۸ فناوری نوظهور برای کاهش ریسک آتش‌سوزی‌های جنگلی
پیشرفت‌های فناورانه ابزارهای نوینی را در اختیار مدیران بحران قرار می‌دهند تا از رویکردهای واکنشی و پس از وقوع آتش‌سوزی در مناطق جنگلی فاصله بگیرند و به سمت مدل‌های پیش‌دستانه حرکت کنند.
به گزارش خبرنگار مهر؛ آتش‌سوزی‌های جنگلی در سال‌های اخیر با شدتی بی‌سابقه، فراوانی فزاینده و دامنه‌ای گسترده‌تر از گذشته رخ می‌دهند و اکنون به یکی از جدی‌ترین تهدیدهای زیست‌محیطی، اقتصادی و اجتماعی جهان تبدیل شده‌اند.
تغییرات اقلیمی با افزایش میانگین دما، کاهش رطوبت نسبی، افزایش دوره‌های خشکسالی و دگرگونی الگوهای باد، بسترهای مساعدی برای گسترش آتش در مناطق جنگلی ایجاد کرده‌اند.
از سوی دیگر، رشد سکونتگاه‌های انسانی در مرز جنگل‌ها، میزان خسارت‌پذیری و پیچیدگی مدیریت بحران را چند برابر کرده است.
مجموعه این عوامل نه‌تنها شدت و سرعت گسترش حریق را افزایش داده بلکه ظرفیت روش‌های سنتی تشخیص، پایش و مهار آتش را نیز محدود کرده و نیاز به تحول اساسی در رویکردهای مدیریت ریسک را برجسته‌تر ساخته است.
در چنین شرایطی، پیشرفت‌های فناورانه طیفی از ابزارهای نوین را در اختیار مدیران بحران، سازمان‌های آتش‌نشانی و سیاست‌گذاران قرار می‌دهند تا از رویکردهای واکنشی و پس از وقوع حادثه فاصله بگیرند و به سمت مدل‌های پیش‌دستانه، داده‌محور و هوشمند حرکت کنند.
این تحول شامل استفاده از کلان داده‌ها، الگوریتم‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، سنجش‌ازدور ماهواره‌ای، رادارهای نفوذکننده در دود، شبکه‌های حسگری یکپارچه و تحلیل رفتار انسانی است.
خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه با بررسی ۸ فناوری نوظهور که قابلیت بازطراحی مدیریت ریسک آتش‌سوزی‌های جنگلی را دارند، بررسی می‌کند که چگونه ترکیب داده‌های چند منبعی، تحلیل‌های پیشرفته و سامانه‌های خودکار نظارتی، می‌تواند چارچوب‌های موجود مقابله با حریق را از یک الگوی واکنشی به سازوکاری کاملاً پیش نگرانه، هوشمند و مبتنی بر تصمیم‌گیری سریع ارتقا دهد.
کشف آتش‌سوزی از فضا؛ ماهواره‌هایی که زودتر از دیگران می‌بینند
سنجش‌ازدور ماهواره‌ای با کمک الگوریتم‌های تشخیص الگوی مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون به یکی از دقیق‌ترین ابزارهای کشف زودهنگام آتش‌سوزی تبدیل شده است.
به عنوان نمونه، شرکت آلمانی «OroraTech» با استفاده از ماهواره‌های کوچک در مدار لئو، تصاویر حرارتی شبانه‌روزی دریافت می‌کند؛ قابلیتی که در شرایطی مانند شب یا پوشش ابر که پهپادها کارایی کمتری دارند، اهمیت فراوانی می‌یابد.
این فناوری در آتش‌سوزی‌های شیلی و منطقه آلبرتای کانادا نقش مؤثری ایفا کرده و توانسته است شعله‌ها را در مناطق دورافتاده پیش از گسترش وسیع شناسایی کند.
