سلطت دراسة علمية جديدة الأضواء على “تقييم التلوث بالفرشة المائية الرمل” (سافلة حوض اللوكوس شمال غرب المغرب) عبر توظيف الذكاء الاصطناعي، وهو ما أبرزه ثلاثة باحثين مغاربة من مؤسسات جامعية مختلفة ضمن مقال علمي جديد نُشر، حديثاً، في المجلة العلمية المرموقة “Groundwater for Sustainable Development” (المجلد 27) في موضوع “تطبيق طريقة DRASTIC-LU/LC المقترنة بنماذج الذكاء الاصطناعي لتقييم هشاشة طبقات المياه الجوفية والتنبؤ بها”.

المقال البحثي المنشور باللغة الإنجليزية تحت عنوان ( Application of the DRASTIC-LU/LC method combined with machine learning models to assess and predict the vulnerability of the Rmel aquifer (Northwest, Morocco) سهر عليه باحثون ينتمون إلى كلية العلوم بتطوان (قسم الجيولوجيا، جامعة عبد المالك السعدي)، والمركز الوطني للطاقة والعلوم والتقنيات النووية، فضلا عن قسم الجيولوجيا جامعة مولاي إسماعيل (فريق أبحاث الجيولوجيا التطبيقية والاستشعار عن بعد، مختبر أبحاث الجيولوجيا التطبيقية).

وفق نص البحث، الذي استقرأت جريدة هسبريس أبرز نتائج الدراسة المتضمنة فيه ونسختها الكاملة، فإن “الفرشة المائية ‘الرمل’، الواقعةُ في سافلة حوض اللوكوس بجهة طنجة-تطوان-الحسيمة شمال غربي المغرب، تغطّي حوالي 240 كيلومترا مربعا، فيما تواجه تهديدات متزايدة بالتلوث نتيجة للنمو السكاني والتطور الاقتصادي في المنطقة”.

وركزت الدراسة التي نُشرت بالمجلة العلمية المرموقة “Groundwater for Sustainable Development ” “المصنفة Q1 بمعامل تأثير 4.9″، على إجراء “تقييم مدى حساسية هذه الطبقة المائية تجاه التلوث باستخدام مزيج من نماذج تعلم الآلة والطريقة المعروفة علميًا وفي أوساط الخبراء باسم “DRASTIC-LU/LC”.

وحددت الدراسة أن “عمق المياه الجوفية، النفاذية الصافية، والنفاذية الهيدروليكية، هي العوامل الأكثر تأثيراً في تحديد هشاشة الطبقة المائية بالمنطقة موضوع البحث”؛ فيما تُبرز “فعالية وفاعلية دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع طريقة DRASTIC-LU/LC لتقديم تقييم دقيق لهشاشة الطبقات المائية، ما يوفر أدوات قيّمة لدعم السياسات العمومية وإدارة/تدبير المياه الجوفية بشكل أكثر كفاءة ونجاعة”، حسب أبرز خلاصاتها.

منهجياً تم اعتماد “مجموعة بيانات تحتوي على 52 عيّنة مياه تم تحليلها لتحديد تركيزات النترات، مع الأخذ بعين الاعتبار ثمانية عوامل تؤثر على هشاشة الطبقة المائية، مثل عمق المياه الجوفية، النفاذية الصافية، تكوين الصخور المائية، قِوام التربة، التضاريس، تأثير منطقة الفادوز، النفاذية الهيدروليكية، واستخدام الأراضي. كما تم تطبيق اختبار لاكتساب المعلومات لتحديد أهمية كل عامل”.

وتبرز أهمية الدراسة المنجزة حول الفرشة المائية “الرمل” في سافلة حوض “اللوكوس” جنوب مدينة العرائش، إحدى أهم الموارد المائية الحيوية في منطقة شمال غرب المملكة، “بفضل دورها الكبير في تأمين احتياجات المنطقة من مياه الشرب والسقي، كما أنها عنصر أساس في دعم التنمية المستدامة رغم تحديات متعددة تتطلب تدبيرا مُحكماً ومبتكرًا لضمان استدامتها في ظل تزايد الضغوط البيئية والبشرية”.

تحليل النتائج

عند تحليلهم النتائج المتوصل بها أكد الباحثون المشرفون على الدراسة أنها “كشفت تبايناً كبيرًا في حساسية الطبقة المائية عبر مناطق مختلفة، مع مستويات عالية إلى عالية جدًا في الجنوب والشمال الغربي، ومستويات معتدلة إلى منخفضة في الشمال الشرقي والمناطق الوسطى”. وتم تأكيد “صحة الخرائط الناتجة من خلال مقارنة تركيزات النترات المرصودة في عيّنات المياه، ما يؤكد دقة النماذج المستخدَمة”.

وفضلا عن 76 “مرجعاً بيبلوغرافياً” معتمَداً استعان الباحثون المغاربة بتجربة أربعة “خوارزميات للتعلّم الآلي” بالتكامل مع طريقة “DRASTIC-LU/LC”؛ وهي: الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP)، وخوارزمية Bagging Algorithm (BA)، وخوارزمية K-Nearest Neighbors (KNN)، وخوارزمية Extremely Randomized Trees (ERT).

ويوضح منجزو الدراسة على منطقة الفرشة المائية “الرمل” أنه “تم تقييم أداء النماذج باستخدام منحنى ROC-AUC لقياس الدقة”، بينما حقق نموذج ERT أعلى دقة (AUC = 0.929)، يليه BA (AUC = 0.925)، ثم MLP (AUC = 0.852)، وأخيراً KNN (AUC = 0.787). في المقابل حقق النموذج الأصلي DRASTIC-LU/LC “دقة أقل بكثير” (AUC = 0.530).

يشار إلى هذا المقال البحثي أُنجز ونُشر في إطار تحضير رسالة دكتوراه في تخصص “الهيدروجيولوجيا والاستشعار عن بعد” للطالب الباحث مراد شهيد، بمشاركة وتأطير الأستاذ جمال الدين ستيتو المساري، من جامعة عبد المالك السعدي، والدكتور الباحث إسماعيل هلال من المركز الوطني للطاقة والعلوم والتقنيات النووية، والأستاذ مراد أقنوي من جامعة مولاي إسماعيل.