النمذجة التنبؤية لتركيزات Pm10 في مدينة الرياض باستخدام التقنيات الجيومكانية وخوارزميات التعلم الآلي
Year: 2025
Type: article
Abstract: يمثل تلوث الهواء الحضري تحديًا كبيرًا يؤثر سلبًا على جودة البيئة، والصحة العامة، والتنمية الاقتصادية، والإدارة الشاملة للمناطق الحضرية. ومن بين مختلف الملوثات، تُعد الجسيمات الدقيقة (PM10) من أبرز ملوثات الهواء التي تشكل خطرًا على الصحة، لا سيّما في المراكز الحضرية الكبرى كمدينة الرياض. ونظرًا للتغيرات الموسمية في تراكز PM10، تبرز الحاجة إلى إجراء نمذجة زمانية-مكانية وتحديد المناطق عالية الخطورة لدعم استراتيجيات التخفيف وتقليل الآثار الصحية. هدفت الدراسة إلى نمذجة التوزيع المكاني والزماني لـ PM10 وإنتاج خرائط المخاطر في مدينة الرياض باستخدام أربع خوارزميات للتعلّم الآلي في بيئة البرمجة python: الغابة العشوائية (Random Forest - RF)، والتعزيز التدريجي الفائق (Extreme Gradient Boosting- XGBoost)، الجار الأقرب (k-nearest neighbors- k-NN)، آلة المتجهات الداعمة (Support Vector Machine - SVM)، وتم حساب المتوسطات الموسمية لتركزات PM10 لفصول الشتاء، الربيع، الصيف، الخريف، لتشكيل المتغير التابع. كما تم إدراج مجموعة من المتغيرات المستقلة المستمدة من بيانات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية، وشملت: معدلات درجة الحرارة، الرطوبة النسبية، سرعة الرياح، كمية الأمطار، العواصف الغبارية، مؤشر الغطاء النباتي المعدل للتربة، مؤشر المناطق المبنية والأراضى العارية المحسّن، كثافة السكان، كثافة شبكة الطرق، والمسافة إلى المناطق الصناعية. وقد تم تجميع هذه المتغيرات على المستوى الموسمى أيضًا. وقد حققت خوارزميتي الغابة العشوائية والتعزيز التدريجي الفائق أعلى دقة تنبؤية، حيث بلغت قيم AUC لخوارزمية الغابة العشوائية: 0.921، 0.986، 0.961، و0.994 لفصول الشتاء، الربيع، الصيف، والخريف على التوالي، بينما بلغت قيم AUC لخوارزمية التعزيز التدريجي الفائق: 0.911، 0.985، 0,963، و0.994 لفصول الشتاء، الربيع، الصيف، والخريف على التوالي. كما أشارت النتائج إلى أن أعلى مخاطر التعرض لـ PM₁₀ وفقًا لنموذجى الغابة العشوائية والتعزيز التدريجى الفائق كانت في فصلى الصيف والخريف بالتساوى، ثم الربيع، وأخيرًا الشتاء. وفى فصول وتؤكد هذه النتائج فعالية نماذج التعلّم الآلي في التقاط ديناميكيات التلوث الموسمي، كما تقدم أدوات قيّمة لإدارة جودة الهواء في البيئات الحضرية.
Institution: King Saud University
Language: Arabic
Subfield: Environmental Engineering
Field: Environmental Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4413285221