الگوریتم‌های این سامانه علاوه بر تشخیص آتش، عوامل محیطی از جمله پوشش گیاهی و رطوبت را نیز تحلیل می‌کنند تا اولویت‌بندی دقیقی برای تخصیص منابع در عملیات اطفای حریق ارائه شود.
شرکت «OroraTech» قصد دارد شبکه ماهواره‌ای خود را توسعه دهد تا در آینده پوشش جهانی لحظه‌به‌لحظه ارائه دهد.
نقشه‌های هوشمند ریسک؛ دقت ۸۰ درصدی پیش‌بینی حریق در ترکیه
پروژه «FireAId» در ترکیه یکی از نمونه‌های موفق کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی ریسک آتش‌سوزی مناطق جنگلی به شمار می‌رود.
این سامانه با تحلیل داده‌های تاریخی، اقلیمی و جغرافیایی، وقوع آتش‌سوزی را با دقت حدود ۸۰ درصد و تا ۲۴ ساعت پیش از آغاز پیش‌بینی می‌کند.
این پروژه با مشارکت برخی شکت‌های فناوری و نهادهای جهانی مانند مایکروسافت، گوگل و ناسا اجرا می‌شود و هدف آن ایجاد زیرساختی برای تبادل دانش و توسعه ابزارهای نوآورانه از جمله استفاده از پهپادها در پیش‌بینی و پایش حریق است.
به عقیده کارشناسان، پروژه «FireAId» الگویی جهانی برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی در آمادگی پیش‌دستانه تلقی می‌شود.
شبکه دوربین‌های پایش وضعیت؛ چشم‌های همیشه بیدار
برنامه «ALERTCalifornia» دانشگاه سن‌دیگو در آمریکا با استقرار بیش از هزار دوربین پایش‌گر، شبکه‌ای بی‌سابقه از داده‌های زنده ایجاد کرده است.
این سامانه نه‌تنها آتش‌سوزی‌ها بلکه سیلاب، طوفان و سایر مخاطرات طبیعی را نیز در منطقه پایش می‌کند.
بر اساس گزارش‌های منتشر شده، این برنامه با هدف تقویت آمادگی و تاب‌آوری ایالت کالیفرنیا طراحی شده و علاوه بر پایش لحظه‌ای، داده‌هایی طولی درباره کیفیت هوا، آب، خاک و پیامدهای بلندمدت حوادث گردآوری می‌کند.
برآوردهای صورت صورت گرفته نشان می‌دهد که این داده‌ها ابزار قدرتمندی برای تصمیم‌گیری سیاست‌گذاران، مدیریت بحران و افزایش آگاهی عمومی فراهم می‌آورد.
هم‌افزایی دانش بومی و تحلیل‌های مکانی برای برنامه‌ریزی پیش‌دستانه
علاوه بر موارد ذکر شده، ترکیب یادگیری ماشین با مدل‌های آماری جدید، مدیریت آتش‌سوزی را وارد مرحله‌ای دقیق‌تر کرده است.
بر همین اساس، ابزارهایی چون «شاخص سختی سرکوب» (Suppression Difficulty Index) و «شاخص محدودیت‌های عملیاتی بالقوه» (Potential Operational Delineations) با جمع‌آوری داده‌های مکانی و تجارب محلی، امکان برنامه‌ریزی عملیات کنترل آتش را پیش از وقوع حادثه فراهم می‌کنند.
شاخص محدودیت‌های عملیاتی بالقوه با قراردادن لایه‌های مختلف تحلیلی روی نقشه‌های محلی، خطوط کنترل و سناریوهای عملیاتی را از پیش مشخص می‌کند.
در شرایط پرتنش که تصمیم‌گیری مبتنی بر شهود دشوار است، این ابزار به نیروهای آتش‌نشانی کمک می‌کند که تصمیم‌هایی دقیق‌تر، سریع‌تر و کم‌خطاتر اتخاذ کنند.
