بواسطة هدى الرشيدي
في 23 مايو 2022، ضربت عاصفة رملية ضخمة الكويت، مما أدى إلى توقف الطائرات وانخفاض الرؤية بشكل كبير، مما ترك العديد من المسافرين عالقين وخائفين. يعد الغبار الخانق والأجواء القمعية بمثابة تذكير قاسٍ بقوة الطبيعة والتحديات البيئية التي نواجهها. مثل أي شخص في الكويت في ذلك الوقت، أتذكر ذلك اليوم جيدًا. لقد غرست هذه التجارب في نفسي الرغبة في فهم العوامل التي تساهم في مثل هذه الظروف.
يعد تلوث الهواء مشكلة ملحة تؤثر على العديد من البلدان حول العالم، والكويت ليست استثناءً. ومع التصنيع السريع والتحضر والمناخ الصحراوي القاسي، تواجه الكويت تحديات كبيرة في إدارة جودة الهواء. لقد تم توثيق الآثار الضارة لتلوث الهواء على الصحة العامة والبيئة بشكل جيد. ومع ذلك، مع ظهور التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي، ظهر أمل جديد لتحسين إدارة جودة الهواء ودعم صناع السياسات في الكويت.
فهم تحدي تلوث الهواء في الكويت
أهم الملوثات المثيرة للقلق في الكويت تشمل الجسيمات (PM10 وPM2.5)، وثاني أكسيد الكبريت (SO2)، وثاني أكسيد النيتروجين (NO2)، وأول أكسيد الكربون (CO)، والأوزون (O3). تواجه الكويت مستويات عالية من الجسيمات، وخاصة PM10، تتجاوز المعايير العالمية بسبب مصادر مختلفة مثل الأنشطة الصناعية وانبعاثات المركبات. أظهرت الدراسات وجود صلة بين التعرض للجسيمات، وخاصة PM2.5، والنتائج الصحية السلبية، بما في ذلك زيادة معدلات الإصابة بالأمراض والوفيات. معدل الوفياتخاصة فيما يتعلق صحة القلب والأوعية الدموية.
دور التعلم الآلي في التنبؤ بجودة الهواء
يوفر الذكاء الاصطناعي (AI) فرصة فريدة للتأثير بشكل كبير على جودة الهواء في الكويت. يركز بحثي على تحسين نماذج التنبؤ بتلوث الهواء في الكويت باستخدام نماذج تعلم الآلة المختلفة. الصابر وآخرون. (2023)استخدمت نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بتركيزات PM10 في مجموعة بيانات الطقس في الكويت. لقد اكتشفوا مشكلات خطيرة في جودة الهواء، وكان أداء نماذج ML جيدًا. وأظهرت الدراسة أن متغيرات الطقس والملوثات المختلفة أثرت على مستويات PM10.
ومن خلال تطبيق خوارزميات متطورة، تحدد هذه النماذج الأنماط والتبعيات المعقدة في البيانات، بما في ذلك عوامل الطقس ومصادر الغاز والجغرافيا المحلية. يتيح هذا النهج تنبؤات أكثر دقة لمستويات الملوثات من خلال اكتشاف العلاقات غير الخطية والتكيف مع الظروف البيئية الديناميكية. في نهاية المطاف، يهدف هذا البحث إلى توفير تدخلات مستهدفة لتحسين نوعية الهواء وتحسين نتائج الصحة العامة.
باختصار، يسلط التعلم الآلي الضوء على إمكانات النماذج التنبؤية لدعم عملية صنع القرار في الكويت فيما يتعلق بتلوث الهواء. ومن خلال استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بمستويات جودة الهواء وفهم تأثير الطقس على مصادر التلوث، يمكن لأصحاب المصلحة اتخاذ خيارات مستنيرة للحد من التلوث وحماية الصحة العامة. إن دمج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بجودة الهواء لا يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤ فحسب، بل يقدم أيضًا رؤى لتطوير استراتيجيات فعالة لتحسين جودة الهواء وتقليل المخاطر الصحية المرتبطة بتلوث الهواء في الكويت.
[To read more on this and everything Middle East, the LSE Middle East Centre Library is now open for browsing and borrowing for LSE students and staff. For more information, please visit the MEC Library page.]
