"المصري للتأمين" يستعرض دور محطات الطقس في دعم منتجات التأمين الزراعي
تاريخ النشر: 30th, March 2024 GMT
استعرض الاتحاد المصري للتأمين، برئاسة الدكتور علاء الزهيري، في نشرته الأسبوعية، أهمية التنبؤ بالطقس في مجال الزراعة ودوره في دعم منتجات التأمين الزراعي، حيث تُعد بيانات الطقس محركاً أساسياً ومرشداً للمزارعين لاتخاذ معظم القرارات الزراعية، على سبيل المثال تحديد التوقيت الأمثل للزراعة، وما إذا كان الوقت مناسباً لتجهيز الأرض كما يمكن عن طريقها توقع وقت الحصاد المناسب وتنظيم جداول الري وغيرها من الاستخدامات الأخرى.
وتساعد بيانات الطقس في التنبؤ بمعدلات الإنتاج، وتقديم خدمات الإنذار المبكر لأي عوامل خطر قد تضر بالمحاصيل، مثل الفيضانات وهجوم الآفات كالجراد وغيره. علاوة على ذلك.
واستعرضت النشـرة تطبيقات استخدام محطات الطقس بالنسبة للمزارعين، إلا أن هناك بعض المزايا التي تم استعراضها فيما يلي:
• العلاقة بين التنبؤ بالطقس وتوقيت الأسمدة. الي جانب دوره في دعم منتجات التأمين الزراعي .
يمكن للمزارعين معرفة أفضل توقيت لإستخدام الأسمدة في المزرعة اعتماداً على بيانات الطقس الواردة.
• مكافحة الآفات
تقوم التنبؤات الجوية بتقديم الإرشادات المناسبة إلى التنبؤ بموعد قدوم الآفات وأفضل وقت لتنفيذ تدابير مكافحة الآفات للحصول على أفضل النتائج.
• الاستفادة من الطاقة المتجددة
يحتاج المزارعين إلى الدقة في اختيار شكل الطاقة المستخدم من خلال التنبؤ الدقيق بالطقس للاستفادة من الطاقة المتجددة واستخدامها في المزرعة، سواء كانت طاقة الرياح أو الطاقة الشمسية.
• قابلية العمل الميداني
ترشد بيانات الأرصاد الجوية الميدانية الدقيقة من خلال التنبؤ بالطقس المزارعين التوقيتات المناسبة للعمل في الأربعاء الزراعية، مما يسمح لهم بالتخطيط لأفضل جدول يومي للعمل الميداني.
استعرضت النشرة أيضاً أنواع توقعات الطقس كما يلي:
• التنبوء العاجل Now casting
• توقعات الطقس قصيرة المدى
• توقعات الطقس متوسطة المدى
• توقعات الطقس طويلة المدى
وتطرقت إلى ذكر أنواع البيانات التي يتم رصدها في مجال الأرصاد الجوية كبيانات الفضاء والأقمار الصناعية، والأقمار الصناعية ذات المدار الثابت والأقمار الصناعية التي تدور حول القطبين.
يحرص الاتحاد المصري للتأمين دائماً على تقديم المعلومات الفنية المتخصصة التي تخدم قطاع التأمين، لا سيما في تلك الأنواع التي لا يتوفر عنها العديد من البيانات ولذلك قام الاتحاد المصري للتأمين بالتعاون مع الجهات المختصة والمعنية بتقديم بيانات الطقس في مصر والتي تقوم بدورها في دعم منتجات التأمين الزراعي. هذا بالإضافة إلى الجهود التي يبذلها الاتحاد من خلال اللجان الفنية لاسيما اللجنة العامة للتأمينات الزراعية بالاتحاد والتي تم تأسيسها عام 2019 والتي انضم لها عدد كبير من ممثلي شركات التأمين بالسوق المصري لدورتين على التوالي لمناقشة مستجدات السوق ودراسة التغطيات العالمية وتطبيقها على السوق المصري وتضمنت تلك الدراسات دراسة وثيقة التأمين القائم على مؤشر الطقس.