تحلیل رفتار مردم در زمان تخلیه اضطراری با داده‌های جی‌پی‌اس
پژوهشگران دانشگاه فلوریدا و دانشگاه کانتربری، در راستای مدیریت بحران در هنگام وقوع آتش‌سوزی جنگلی، ابزار جدیدی توسعه داده‌اند که رفتار مردم را در زمان تخلیه اضطراری مناطق گرفتار آتش‌سوزی، بر پایه داده‌های جی‌پی‌اس تحلیل می‌کند.
این سامانه نشان می‌دهد مردم چه زمانی تصمیم به تخلیه منطقه می‌گیرند، از چه مسیرهایی حرکت می‌کنند و چه افرادی هشدارهای رسمی را نادیده می‌گیرند.
بررسی‌های صورت گرفته نشان می‌دهد که ترکیب داده‌های مکانی با تحلیل‌های کیفی، درک عمیقی از الگوهای رفتاری شهروندان فراهم می‌کند و به مدیران بحران امکان می‌دهد راهبردهای دقیق‌تری برای اطلاع‌رسانی، تخصیص منابع و مدیریت مسیرهای خروج طراحی کنند.
این رویکرد در سایر بلایا از جمله سیل و طوفان نیز قابل‌استفاده است.
رادار دیافراگم مصنوعی؛ آگاهی محیطی در دود و تاریکی
رادار دیافراگم مصنوعی یا «SAR» فناوری قدرتمندی است که محدودیت‌های سنجش‌گرهای نوری را در شرایط دود، شب یا پوشش ابر برطرف می‌کند.
پژوهش‌های دانشگاه ایالتی اوهایو نشان می‌دهد رادار دیافراگم مصنوعی می‌تواند داده‌های بسیار دقیق و لحظه‌ای از وضعیت زمین، کم و کیف باد و شرایط محیطی ارائه کند و همین امر تأثیر چشمگیری در مدیریت و بهبود اطفای حریق مناطق جنگلی دارد.
بر اساس گزرارش‌های منتشر شده، این فناوری امکان پیش‌بینی رفتار آتش، شناسایی نقاط پرریسک و طراحی الگوهای هشدار سریع را به طور مداوم فراهم می‌سازد.
از همین روی، ادغام رادار دیافراگم مصنوعی با مدل‌های پیش‌بینی می‌تواند یکی از ستون‌های اصلی سامانه‌های آینده مدیریت آتش‌سوزی باشد.
رادار داپلر متحرک؛ دید سه‌بعدی در دل دود
گروهی از پژوهشگران دانشگاه موناش استرالیا، به منظور مقابله با حریق مناطق جنگلی، رادار داپلر قابل‌حملی توسعه داده‌اند که می‌تواند حرکات ذرات خاکستر، بادهای پیش‌بینی‌نشده و الگوهای جابه‌جایی آتش را در دود شناسایی کند.
طبق اعلام توسعه‌دهندگان، این ابزار فناورانه مشابه سامانه‌های هواشناسی است که برای شرایط حریق بهینه‌سازی شده است.
گزارش‌ها حاکی از آن است که اثربخشی این ابزار در آزمایش‌های میدانی در مناطق غربی استرالیا آزموده شده است.
برخلاف ماهواره‌ها یا رادارهای ثابت که با محدودیت زاویه دید یا تأخیر زمانی مواجه هستند، این رادار متحرک امکان تحلیل لحظه‌ای رفتار آتش را فراهم می‌کند.
نهادهای فعال در حوزه محیط زیست و آتش‌نشانی امیدوار دارند طی چند سال آینده از این فناوری در عملیات اطفای حریق خود بهره‌برداری کنند.
پهپادها و حسگرهای زمینی؛ شناسایی آتش پیش از دیده‌شدن دود
در نهایت، محققان دانشگاه کالیفرنیا دیویس، یک رویکرد یکپارچه مبتنی بر حسگرهای زمینی و پهپادها توسعه داده‌اند که شرایط محیطی مانند دما، رطوبت و سرعت باد را به‌صورت مداوم پایش می‌کند.
