مخاطر الفيضانات على النيل الأزرق

ذكاء جيومكاني في المتصفح — رادار Sentinel-1 ونموذج الارتفاع والأمطار والأنهار · سنار والجزيرة، السودان

اقرأ المقال
حدث 2020-09-12
أمين عدنان قاسم
Sentinel-1 (كوبرنيكوس/ESA)، وAWS Terrain Tiles، وOpen-Meteo، وOpenStreetMap
امتداد الفيضان بالرادار
–
مخاطر مرتفعة ومرتفعة جدًا
–
متوسط الأمطار (30 يومًا)
–
تغطية الرادار (تاريخ الفيضان)
–
…
جارٍ البدء…
حدث الفيضان
الصق رمز وصول، أو معرّف عميل OAuth وسرّه. يُستخدم في هذا المتصفح فقط ولا يُخزَّن أبدًا.

الطبقات

عتبات المياه في الرادار
VV أقل من-18 dB
VH أقل من-24 dB

أوزان نموذج المخاطر
w1 · انخفاض الارتفاع (فوق النهر)0.3
w2 · استواء الانحدار0.1
w3 · القرب من نهر0.25
w4 · الأمطار الأخيرة0.1
w5 · قناع الفيضان من الرادار0.25
عن المشروع

سهل فيضان النيل الأزرق في سنار والجزيرة من أكثر مناطق السودان تعرضًا للفيضانات: فالمدن والقرى ومشروع الجزيرة المروي تقع على سهول طينية مستوية ترتفع أمتارًا قليلة فوق النهر، وقد أغرق الفيضان القياسي في أغسطس وسبتمبر 2020 الأراضي الزراعية والمنازل على ضفافه. ترسم هذه اللوحة أين وقعت الفيضانات وأين تكون الأرض أكثر عرضة لها. فلأي حدث فيضان، تقارن صور رادار Sentinel-1 قبل الفيضان وأثناءه: الرادار يخترق الغيوم، والمياه الهادئة تعكس الإشارة بعيدًا عن القمر الصناعي، لذا تدل البكسلات التي أصبحت داكنة في استقطابي VV وVH على مياه الفيضان. ويُدمج هذا الامتداد المرصود مع شكل الأرض (الارتفاع، والارتفاع فوق أقرب نهر، والانحدار)، والمسافة إلى شبكة أنهار OpenStreetMap، والأمطار الأخيرة، في خريطة لمخاطر الفيضانات بأربع فئات، من منخفضة إلى مرتفعة جدًا.

يجري التحليل كله في متصفحك دون أي خادم خلفه. تُجلب tiles الارتفاع وموزاييك الرادار وسجلات الأمطار وخطوط الأنهار من واجهات برمجية عامة (AWS Terrain Tiles، وMicrosoft Planetary Computer أو Sentinel Hub، وOpen-Meteo، وOverpass)، وتُفك بكسلًا بكسلًا، وتُعالج على شبكة بدقة ~300 م: الانحدار من نموذج الارتفاع، وتحويل مسافة دقيق إلى الأنهار، ورصد المياه بالعتبات على صور الرادار، ودرجة مخاطر موزونة لكل خلية. النموذج شفاف عن قصد: يمكنك تغيير تواريخ الفيضان، وعتبات المياه في الرادار، ووزن كل عامل، ثم الضغط على «إعادة حساب المخاطر» لترى كيف تستجيب الخريطة، والنقر في أي مكان لفحص القيم خلف الخلية. إنها أداة فرز أولي لاستكشاف التعرض للفيضانات وليست خريطة مخاطر معايَرة، لكنها تُظهر كيف يمكن لبيانات الأقمار الصناعية المفتوحة والذكاء الجيومكاني في المتصفح أن يقدّما رؤى سريعة عن الفيضانات في المناطق الشحيحة البيانات.

CoffeeMap.dev

نحوّل البيانات إلى رؤى جيومكانية قابلة للتنفيذ

من إعداد أمين عدنان قاسم

© 2026 CoffeeMap.dev. جميع الحقوق محفوظة.