وقام الاتحاد بتنظيم ورش عمل تضم خبراء من هيئات الطقس لتقديم بيانات واقعية تساعد شركات التأمين في تحديد الخطر.
وتستعرض نشرات الاتحاد المصري للتأمين الممارسات والبحوث العالمية والمحلية بهدف اطلاع قطاع التأمين المصري على اهم المستجدات مع ذكر المصادر وفقا لأساليب التوثيق العلمي المتعارف عليها.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: مجال الزراعة بيانات الطقس الطقس شركات التأمين محطات الطقس التأمين الزراعي الاتحاد المصری للتأمین توقعات الطقس الطقس فی
إقرأ أيضاً:
Apple Watch تظهر قدرة عالية على التنبؤ بالحالات الصحية بدقة
كشفت دراسة بحثية حديثة عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد تم تدريبه باستخدام بيانات تم جمعها من ساعات Apple Watch، يُظهر قدرة عالية على التنبؤ بالحالات الصحية بدقة تفوق الطرق التقليدية المعتمدة على المستشعرات.
نموذج الذكاء السلوكي يتجاوز البيانات البيومتريةالبحث الذي نُشر تحت عنوان "ما بعد بيانات المستشعرات: النماذج التأسيسية للبيانات السلوكية من الأجهزة القابلة للارتداء تُحسّن من التنبؤات الصحية"، يعرض نموذج تعلم آلي يُعرف باسم نموذج السلوك القابل للارتداء (WBM).
لا يكتفي هذا النموذج بتحليل البيانات البيومترية اللحظية مثل معدل ضربات القلب أو مستوى الأوكسجين، بل يتوسع ليشمل تحليل الأنماط السلوكية للمستخدم على مدار أيام أو أسابيع، مثل عدد الخطوات اليومية، مدة النوم، تقلب معدل ضربات القلب، ومستوى الحركة والتنقل.
وبحسب الباحثين، هذه المقاربة تسمح للنموذج بالتقاط علامات دقيقة على حالات صحية معينة، خصوصًا تلك التي تظهر تدريجيًا بمرور الوقت، سواء كانت حالات صحية ثابتة مثل استخدام أدوية "بيتا بلوكر"، أو حالات مؤقتة مثل اضطرابات النوم أو التهابات الجهاز التنفسي.
من أبرز نتائج الدراسة أن النموذج، عند دمجه مع بيانات بيومترية تقليدية، تمكن من التنبؤ بالحمل بدقة تصل إلى 92%.
وقد تم تدريب النموذج باستخدام بيانات ضخمة جُمعت من أكثر من 160,000 مشارك في إطار دراسة "Apple Heart and Movement"، وهي دراسة تطوعية قامت أبل من خلالها بجمع أكثر من 2.5 مليار ساعة من البيانات المأخوذة من ساعات Apple Watch وهواتف iPhone الخاصة بالمشاركين.
وخضع النموذج لتقييم شامل على 57 مهمة مختلفة للتنبؤ بالحالات الصحية، مما أظهر إمكانياته الواسعة في تحليل تغيرات السلوك عبر الزمن وليس فقط الاستجابات الفورية.
هل يتم دمج هذا النموذج مستقبلاً في Apple Watch؟حتى الآن، لم توضح أبل ما إذا كانت تعتزم دمج هذا النموذج المتقدم في أجهزتها المستقبلية مثل Apple Watch.
ومع ذلك، تُشير الدراسة إلى أن الأجهزة القابلة للارتداء، وتحديدًا Apple Watch، قد وصلت إلى مرحلة من النضج التقني تجعلها قادرة على دعم تحليلات صحية قائمة على الذكاء الاصطناعي، تتجاوز المفهوم التقليدي للقياسات الحيوية.
هذا التطور يفتح الباب أمام مرحلة جديدة من الرعاية الصحية الرقمية، حيث يمكن للأجهزة اليومية التنبؤ بالحالات الصحية قبل ظهور الأعراض بوضوح، ما يعزز من فرص الوقاية والتدخل المبكر.
مسؤول أممي يرجح عودة ملايين الأفغان لبلادهم ويحذر من التداعيات