باجثة جامعية : " كاوست " تطور جديد للتنبؤ المناخي

طور فريق من جامعة الملك عبدالله " كاوست " مقاربة منهجية لاختيار النماذج الإحصائية وتكوينها، تؤدي إلى تحسين التنبؤات بالظروف المناخية والظواهر الطبيعية.

وأوضحت طالبة الدكتوراه بالجامعة ، " سبرينا فيتوري " إن النمذجة والتنبؤ بالظروف المناخية والظواهر الطبيعية الشديدة أمر صعب للغاية وتتطلب نماذج مرنة قابلة للتفسير مع أسس نظرية سليمة، وهي معايير تزداد صعوبتها باطراد كلما زادت كمية وأبعاد البيانات المطلوبة.

وأشارت إلى أن الهدف من عمل فريق " كاوست " هو فهم أداء المتنبئين الحاليين لنمذجة الظروف المناخية والظواهر الطبيعية الشديدة التي تعتمد على متغيرات متعددة، ووضع طريقة إحصائية جديدة لـ " تنبؤ غير بارامتري " بأبعاد أعلى .

وأوضحت " فيتوري " أن نماذج المحاكاة متعددة المتغيرات تتبع بالعادة نهجًا من اثنين: أولهما هو البارامتري، وهو الإحصائي الذي يستخدم مجموعة متغيرات تقارب السلوك الموصوف من قبل البيانات قدر الإمكان، والثاني هو غير البارامتري، ويتبع أساليب إحصائية تربط البيانات بوظائف مناسبة، لكنه لا يستخدم أي افتراضات أو يلتزم بأي قيود أساسية ".

وبينت باحثة " كاوست " أن لكلا النهجين إيجابيات وسلبيات، وأن الطريقة الأفضل هي التي تناسب التطبيق المحدد كما شرحها البروفيسور رفائيل المساعد في الرياضيات التطبيقية والعلوم الحاسوبية، هوسر بقوله: " الطرق غير البارامترية التي هي في العادة أكثر مرونة من الطرق البارامترية، ما يجعلها أقل عرضة للانحياز، ولكنها تقتصر عادة على أبعاد صغيرة ".

وبناء على هذه المنهجية يمكن استخدام التنبؤات الصادرة عنها لتحسين تصميم نموذج موقع وحجم الكوارث الطبيعية، والمساعدة في تقييم مخاطرها وتحديد اتجاهات وتقديرات التقلبات المناخية.