أحدث الأخبار مع #MBARI
الجزيرة
٠٧-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- الجزيرة
باحثون يطورون نموذجا لتتبع كربون المحيطات من الفضاء
تلعب المحيطات دورا كبيرا في دورة ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي، ويُعد تحديد كمية الكربون المحبوسة فيه أمرا بالغ الأهمية لفهم تغير مناخ الأرض. ومع ذلك، فإن قياس ومراقبة العمليات المحيطية على نطاق واسع يمثل تحديا للعلماء. وطور باحثو معهد أبحاث المحيطات والغلاف الجوي (MBARI) وعلماء من جامعة ولاية فلوريدا طريقة جديدة لتحليل بيانات الأقمار الصناعية للتنبؤ بشكل أفضل بكميات الكربون نشرت في مجلة "رسائل البحوث الجيوفيزيائية" (Geophysical Research Letters). واعتمد الباحثون على مجموعة من التقنيات المتقدمة في موقع أبحاث قبالة سواحل وسط كاليفورنيا، لمراقبة قاع البحر العميق. وقد ساعدت البيانات الوفيرة من هذا المرصد طويل الأمد الباحثين على فهم كيفية انتقال الكربون من السطح إلى أعماق البحار. ويمكن لتيارات المحيطات أن تحمل العوالق النباتية مئات الكيلومترات بعيدا عن الشاطئ، وتستهلك الكائنات البحرية تلك العوالق ناقلة الكربون عبر الشبكة الغذائية كغذاء ونفايات. وإلى القعر تهوي العوالق النباتية الميتة والنفايات الغنية بالكربون في الأعماق، كجزء من مضخة بيولوجية قادرة على حبس الكربون في أعماق البحار لآلاف السنين. واعتمد الفريق نموذجا مستمدا من الأقمار الصناعية، يرسم خريطة لتعاقب العوالق وانبعاثها إلى الدورة المحيطية السطحية بعد ارتفاع مياه المحيطات الساحلية، وصُمم النموذج في البداية لتتبع البؤر الحيوية الساخنة حيث تتجمع الكائنات البحرية. وبدلا من الاعتماد على بيانات لون المحيط لتقدير انبعاثات الكربون، يُدمج هذا النهج الجديد دور العوالق الحيوانية، ودرجة ازدهارها بفعل التيارات المحيطية. وقد حققت هذه الطريقة أداء جيدا كنماذج تعتمد على لون المحيط أو الرصد طويل الأمد للكربون المتساقط على قاع البحر العميق. ويُظهر نجاح هذا الطريقة إمكانية تمثيل تصدير الكربون تمثيلا جيدا من الفضاء دون الحاجة إلى لون المحيط، وذلك باستخدام نموذج العوالق ومسارات التيارات المحيطية الملتقطة بالأقمار الصناعية. وتُقدم هذه النتائج رؤى جديدة عن العوامل التي تتحكم في تصدير الكربون، وكيفية تمثيله من الفضاء، وأنماطه المكانية والزمانية في منطقة محيطية خصبة. وتؤثر شبكة معقدة من العوامل الفيزيائية والبيولوجية على دورة الكربون في المحيطات. ويُظهر استخدام بيانات الأقمار الصناعية عن الرياح والتيارات إمكانات واعدة لتقدير انبعاثات الكربون في المحيطات، مما يوفر منظورا مكملا للنماذج التي تستخدم لون المحيط المرئي من الفضاء. ويعتبر المحيط وكائناته الحية جزءا أساسيا من دورة الكربون على الأرض. إذ يذوب ثاني أكسيد الكربون في المحيط، وتحوله الكائنات البحرية إلى مواد عضوية تغوص لاحقا في الأعماق، ويمكن لذلك أن يحبس الكربون من الغلاف الجوي في أعماق المحيط، وهي عملية تُعرف باسم "تصدير الكربون". وتُحوّل العوالق النباتية الدقيقة الشبيهة بالنباتات في المياه السطحية للمحيط ثاني أكسيد الكربون إلى كربون عضوي عبر عملية التمثيل الضوئي. ويمكن للعلماء استخدام بيانات ألوان المحيطات الملتقطة عبر الأقمار الصناعية لتقدير إنتاجية العوالق النباتية. وبما أن القياسات المباشرة لانبعاثات الكربون نادرة، لذا اضطر العلماء إلى الاعتماد على النماذج وبيانات الأقمار الصناعية لفهم الأنماط واسعة النطاق في العلاقة بين المحيط والكربون. وقالت مونيك ميسي، كبيرة الباحثين وقائدة فريق تكامل البيانات وعلم المحيطات متعدد التخصصات في معهد أبحاث المحيطات في ماريلاند: "نحن بحاجة ماسة إلى أدوات لرصد العلاقة بين المحيط والكربون على نطاق عالمي. وبالاستفادة من مجموعات متنوعة من البيانات، حددنا مسارا جديدا للمضي قدما لتحسين تقديرات انبعاثات الكربون من الفضاء". وتعتبر المحيطات "رئة الكوكب"، إذ تنتج 50% من الأكسجين الذي نحتاجه، وتمتص 25% من جميع انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، وتلتقط 90% من الحرارة الإضافية الناتجة عن هذه الانبعاثات، وهي بذلك تعد حاجز ا حيويا ضد آثار تغير المناخ.
