تغيرات توزيع المدرجات في جبال تشينبا بناءً على التعلم العميق

تمتد جبال تشينبا في الصين عبر ست مقاطعات، وتتميز بكثافة سكانية كبيرة وتضاريس وعرة وقمم شديدة الانحدار ووديان عميقة وندرة في الأراضي المنبسطة، مما يجعل التنمية الزراعية واسعة النطاق تحديًا صعبًا، وتشكل الحقول المدرجة نوع المحاصيل الأساسي في هذه المنطقة، إذ تؤدي دورًا حيويًا في منع انجراف التربة في الأراضي الزراعية المنحدرة وتوسيع فضاء الإنتاج الزراعي، كما تعمل وسيطًا أساسيًا لاستدامة خدمات النظم البيئية في المناطق الجبلية

وبوصفها منطقة انتقالية بين مناخي شمال الصين وجنوبها وحاجزًا بيئيًا حيويًا، شهدت نظم المدرجات في جبال تشينبا تغيرات مكانية كبيرة خلال العقدين الماضيين بفعل عوامل مركبة، منها برنامج تحويل الأراضي الزراعية إلى غابات والتوسع الحضري وخروج المقيمين، غير أن دراسات الرصد واسعة النطاق وطويلة الأجل وعالية الدقة للمدرجات في هذه المنطقة ما زالت تواجه عقبات تقنية، وهو ما تسعى الدراسة التي نعرضها هنا إلى تجاوزه

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى سد الفجوة التقنية في الرصد الديناميكي المفصل للمدرجات في جبال تشينبا، عبر تطوير منهجية للرصد تعتمد التعلم العميق وتحقق دقة مكانية عالية على مدى زمني طويل، بما يوفر أساسًا بيانيًا ونظريًا لتنفيذ تنمية مستدامة للأراضي في المنطقة

وصنع الباحثون بلاطات صور من صور القمر الصناعي لاندسات 8 المجموعة بين عامي 2017 و2020، ووظفوا ثلاثة نماذج للتجزئة الدلالية بالتعلم العميق، هي نموذج ديب لاب في 3 القائم على ريسنت 34 ونموذج يو نت ونموذج بي إس بي نت، وطبقوا استراتيجيات تحسين مثل زيادة البيانات والتعلم الانتقالي، فحققوا تفسيرًا للاستشعار عن بُعد بدقة 15 مترًا لمعلومات المدرجات في جبال تشينبا من عام 2000 إلى عام 2020، ثم بنوا مجموعة بلاطات تدمج بيانات متعددة المصادر من الصور الملونة ونموذج الارتفاع الرقمي

ثانيًا: أبرز النتائج

1، أظهرت النتائج المقارنة تفوقًا واضحًا لنموذج ديب لاب في 3 في تحديد أنواع المدرجات، إذ بلغ متوسط دقة البكسل 79.42 في المئة، وبلغ معامل التقاطع على الاتحاد 77.26 في المئة، وبلغت درجة إف واحد 80.98، وبلغ معامل كابا 0.7148، متفوقًا بذلك على نموذجي يو نت وبي إس بي نت في جميع هذه المقاييس

2، تبيّن أن دقة النموذج ليست موحدة، بل تتوقف بدرجة كبيرة على السياق الطبوغرافي، إذ يتفوق النموذج في البيئات النموذجية للارتفاعات المتوسطة ذات المنحدرات المعتدلة الانحدار، كما أظهر نموذج الدمج الذي يضم بيانات طبوغرافية مشتقة من نموذج الارتفاع الرقمي تحسنًا في هذه الجوانب، مما يؤكد قيمة دمج البيانات الطبوغرافية في تفسير المدرجات الجبلية

3، أشار الرصد الديناميكي القائم على النموذج الأفضل إلى توسع المدرجات في جبال تشينبا بين عامي 2000 و2020، إذ بلغت المساحة الكلية 57.834 كيلومترًا مربعًا عام 2000، وارتفعت إلى 63742 كيلومترًا مربعًا عام 2020، بمعدل نمو يقارب 8.36 في المئة، وساهمت مقاطعات سيتشوان وقانسو وشنشي في معظم هذا التوسع بنسبة 71 في المئة من المدرجات المضافة حديثًا، كما انتقل مركز ثقل المدرجات نحو الأعلى، فزادت مساحة المدرجات فوق ارتفاع 500 متر وتناقصت المساحة دون هذا الارتفاع، بينما تراجعت المدرجات المحيطة بالمناطق الحضرية وأصبحت المنحدرات الجبلية المرتفعة المصدر الرئيسي للمدرجات المنشأة حديثًا

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تقدم الدراسة نموذجًا تقنيًا للرصد المفصل لموارد المدرجات في المناطق الجبلية، يتجاوز محدودية طرق التفسير التقليدية التي تعتمد سمات مصممة يدويًا وتتعثر أمام التوزيع المجزأ ومتعدد المقاييس وتداخل ظلال التضاريس، كما يتجاوز محدودية البيانات منخفضة الدقة التي تفتقر إلى الدقة والتفصيل المكاني اللازمين لالتقاط التغيرات الديناميكية، مما يجعل المنهجية قابلة للتطبيق في مناطق جبلية أخرى تعاني ظروفًا مشابهة

وعلى المستوى العملي، توفر نتائج الرصد أساسًا بيانيًا حاسمًا لسياسات التنمية المستدامة للأراضي في جبال تشينبا، إذ تكشف أن التوسع الزراعي يتجه نحو المرتفعات بينما يتراجع قرب المدن، وهو نمط يحمل تبعات بيئية واجتماعية تستدعي موازنة بين حماية خدمات النظم البيئية وتلبية حاجات المقيمين الزراعية في منطقة انتقالية بالغة الحساسية

وخلاصة القول إن الدراسة لا تكتفي برسم خريطة دقيقة لتغير المدرجات خلال عقدين، بل تؤسس منهجية رصد يمكن تعميمها، وتقدم دعمًا بيانيًا ونظريًا لتنمية إقليمية مستدامة في جبال تشينبا