بر همین اساس، زمانی که شرایط به سمت خطر حرکت می‌کند، پهپادهای مجهز به دوربین و حسگرهای شیمیایی به‌صورت خودکار به پرواز درمی‌آیند.
این سیستم پیش از آن که دود قابل‌مشاهده شود، حریق را شناسایی می‌کند و به نیروهای عملیاتی فرصت می‌دهد زودتر وارد عمل شوند.
از همین روی، به عقیده بسیاری از کارشناسان، هم‌افزایی حسگرهای زمینی، پهپادها و سامانه‌های ارتباطی می‌تواند زیرساختی برای هشدارهای بسیار زودهنگام ایجاد کند.
آینده مدیریت حریق مناطق جنگلی، فناوری‌های هوشمند و همکاری جهانی
نمونه‌های معرفی‌شده نشان می‌دهد مدیریت آتش‌سوزی در حال گذار از رویکردهای سنتی واکنشی به سازوکاری مبتنی بر تحلیل داده، پیش‌بینی و اقدام پیش‌دستانه است.
این تحول تنها یک روند فناورانه نیست، بلکه بازتابی از تغییر پارادایم جهانی در مدیریت بلایای طبیعی است؛ جایی که سرعت پردازش داده، توان پیش‌بینی رخدادهای پیچیده و امکان اقدام سریع، به مؤلفه‌های اصلی موفقیت در مدیریت بحران تبدیل شده‌اند.
گسترش زیرساخت‌های پایش لحظه‌ای، توسعه مدل‌های ترکیبی هوش مصنوعی و تقویت همکاری‌های علمی فراملی، ظرفیت کشورها را در ایجاد یک شبکه جهانی هشدار سریع افزایش می‌دهد؛ شبکه‌ای که می‌تواند داده‌هایی از ماهواره‌ها، حسگرهای زمینی، رادارها، پهپادها و سامانه‌های تحلیلی را به صورت یکپارچه پردازش کند و تصویری دقیق از وضعیت آتش‌سوزی ارائه دهد.
در کنار بعد فناورانه، این تحولات پیامدهای راهبردی نیز دارند.
نخست آن که کشورهای دارای زیرساخت‌های پیشرفته‌تر در پیش‌بینی و مهار حریق، توان بیشتری برای حفاظت از زیست‌بوم‌ها و زیرساخت‌های حیاتی خواهند داشت.
از سوی دیگر، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، هزینه‌های مدیریت بحران را کاهش داده و بهره‌وری عملیاتی را افزایش می‌دهد.
سوم آن که این فناوری‌ها مسیر را برای مشارکت فعال جوامع محلی، سازمان‌های مردم‌نهاد و بخش خصوصی باز می‌کنند و امکان طراحی راه‌حل‌های محلی متناسب با نیازهای اکولوژیک و اجتماعی هر منطقه را فراهم می‌سازند.
در نهایت، می‌توان نتیجه گرفت که در مواجهه با شدت گرفتن تغییرات اقلیمی، پذیرش و توسعه این فناوری‌ها ضرورتی اجتناب‌ناپذیر است.
شرایط جوی متغیر، افزایش پدیده‌هایی مانند امواج گرما، کاهش بارندگی و گسترش مناطق خشک، موجب شده آتش‌سوزی‌ها سریع‌تر آغاز شوند و با شتاب بیشتری گسترش یابند.
بنابراین کشورها و نهادهای مدیریت بحران باید با بهره‌گیری از سامانه‌های هشدار سریع، ابزارهای تحلیل رفتاری، حسگرهای چندمنبعی، پهپادهای خودکار و مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین، تاب‌آوری خود را افزایش دهند.
این مجموعه ابزارها به سیاست‌گذاران و مدیران بحران امکان می‌دهد که نه‌تنها در لحظه واکنش نشان دهند، بلکه پیش از وقوع حادثه سناریوهای محتمل را ارزیابی و راهبردهای مناسب را طراحی کنند.