العين الإخبارية
١٩-٠٢-٢٠٢٥
- علوم
- العين الإخبارية
الذكاء الاصطناعي ينقذ الحاجز المرجاني العظيم.. ابتكار بحثي في أستراليا
يُمثل الحاجز المرجاني العظيم أحد الأصول البيئية والتراثية والسياحية في أستراليا؛ لكن الكثير من الأبحاث العلمية حذرت من الخطر المحدق به؛ بسبب الاحترار العالمي. ويأتي الذكاء الاصطناعي بثورته كأحد الحلول لإنقاذ الشعاب المرجانية. وقد تشكّل الحاجز المرجاني العظيم على مدار ملايين السنين، وهو يضم أعداد هائلة من الشعاب المرجانية، والتي تُعد أحد الركائز الأساسية لتوازن الأنظمة البيئية البحرية. لكن مع تفاقم ظاهرة الاحتباس الحراري، صارت الشعاب المرجانية في مواجهة ظاهرة الابيضاض؛ إذ شهد العالم في 2024 الحدث العالمي الذكاء الاصطناعي لإنقاذ الشعاب المرجانية وقد عملت مجموعة بحثية من جامعة جنوب أستراليا؛ على استكشاف الحلول التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحفظ من خلالها الحاجز المرجاني العظيم، حيث قاموا بدمج تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وأنظمة المعلومات الجغرافية مع تقنيات الاستشعار عن بُعد؛ لمراقبة الأضرار التي قد تلحق بالنظم البيئية البحرية الأكثر هشاشة في العالم، وطرح الحلول اللازمة لإيقاف تلك الأضرار والتعامل معها. ونشر الباحثون دراستهم في نموذج وافي يساعد النموذج الذي صممه الباحثون على تجميع كل البيانات المتاحة عن الشعاب المرجانية على لوحة معلومات مركزية واحدة للمراقبة في الوقت الفعلي، وتضم: مقاطع الفيديو والصور تحت الماء وملفات للنصوص وقراءات أجهزة استشعار الوقت وصور للأقمار الصناعية. كل هذا على لوحة واحدة، ما يُزود العلماء البيئيين بتنبؤات في الوقت الفعلي. استخدم الباحثون بيانات من مصادر مختلفة، منها: معهد أبحاث الأحياء المائية في خليج مونتيري (MBARI)، الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، مختبر أبحاث المحيطات البحرية في هاواي (HURL)، منظمة البحث العلمي و الصناعي لدولة استراليا (CSIRO). وهذه مجموعات ضخمة من قواعد البيانات العالمية. وبذلك، يُعد هذا النموذج فريد من نوعه في تتبع والتنبؤ بالعوامل المضرة بصحة الشعاب المرجانية، ما يساهم في تسريع التدخل المبكر لعلاج المشكلة. وحماية الشعاب المرجانية من الأضرار المختلفة المتمثلة في الاحترار العالمي وتفاقم أعداد المفترسات وتفشي الأمراض وغيرهم من المشكلات التي قد تفاقم الخطر حول الشعاب المرجانية. aXA6IDMxLjU5LjEyLjIxOSA= جزيرة ام اند امز GB
