أمريكا الجنوبية تواجه 'الضربة المائية' : عندما تتزايد التغيرات المناخية المتطرفة

تُعَدّ أمريكا اللاتينية والكاريبي في قبضةIMATE_climate_change.html">المناخية بشكل متزايد. تتبع المدنين الكارثيات تلو الجفاف المستمر، وتتفوق درجات الحرارة على الحدود المقبولة، وتحولت العواصف التي كانت تعتبر استثنائية إلى الوضع الطبيعي. وفقًا لتقرير من المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO)، شهد المكسيك، بمفردها، جميع هذه الظواهر المتطرفة مؤخرًا، مما يوضح تمامًا ما يسمى العلماء بـ "الضربة المائية".

أمريكا اللاتينية: مختبر للتغيرات المناخية المتطرفة

تُعرَف "الضربة المائية" بأنها تغير سريع وشديد من حالة مائية متطرفة إلى أخرى، مثل التحول من جفاف شديد إلى فيضانات ضخمة، أو وجود هذه الظواهر معًا على نطاق منطقة. هذا هو ما يحدث في أمريكا اللاتينية. كشفت الملاحظات الأخيرة، التي تقدمها Inside Climate News، حقيقة مقلقة: حتى وإن كانت المياه الجوفية غزيرة، لا تستطيع إلغاء آثار الجفاف الطويل الأمد. هذه الجفافات تُستسل الموارد المائية الجوفية وتضعف الأنظمة البيئية، مما يجعل التربة أقل قدرة على امتصاص الأمطار الغزيرة التي تأتي بعدها، مما يزيد من خطر الفيضانات السريعة.

ومع تجاوز الفيضانات والجفاف، تعاني المنطقة من زيادة مستمرة في درجات الحرارة. سجلت موجات حر شديدة درجات الحرارة فوق الحدود القابلة للحياة في بعض المناطق، مما يهدد الصحة العامة والزراعة والتنوع البيولوجي. بالإضافة إلى ذلك، ارتفعت تكرارًا وإشتدادًا الأعاصير الاستوائية والرياح العاتية، مما أدى إلى تدميرات كبيرة وتهجيرات للمواطنين. هذه الأحداث، التي كانت سابقًا تعتبر استثنائية، أصبحت الآن جزءًا من "الواقع المناخي الجديد" للمنطقة، كما يشير تقرير WMO.

أسباب معقدة: بين التغيرات الطبيعية والتغير المناخي البشري

فهم لماذا أمريكا اللاتينية خاصة عرضة لهذه "الضربة المائية" يتطلب فحص التفاعل المعقد بين التغيرات المناخية الطبيعية والتغير المناخي من أصل بشري. المنطقة معرضة طبيعياً لدورة المناخ مثل نينو ونينا، والتي تؤثر على أنماط الأمطار والحرارة على نطاق واسع. على سبيل المثال، يرتبط نينو غالبًا بجفاف شديد في شمال شرق البرازيل وامطار غزيرة على ساحل الغرب لأمريكا الجنوبية.

ومع ذلك، يُعزز التدفئة العالمية هذه الظواهر الطبيعية. زيادة درجات الحرارة العالمية تزيد من عملية الابخرة، مما يزيد من الجفاف في بعض المناطق، بينما تزيد القدرة على حمل الرطوبة في الغلاف الجوي، مما يؤدي إلى أمطار أكثر قوة وفيضانات أشد في أماكن أخرى. هذا التوازن الهيدروجي غير المستقر يُعززه الاستصلاح الزراعي السريع والتخطيط الحضري السريع وسوء إدارة موارد المياه، مما يقلل من قدرة الأنظمة البيئية والبنية التحتية على مقاومة هذه الصدمات المناخية. البيانات الجوية تظهر اتجاهًا واضحًا نحو تكثيف هذه المتغيرات.

عندما يُواجه النماذج صعوبات: عدم اليقين في التوقعات مع التسارع

في مواجهة هذه التعقيدات والسرعة التي تتغير بها الأشياء، يتم اختبار النماذج التنبؤي الجوي والمناخية بقوة. النماذج الرقمية للتنبؤ بالطقس (NWP)، التي تستند إلى فيزياء الغلاف الجوي، ممتازة لتنبؤات قصيرة وطويلة الأجل، ولكن توقع هذه "الضربات المائية" - تلك التحولات السريعة بين المتغيرات - يبقى تحديًا كبيرًا. عدم اليقين في التوقعات مرتفع بشكل خاص للحوادث النادرة والسريعة، والتي هي التي تسبب أكبر الأضرار.

هنا تدخل الذكاء الاصطناعي (AI). نماذج التعلم الآلي مثل GraphCast من مركز التنبؤ الجوي المتوسط الأوروبية (ECMWF) أو Pangu-Weather من هواوي، التي تستند إلى شبكات العصبونات، أظهرت قدرات مبشرة. من خلال تدريبها على عقود من البيانات الجوية والبيانات الفضائية، يمكنها التعرف على الأنماط المعقدة وقد تتجاوز النماذج الفيزيائية التقليدية لبعض المتغيرات والأفق الزمني للتنبؤ.

ومع ذلك، حتى هذه النماذج AI المتقدمة تواجه تحديات خاصة في حالات "الضربة المائية". أداءها يعتمد بشدة على جودة وكمية البيانات التي تم تدريبها عليها، ويمكن أن لا يتم تمثيل الأحداث غير المسبوقة أو التحولات السريعة بشكل كافٍ في الأرشيف. بالإضافة إلى ذلك، فهم ميكانيزمات التنبؤات AI تحت الجلد يظل مجالًا بحثيًا نشطًا. دمج البيانات الحية في الوقت الفعلي، خاصة من برامج