بالنسبة للدول العربية التي تعاني من ندرة المياه، لم تعد مياه الصرف الزراعي مجرد تدفقات مائية ينبغي التخلص منها، بل أصبحت موردًا مائيًا بديلًا يمكن الاستفادة منه. إلا أن إعادة استخدامها تظل مرتبطة بسؤال بالغ الأهمية: هل هذه المياه آمنة وملائمة للاستخدام في الوقت المطلوب؟ فالرصد التقليدي القائم على أخذ العينات بصورة دورية وإجراء التحاليل المعملية قد يترك فجوات زمنية بين القياسات، في حين يمكن أن تتغير نوعية مياه الصرف الزراعي مكانيًا وزمنيًا.
يمكن للذكاء الاصطناعي، إلى جانب أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) وتقنيات الاستشعار عن بُعد، أن يسهم في سد هذه الفجوة المعلوماتية. إذ يمكن تركيب أجهزة استشعار في نقاط استراتيجية على شبكة المصارف لقياس عدد من المؤشرات بصورة مستمرة، مثل التوصيل الكهربائي/إجمالي المواد الصلبة الذائبة (EC/TDS)، والأس الهيدروجيني (pH)، والعكارة، والأكسجين الذائب، ودرجة الحرارة. وفي الوقت نفسه، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الواردة، والكشف عن الأنماط غير الطبيعية، وإصدار إنذارات مبكرة بشأن أي تغيرات محتملة في نوعية المياه.
وأظهرت مراجعة منهجية نُشرت عام 2025 وشملت 1,032 دراسة أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في رصد نوعية المياه حققت دقة تنبؤية بلغت نحو 94%، مع إمكانية خفض تكاليف أخذ العينات الميدانية بنحو 60%، وهو ما يعكس إمكانات التحول من التقييم الدوري إلى الرصد الذكي والمستمر (Al-Khafaji et al., 2025).
ويكتسب هذا التحول أهمية خاصة في المنطقة العربية. ففي المملكة العربية السعودية، خلصت دراسة نُشرت عام 2026 وشملت 13 منطقة إدارية وستة محاصيل رئيسية إلى وجود علاقة إيجابية بين الرصد الرقمي للمياه وكلٍ من كفاءة استخدام المياه والإنتاجية الزراعية، بما يعزز دور أنظمة الرصد باعتبارها عنصرًا تمكينيًا رئيسيًا للإدارة المائية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (Hamdouni, 2026).
وفي الدلتا الجديدة في مصر، حققت نماذج قائمة على الذكاء الاصطناعي معاملات تحديد R² تقترب من 0.98، في حين أشارت التقديرات إلى احتمال ارتفاع الاحتياجات المائية للمحاصيل بنحو 24–36% في ظل سيناريو SSP8.5، الأمر الذي يزيد من أهمية الإدارة الآمنة للمصادر المائية البديلة والمياه المعاد استخدامها (El-Tantawi et al., 2026).
ومن ثم، فإن الفرصة لا تكمن في استبدال التحاليل المعملية، وإنما في إنشاء طبقة ذكية للإنذار المبكر تدعم منظومة الرصد الحالية:
أجهزة الاستشعار ← بيانات لحظية ← تحليل بالذكاء الاصطناعي ← إنذار بشأن نوعية المياه ← إعادة الاستخدام أو الخلط أو المعالجة أو أخذ عينة للتحليل
وبالنسبة للدول العربية، قد تتمثل الخطوة التالية في تطوير مفهوم «المصارف الذكية» (Smart Drains)؛ أي شبكات صرف قادرة على الرصد المستمر والإبلاغ عن حالتها ونوعية مياهها بصورة شبه لحظية، بما يدعم إعادة الاستخدام بصورة أكثر أمانًا، ويسرّع اتخاذ القرارات المائية القائمة على البيانات والأدلة.
المراجع
Al-Khafaji, M.S., Abdulameer, L., Al-Shammari, M.M.A., Al Maimuri, N.M.L., Dulaimi, A. and Al-Jumeily, D. (2025). “Revolutionizing Water Quality Monitoring with Artificial Intelligence: A Systematic Review.” Journal of Studies in Science and Engineering, 5(1), pp. 358–385. DOI: 10.53898/josse2025528.
المقال العلمي
Hamdouni, A. (2026). “Artificial Intelligence-Driven Integrated Water Management and Agricultural Sustainability: Evidence from Saudi Arabia.” Resources, 15(3), 38. DOI: 10.3390/resources15030038.
المقال العلمي
El-Tantawi, A.M., Moursy, F.I., Almetwaly, W.M. and El-Mahdy, M.E. (2026). “AI-based assessment of climate change impacts on water requirements in Egypt’s New Delta.” Scientific African, 31, e03182.
المقال العلمي
