياس الراحة الحرارية، مع بقاء للجسيمات الدقيقة دور ذو مغزى. كشفت أدوات التفسير المتقدمة أن هذه التأثيرات لم تكن موحّدة: في شرق ماليزيا، على سبيل المثال، عزز تلوث الهواء العالي والضعف الكبير بعضهما البعض، بينما أظهرت بعض مناطق الغرب أنماطًا أكثر تعقيدًا حيث رافق الأوزون العالي جدًا أحيانًا مخاطر مقاسة أقل، وهو ما قد يعكس التأثيرات الكيميائية والمحلية للطقس.

حرارة غير متساوية في عالم يزداد دفئًا

عند النظر عبر الزمن، وجدت الدراسة أن كلًا من إجهاد الحرارة والوفيات قد ارتفعا في أنحاء ماليزيا، وأن ضعف المجتمع قد ازداد أيضًا منذ 2018. بعبارة أخرى، ليس المناخ وحده من يصبح أكثر قسوة، بل أن شبكة الأمان الاجتماعي التي تساعد الناس على التحمل تتآكل. بعض الولايات ذات الضعف العالي جدًا لا تشهد بعد أعلى معدلات وفيات، ما يشير إلى نافذة فرصة للعمل قبل أن تضرب موجات حرارة مستقبلية. كما أظهر التحليل أن الإطار ظل مستقرًا عبر سنوات مختلفة، حتى أثناء الاضطرابات مثل فترة كوفيد-19، رغم أن الأحداث الشاذة قد تغيّر أنماط الوفيات مؤقتًا.

من الأرقام إلى العمل

بالنسبة للقارئ العام، الرسالة الأساسية واضحة: الحرارة خطيرة ليس فقط بسبب درجة الحرارة نفسها، بل بسبب من يتعرض لها وما الضغوط الأخرى التي يواجهونها — لا سيما الهواء الملوّث وضعف الوصول إلى الخدمات. تُظهِر الدراسة أن إقران مقياس الضعف الاجتماعي بمقاييس واسعة للحرارة وجودة الهواء يوفر طريقة قوية وقابلة للنقل لتحديد المجتمعات عالية المخاطر. بالنسبة للمدن الكبيرة، يعني ذلك تشديد ضوابط تلوث الهواء وتوسيع الظلال والمساحات الخضراء المبرِّدة. بالنسبة للمناطق الأفقَر والأبعد، يعني ذلك تعزيز الرعاية الصحية والسكن وأنظمة الإنذار المبكر. ومع استمرار ارتفاع درجات الحرارة في الدول الاستوائية، يمكن لأدوات مثل هذا الإطار أن تساعد في تحويل مخاطر المناخ المجردة إلى خرائط وأولويات ملموسة تنقذ الأرواح.

الاستشهاد: Li, Z., Fong, C.S., Aghamohammadi, N. et al. Multi-scalar risk drivers for a heat vulnerability assessment framework using machine learning algorithms. Sci Rep 16, 10594 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44880-z

الكلمات المفتاحية: الضعف الحراري, مناخ استوائي, تلوث الهواء, التعلم الآلي, مخاطر الصحة العامة