نمذجة التعلم الآلي لمؤشر بيئي غير خطي مع تحليل الحساسية لتقييم المياه الجوفية

لماذا تهم المياه تحت أقدامنا

في أجزاء كثيرة جافة من العالم، بما في ذلك جنوب إيران، يعتمد الناس على المياه الجوفية كمصدر رئيسي للشرب والري. لكن هذا المورد المختبئ قد يتحول ببطء إلى ماء مالح أو ملوث دون إنذار واضح على السطح. تدرس هذه الدراسة مكمن مارفدشت الذي يزود مدينة ومئات القرى، وتُظهر كيف يمكن للأدوات الحديثة لمعالجة البيانات تتبُّع الأماكن التي لا تزال مياهها صالحة للشرب، والمناطق التي تتدهور فيها الجودة، وأي المكونات في الماء هي الأهم.

تحويل قياسات كثيرة إلى درجة واضحة واحدة

تحتوي المياه الجوفية على مزيج من المعادن والأملاح المذابة، مثل الصوديوم والكالسيوم والمغنيسيوم والكلوريد والكبريتات. يؤثر كل من هذه على الصحة وتآكل الأنابيب بطرق مختلفة، وقراءة جداول طويلة من الأرقام من عشرات الآبار تصبح مرهقة بسرعة. لتبسيط ذلك، استخدم الباحثون مؤشر جودة المياه الجوفية (GWQI). يجمع هذا المؤشر 11 خاصية تُقاس بشكل روتيني في الماء إلى درجة واحدة، مع أخذ إرشادات منظمة الصحة العالمية مرجعية. تشير الدرجات المنخفضة إلى مياه ممتازة، بينما تشير الدرجات العالية إلى مياه مالحة جداً أو غير مناسبة للشرب.

ماذا تكشف الآبار عن المكمن

باستخدام بيانات من 70 بئراً جمعت على مدار عقد، وجد الفريق أن جزءاً كبيراً من مكمن مارفدشت يعاني حالياً من ضغوط. لم يكن سوى حوالي ربع العينات يحتوي على مستويات منخفضة من إجمالي المواد الصلبة المذابة، وهو مقياس لمحتوى الملح العام، وتُعتبر ملائمة للشرب. وقعت جميع العينات ضمن فئتي "الصلب" أو "الصلب جداً"، مما يدل على مستويات عالية من الكالسيوم والمغنيسيوم. لا يزال الجزء الشمالي من المكمن، الذي تُعيد تغذيته سدّ وتجاوزه صخور من الحجر الجيري، يظهر مياهاً جيدة إلى ممتازة في الغالب. ومع تحرك الماء جنوباً، ومع ذلك، يذيب المزيد من الأملاح من الصخور الغنية بالجِبس ويختلط بمياه الصرف الزراعي والحضرية، ليصبح أكثر ملوحة وأقل ملاءمة للاستخدام المنزلي.

تحديد أهم المكوّنات في الماء

ليست كل مادة كيميائية في المياه الجوفية لها نفس التأثير على صلاحيتها. استخدمت الدراسة تحليل الحساسية لطرح سؤال بسيط: إذا حُذفت مكون واحد من المؤشر، كم يتغير المجموع الكلي للدرجة؟ كان الجواب واضحاً. تسبب إجمالي المواد الصلبة المذابة والتوصيلية الكهربائية، وكلاهما مقياسان للملوحة، أكبر التغيرات في مؤشر جودة المياه الجوفية. كان الكلوريد والصوديوم ودرجة صلابة الماء أيضاً من العوامل الرئيسية. بالمقابل، لعبت خواص مثل البوتاسيوم والبيكربونات دوراً ثانوياً فقط. وهذا يعني أنه في هذا المكمن، تُعد زيادة الملوحة والأيونات المرتبطة بها أهم علامات التحذير من أن المياه الجوفية تصبح غير صالحة للشرب.

تعليم الحواسيب على التنبؤ بجودة المياه

يمكن أن يكون حساب مؤشر لكل عينة جديدة وتحديث الخرائط التفصيلية يدوياً بطيئاً ومكلفاً. لتسريع العملية، درّب الباحثون ثلاثة أنواع من نماذج الحاسوب—الشبكات العصبية الاصطناعية، وآلات الدعم الناقل، والغابات العشوائية—باستخدام بيانات كيمياء المياه الموجودة. وبمجرد تدريبها، يمكن لهذه النماذج تقدير مؤشر جودة المياه الجوفية مباشرةً من الأيونات والأملاح المقاسة، حتى في مواقع أو أزمنة لم يُحسب فيها المؤشر بعد. من بين النماذج الثلاثة، برز نموذج الشبكة العصبية: فقد أعاد إنتاج المؤشر بدقة عالية جداً وخطأ منخفض، ملتقطةً الطريقة المعقدة وغير الخطية التي تتداخل بها المواد الكيميائية المختلفة لتؤثر في الجودة الشاملة.

ماذا يعني هذا للناس والسياسات

للمقيمين وصانعي القرار، الرسالة ذات وجهين. فمن ناحية، مناطق واسعة في الجزء الجنوبي والجنوبي الشرقي من مكمن مارفدشت تحتوي بالفعل على مياه جوفية مالحة وصلبة جداً بحيث لا تصلح للشرب، ويرتبط هذا الاتجاه ارتباطاً وثيقاً بالجيولوجيا المحلية والنشاط البشري. ومن ناحية أخرى، تُظهر الدراسة أنه بدمج مؤشر بسيط وسهل الفهم مع التعلم الآلي والخرائط الرقمية، من الممكن مراقبة هذه التغيرات بكفاءة وتحديد المناطق عالية الخطورة بدقة. عملياً، يقدم هذا النهج نظام إنذار مبكر مُجدٍ من حيث التكلفة لإدارة الآبار، والحد من التلوث، والتخطيط لإمدادات بديلة في المناطق الجافة حيث كل قطرة من المياه النظيفة لها قيمة كبيرة.

الاستشهاد: Azma, A., Liu, Y. & Alemu, E.T. Machine learning modelling of a nonlinear environmental index with sensitivity analysis for groundwater assessment. Sci Rep 16, 14595 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44906-6

الكلمات المفتاحية: جودة المياه الجوفية, ملوحة المياه, التعلم الآلي, الموارد المائية, مراقبة المكمن المائي