مشروع بحثي تحليلي متقدم يهدف إلى دراسة وفهم العوامل المناخية المؤثرة على ظاهرة الجفاف في منطقة صعيد مصر (Upper Egypt) على مدار أكثر من 60 عاماً (1958 - 2021). تم الاعتماد في هذا المشروع على البيانات الجغرافية والمناخية المستخرجة من قاعدة بيانات TerraClimate العالمية، ومن ثم إجراء تحليل إحصائي متقدم لاستخراج الارتباطات بين المتغيرات وتحديد أقوى المؤشرات والمحركات للتنبؤ بمؤشر بالمر لشدة الجفاف (PDSI).
المهام والتحليلات الإحصائية المنجزة:
مصفوفة ارتباط بيرسون (Pearson Correlation Matrix): بناء وتحليل مصفوفة ارتباط مكاني-زمني شهري (Spatial-Mean Monthly Time Series) لجميع المتغيرات المناخية لفهم العلاقات المتبادلة والتشابك بين العوامل المختلفة مثل درجات الحرارة، التبخر، الرطوبة، والرياح.
تحليل محركات الجفاف (Feature Correlation with PDSI): عزل وتحليل المتغيرات الأكثر تأثيراً على مؤشر الجفاف (PDSI) وترتيبها تنازلياً لمعرفة أقوى العوامل التنبؤية (Strongest Predictors).
معالجة البيانات الضخمة (Climate Big Data Processing): التعامل مع سلاسل زمنية طويلة المدى وتنظيفها وجدولتها باستخدام لغات البرمجة المخصصة لتحليل البيانات.
أهم النتائج والمخرجات من واقع التحليل البصري:
أقوى العوامل الإيجابية المحركة للمؤشر: أظهر التحليل أن الجريان السطحي (q) بمعدل ارتباط (0.411)، والتبخر الفعلي (aet) بمعدل (0.399)، والهطول المطري (ppt) بمعدل (0.398) هي العوامل الإيجابية الأقوى والأكثر تأثيراً في تحديد مستويات الرطوبة ومقاومة الجفاف.
العوامل العكسية المحركة للمؤشر: كشف التحليل عن وجود ارتباط عكسي واضح بين رطوبة التربة (soil) ومؤشر PDSI بمعدل (-0.234)، مما يعطي دلالات إحصائية هامة حول سلوك تخزين المياه في التربة السطحية بالمنطقة خلال العقود الماضية.
علاقات التلازم الحراري: وجود ارتباط طردي شبه تام (يصل إلى 0.98) بين درجات الحرارة القصوى والدنيا (tmax & tmin) وعجز ضغط البخار (vpd)، مما يتيح بناء نماذج تنبؤية مستقبلية قوية باختزال هذه المتغيرات المتلازمة.
التقنيات والأدوات المستخدمة:
لغة البرمجة الأساسية: Python (باستخدام مكتبات Pandas, NumPy).
مكتبات التحليل البصري والرسم البياني: Plotly / Seaborn / Matplotlib لإنتاج الـ Heatmaps والـ Bar Charts الاحترافية.
مصدر البيانات: TerraClimate Dataset (High-resolution climate dataset).
