التغيرات المناخية وأثرها على البيئة
تاريخ النشر: 12th, September 2024 GMT
التغيرات المناخية وأثرها على البيئة،**التغيرات المناخية** أصبحت من أبرز القضايا التي تشغل بال العالم اليوم، نظرًا لتأثيرها الواسع على البيئة والحياة على كوكب الأرض.
يشير مصطلح "التغيرات المناخية" إلى التغيرات الكبيرة والطويلة الأمد في أنماط الطقس ودرجات الحرارة، التي تحدث نتيجة لأنشطة بشرية وأسباب طبيعية.
فيمايلي تستعرض لكم بوابة الفجر الإلكترونية تأثيرات التغيرات المناخية على البيئة وكيفية مواجهتها.
أسباب التغيرات المناخيةتعود أسباب التغيرات المناخية إلى مجموعة من العوامل الطبيعية والبشرية.
التغيرات المناخية وأثرها على البيئةمن بين الأسباب البشرية، يعتبر **انبعاثات غازات الدفيئة** من الصناعات وحرق الوقود الأحفوري من العوامل الرئيسية التي تسهم في الاحتباس الحراري.
هذه الغازات، مثل ثاني أكسيد الكربون والميثان، تسهم في زيادة درجات الحرارة على سطح الأرض.
بالإضافة إلى ذلك، تؤدي **إزالة الغابات** وزراعة الأراضي إلى تغيير التوازن البيئي.
تأثيرات التغيرات المناخية على البيئة1. **ارتفاع درجات الحرارة**: زيادة درجات الحرارة العالمية تؤدي إلى **ذوبان الجليد** في القطبين، مما يساهم في ارتفاع مستوى البحار والمحيطات.
هذا يؤثر بشكل مباشر على المناطق الساحلية ويزيد من مخاطر الفيضانات.
2. **التغيرات في الأنظمة البيئية**: التغيرات في درجات الحرارة والمناخ تؤدي إلى **تغيير في الأنماط البيئية** وتؤثر على تنوع الحياة البرية.
قد تؤدي هذه التغيرات إلى انقراض بعض الأنواع وتدهور المواطن الطبيعية.
أهمية الحفاظ على البيئة: مسؤولية مشتركة من أجل مستقبل أفضل3. **زيادة الكوارث الطبيعية**: التغيرات المناخية تسهم في **زيادة تواتر وشدة الكوارث الطبيعية** مثل الأعاصير، والفيضانات، وموجات الحر.
هذه الكوارث تؤثر بشكل كبير على حياة الإنسان والموارد الطبيعية.
4. **التأثير على الزراعة**: التغيرات المناخية تؤثر على **إنتاج المحاصيل الزراعية** وتزيد من مخاطر التصحر والجفاف.
هذا يمكن أن يؤدي إلى انخفاض الإنتاج الزراعي وزيادة أسعار الغذاء.
استراتيجيات التكيف مع البيئةلمواجهة آثار التغيرات المناخية، يجب تبني استراتيجيات للتكيف والتخفيف:
التغيرات المناخية وأثرها على البيئة1. **تقليل الانبعاثات**: من خلال تحسين كفاءة الطاقة، والانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة، وتقليل الاعتماد على الوقود الأحفوري.
2. **حماية النظم البيئية**: مثل إعادة زراعة الغابات، والحفاظ على المواطن الطبيعية، وتعزيز التنوع البيولوجي.
3. **تطوير استراتيجيات التكيف**: مثل تحسين إدارة المياه، وتطوير زراعة مقاومة للجفاف، وتعزيز البنية التحتية لتحمل الكوارث الطبيعية.
4. **زيادة الوعي والتعليم**: تعزيز الوعي بالتغيرات المناخية من خلال التعليم والإعلام، وتحفيز المجتمع على اتخاذ خطوات عملية لحماية البيئة.
هيئة تطوير محمية الإمام عبدالعزيز بن محمد الملكية تزيل أكثر من 240 ألف من المخلّفات البيئية التغيرات المناخيةالتغيرات المناخية تمثل تحديًا كبيرًا يتطلب استجابة عاجلة وشاملة من قبل الحكومات والمجتمعات والأفراد.
من خلال العمل على تقليل الانبعاثات، وحماية النظم البيئية، وتطوير استراتيجيات التكيف، يمكننا تقليل تأثيرات التغيرات المناخية وضمان بيئة صحية ومستدامة للأجيال القادمة.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: التغيرات المناخية البيئة التغيرات المناخية والبيئة بوابة الفجر الإلكترونية
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
وزيرة البيئة تناقش مع المديرة التنفيذية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة آخر مستجدات مفاوضات معاهدة البلاستيك