مزيج من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والأقمار الصناعية يحسّن رصد الفيضانات في الصين

لماذا أصبح تتبّع الفيضانات أكثر ذكاءً

تُعدّ الفيضانات من أخطر الكوارث الطبيعية، ومع ذلك لا تُسجَّل العديد من الفيضانات الأكثر تعطيلًا بشكل رسمي. فقد لا تظهر الزوابع الحضرية المفاجئة التي تغمر الشوارع ومترو الأنفاق بوضوح في صور الأقمار الصناعية أو تقارير الكوارث الرسمية، على الرغم من أنها تعطل الحياة اليومية. تستكشف هذه الدراسة كيف أن جمع بيانات الأمطار من الأقمار الصناعية مع منشورات من أكبر منصة تواصل اجتماعي في الصين، سينا ويبو، يمكن أن يكشف آلاف الفيضانات الخفية ويقدّم صورة أغنى بكثير عن توقيت ومكان انجراف المياه في المدن.

كيف تكشف الدردشة الإلكترونية عن ارتفاع المياه

بدأ الباحثون بتدفقين هائلين من البيانات. أولاً، استخدموا منتجًا سيتولوجيًا عالميًا يقيس هطول الأمطار كل ساعة على شبكة دقيقة، مما أتاح لهم تتبّع العواصف الممطرة أثناء حركتها عبر الصين. ثانيًا، جمعوا ما يقرب من 93 مليون منشور عام على ويبو من 2012 إلى 2024 احتوت على كلمات متعلقة بالأمطار الغزيرة أو الفيضانات. نموذج لغوي مُدرّب خصيصًا على نصوص صينية فلتر هذه الرسائل واحتفظ فقط بـ4.87 مليون منشور وصفت فعليًا العواصف أو الفيضانات. أداة منفصلة قرأت كل منشور لاستخراج أسماء الأماكن ومواءمته مع إحدى 370 مدينة صينية، ما أنشأ جدولًا زمنيًا مفصلاً لكيف تحدث الناس عن الطقس القوي في مواقع مختلفة.

متابعة العواصف من الغيوم إلى شوارع المدينة

لربط هطول الأمطار في السماء بالمشكلات على الأرض، جمعت الفريق أولاً بكسلات هطول الأقمار الصناعية ضمن عواصف منفصلة ثم ضمن أحداث عاصفة أوسع على مستوى المدينة. تم ذلك باستخدام نهج يتتبّع أين ومتى يتجاوز الهطول العتبات الرسمية ويسمح بفترات هدوء قصيرة، بحيث يُعامل نظام العواصف بالكامل كحدث واحد بدلًا من عدة شظايا. بين 2012 و2024 حدّدوا 6,018 حدثًا من هذا النوع، كانت الأكثر تكرارًا في جنوب شرق وجنوب الصين حيث التكاثف السكاني والرطوبة مرتفعان. شهدت العديد من المدن هطولات متكررة سنويًا، بينما لم تشهد بعض المدن الشمالية والشمالية الغربية الجافة أيًا منها خلال فترة الدراسة.

تحويل وسائل التواصل إلى كاشف فيضان

بعد رسم خريطة أحداث العواصف، قام العلماء بالتدقيق في ردود فعل الناس عبر الإنترنت. لكل مدينة تضربها عاصفة، نظروا إلى منشورات ويبو من بداية العاصفة وحتى يوم بعد انتهائها واستخدموا نموذج موضوعي ليتحققوا مما إذا كان الموضوع الرئيسي لتلك المنشورات يتعلق بالفيضانات. إذا سادت الكلمات المرتبطة بالفيضانات المحادثة في مدينة ما أثناء العاصفة، وُسمت تلك المدينة على أنها تعرضت لفيضان. إجمالًا، كشف النظام 1,094 حدث فيضان فعلي بعد التحقق اليدوي، بدقة تقارب 82 في المئة. كانت معظم هذه الفيضانات قصيرة الأمد ومحدودة المساحة، غالبًا ما تؤثر على مدينة واحدة لبضعة أيام فقط، ما يفسّر لماذا تفوتها قواعد بيانات عالمية كبرى.

ما تراه الأقمار الصناعية وما تفوّته

قارن الفريق فهرس الفيضانات الذي أعدوه مع قاعدتي بيانات دوليتين مستخدمتين على نطاق واسع ومع صور أقمار صناعية عالية الدقة. أدرجت قواعد البيانات العالمية جزءًا بسيطًا فقط من الفيضانات المكتشفة هنا: أقل من 300 حدث متداخل عبر أكثر من ألف حدث مكتشف في الصين. أمكن لصور الأقمار الصناعية عالية الدقة تأكيد نحو نصف الفيضانات المستندة إلى ويبو بوضوح، خاصة عند استخدام حساسات رادارية قادرة على الرؤية عبر الغيوم. لكن العديد من الفيضانات الحضرية وقصيرة المدة تركت أثرًا مرئيًا ضئيلاً في مشاهد الأقمار أو حدثت في مناطق ذات تغطية سيئة للصور. بالمقابل، كانت وسائل التواصل أكثر حساسية للفيضانات داخل المدن الكثيفة، في حين كانت الأقمار أفضل في رسم امتداد المياه في المناطق الريفية وسهول الأنهار.

ما يعنيه ذلك للناس المعرضين للخطر

من خلال نسج تقديرات الهطول من الفضاء مع التقارير العفوية لملايين مستخدمي وسائل التواصل، تُظهر هذه الدراسة طريقة عملية لتتبع الفيضانات في وقت قريب من الزمن الحقيقي عبر بلد بأكمله. يكشف هذا النهج عن عدد كبير من الفيضانات الصغيرة والمتوسطة التي نادرًا ما تصل إلى الأخبار لكنها تعطّل النقل وتتلف المنازل وتهدد الأرواح. بالنسبة لمديري الطوارئ والمخططين، يمكن أن ترشد هذه "بصمات الفيضانات" المفصلة أين يقوَّى تصريف المياه، وتحسِّن أنظمة الإنذار، وتحدد مواقع الموارد الإنقاذية. ومع أن للطريقة حدودًا وما تزال تفوّت بعض أنواع الفيضانات، فهي تقدم مكملاً قويًا للأقمار الرسمية والسجلات، ويمكن تكييفها لبلدان أخرى لديها مجتمعات نشطة على وسائل التواصل الاجتماعي.

الاستشهاد: Gu, H., Xiao, J., Shen, D. et al. A combination of social media and satellite data improves flood monitoring in China. Commun Earth Environ 7, 411 (2026). https://doi.org/10.1038/s43247-026-03403-4

الكلمات المفتاحية: مراقبة الفيضانات, بيانات وسائل التواصل الاجتماعي, هطول من الأقمار الصناعية, الفيضانات الحضرية, فيضانات الصين