توظيف الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية لمراقبة غازات الاحتباس الحراري في العراق باستخدام مستشعر TROPOMI-5P لعام 2024
DOI:
https://doi.org/10.31185/eduj.Vol59.Iss1.4317کلمات کلیدی:
غازات الاحتباس الحراري، نظم المعلومات الجغرافية، الذكاء الاصطناعيچکیده
يساهم الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية في رصد ومراقبة الغازات الدفيئة بدقة وكفاءة عالية من خلال تحليل البيانات البيئية وتتبع مصادر الانبعاثات. إذ يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات متقدمة لتحليل مستويات الغازات في ظل الظروف الجوية المختلفة مما يسهم في التنبؤ بالتغيرات المناخية بدقة. كما تساهم نظم المعلومات الجغرافية بنشاء خرائط تفاعلية تعكس التوزيع المكاني لانبعاثات الغازات الدفيئة، مما يساعد في فهم تأثير الأنشطة الصناعية على البيئة. يعزز هذا التكامل تطوير استراتيجيات مستدامة للحد من الانبعاثات والتخفيف من آثار التغير المناخي عبر تحليلات علمية دقيقة. وتهدف هذه الدراسة إلى رصد غازات الاحتباس الحراري في العراق خلال عام 2024 في موسمي الشتاء والصيف، باستخدام خوارزميات القمر الاصطناعي Sentinel-5P، حيث تشمل الغازات المرصودة: ثاني أكسيد الكربون (CO₂)، وأكسيد النيتروجين (NO₂)، وثاني أكسيد الكبريت (SO₂)، بالإضافة إلى مؤشر الهباء الجوي (AER AI).
استنتجت الدراسة يتيح التكامل بين تقنيات الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية رصد غازات الاحتباس الحراري بدقة من خلال معالجة وتحليل البيانات البيئية بسرعة وتصورها جغرافياً. في الشتاء، يهيمن التركيز المنخفض جداً للهباء الجوي بنسبة 100%، بينما في الصيف تنخفض النسبة إلى 77.58% مع زيادة التركيز في الفئات المتوسطة والعالية. بالنسبة لغازات NO₂ وCO، يظهر ارتفاع في التركيز في الشتاء والصيف نتيجة للنشاط البشري وارتفاع درجات الحرارة. أما SO₂، فيسيطر التركيز المنخفض في الشتاء، بينما يرتفع التركيز المنخفض جداً في الصيف بسبب الجفاف والحرارة.
دانلودها
مراجع
Aghil Madadi، Atefeh Hoseini Sadr، و Abbas Kashani. September, 2020). Monitoring of aerosols and studying its effects on the environment and humans health in Iran. Environmental Geochemistry and Health(43)، 317–331.. DOI: https://doi.org/10.1007/s10653-020-00709-w
Ana Ćirišan، Zorica Podraščanin، Ljiljana Nikolić Bujanović، Sanja Mrazovac Kurilić ، و Predrag Ilić. (07 March, 2023). Trend Analysis Application on Near Surface SO2 Concentration Data from 2010 to 2020 in Serbia. Water, Air, & Soil Pollution. DOI: https://doi.org/10.1007/s11270-023-06111-3
Bijay Halder، Iman Ahmadianfar، Salim Heddam، Zainab Haider Mussa، Leonardo Goliatt، Mou Leong Tan,، وآخرون. (2023). Machine learning-based country-level annual air pollutants exploration using Sentinel-5P and Google Earth Engine. scientific reports. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34774-9
Daniel O. Omokpariola، John N. Nduka، و Patrick L. Omokpariola . (03 April, 2024). Short-term trends of air quality and pollutant concentrations in Nigeria from 2018–2022 using tropospheric sentinel-5P and 3A/B satellite data. Discover Applied Sciences. DOI: https://doi.org/10.1007/s42452-024-05856-8
Edwards,T. R. ، و Davis, J. P. . (2023). Carbon Monoxide in Urban Environments: Sources, Levels, and Health Implications. Journal: Atmospheric Environment.
Faisal M, Prakoso KA, Sanjaya H et al. (2021). Spatio-temporal analysis of air pollutants changes during the COVID-19 using sentinel-5P in google earth engine (Case Study: Java Island). IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience. Electronics, and Remote Sensing Technology (AGERS (102–108).. DOI: https://doi.org/10.1109/AGERS53903.2021.9617331
Graaf, K. de et al. (2020). Sentinel-5 Precursor: A new tool for atmospheric monitoring. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology.
Jian Zeng، Bruce E. Vollmer، Jennifer Wei، Dana M. Ostrenga، و James E. Johnson. (November, 2018). Sentinel-5P/TROPOMI and S-NPP/OMPS Data Support at GES DISC. Atmos.
Magro C, Nunes L, Gonçalves O et al. (2021). Atmospheric Trends of CO and CH4 from Extreme Wildfires in Portugal Using Sentinel-5P TROPOMI Level-2 Data. Fire 4:25. DOI: https://doi.org/10.3390/fire4020025
Schneising O، Buchwitz M، و Reuter M. (2019). A scientific algorithm to simultaneously retrieve carbon monoxide and methane from TROPOMI onboard Sentinel-5 Precursor. Atmos Meas Tech. DOI: https://doi.org/10.5194/amt-2019-243
V. G. D. Verbeek. (2024). Health Effects of Nitrogen Dioxide (NO₂). Environmental International.
Vahid Safarianzengir، Behrouz Sobhani، Mohammad Hasan Yazdani ، و Mohammadkia Kianian . (15 May, 2020). Monitoring, analysis and spatial and temporal zoning of air pollution (carbon monoxide) using Sentinel-5 satellite data for health management in Iran, located in the Middle East. Air Quality, Atmosphere & Health. DOI: https://doi.org/10.1007/s11869-020-00827-5
Veefkind a,g، Aben b, K، و McMullan c. (21 February , 2012). TROPOMI on the ESA Sentinel-5 Precursor: A GMES mission for global observations of the atmospheric composition for climate, air quality and ozone layer applications. Remote Sensing of Environment. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.09.027
دانلودها
چاپ شده
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 م.د. عبد الرحمن عبد الكريم يحيى
این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution 4.0 می باشد.
