Лінія агню куста ў тарфлетаў у джунглях у Сабах Барнэа Малайзіі
Адной з асноўных прычын лясных пажараў па-за кантролем з'яўляецца тое, што надзвычай сухая молатая расліннасць хутка асвятляе, распаўсюджваючы агонь.
У Новым Паўднёвым Уэльсе, Аўстралія, ICT International усталяваў лічыльнікі патоку SFM1L SAP і PSY1 STEM Psychrometers у раёнах Буша. Першы вымярае, колькі вады выкарыстоўвае расліна, і другая адсочвае, як адсутнасць вады ўплывае на яе (гэта значыць, высыханне, завяданне). Для перадачы гэтых дадзеных у паліўныя аддзелы або лясныя рэйнджары, прылады выкарыстоўваюць Lorawan (сетка шырокай зоны далёкага дзеяння), якая мае нізкую магутнасць, і ў гарадскіх умовах ёсць дыяпазон да 15 км.
SFM1L і PSY1 вымяраюць выкарыстанне расліннай вады (паток SAP), вільготнасць глебы і дэфіцыт ціску пары ў рэжыме рэальнага часу, а таксама выяўляюць умовы, якія робяць плошчу ўразлівай да хуткага распаўсюджвання агню, напрыклад, нізкай вільготнасці глебы і высокага воднага стрэсу раслін. Акрамя таго, гэтыя параметры могуць дапамагчы захаваць здароўе дрэў, каб яны былі часткай эфектыўнай экасістэмы.
Прылады заснаваны на тэхналогіі Lora Semtech. Лораван выкарыстоўвае неліцэнзійны прамысловы, навуковы і медыцынскі (ISM) частотны дыяпазон для двухнакіраванай камунікацыі. Звычайна ён можа перадаваць дадзеныя на адлегласці на працягу 5-7 км (ад трох да 4,3 міль) у сельскай мясцовасці. Хуткасць перадачы дадзеных менш, чым у 5G, і падыходзіць для перарывістых, невялікіх пакетаў дадзеных, якія не з'яўляюцца крытычнымі, напрыклад, узроўнем тэмпературы і вільгаці. Пратакол нізкай магутнасці азначае, што батарэі ў сеткавых вузлах могуць доўжыцца да 10 гадоў, што практычна для ўстаноўкі, якія цяжка дабрацца да тэхнічнага абслугоўвання або замены.
"Гарадскі лес забяспечвае каштоўныя экалагічныя паслугі, такія як секвестр вугляроду праз фотасінтэз і астуджэнне праз цень і выпарэнне. Аднак для выканання гэтых каштоўных функцый дрэва павінна быць здаровым ", - кажа д -р Пітэр Кул, кіраўнік дырэктар ICT International.
Лора таксама выкарыстоўваецца ў сістэме Silvanet для прадухілення распаўсюджвання лясных пажараў. Ён быў створаны Dryad, датчыкам і запускам сетак, заснаваным у Берліне, Германія, у супрацоўніцтве з Avnet Cilich.
Цэнтральным абсталяваннем Silvanet з'яўляецца сонечны датчык з датчыкамі. Гэтыя вымяраюць умовы навакольнага асяроддзя, уключаючы канцэнтрацыю газаў. Кожны датчык выкарыстоўвае мікракантролер з нізкай магутнасцю, які аб'ядноўвае падтрымку Lorawan і апрацоўку машыннага навучання. Датчыкі падключаюцца да сонечных сеткавых шлюзаў Silvanet з выкарыстаннем уласнай сеткі РФ, утвараючы сетку зорных сетак, якія распаўсюджваюцца глыбока ў лес.
Кампанія называе гэта "Інтэрнэтам дрэў", які звязаны з Інтэрнэтам праз памежны шлюз Silvanet. Выступаючы ў якасці шлюза Лора, ён можа быць размешчаны на краі лесу і пры неабходнасці рэалізуе 4G, або 2G/GPRS.
Прылады датчыкаў і шлюзаў Silvanet Cloud Groups Groups і шлюзы альбо па геаграфічнай вобласці, альбо па характарыстыках выяўлення і маніторынгу лясных пажараў.
Нягледзячы на тое, што Лораван выкарыстоўваецца ў гарадскіх умовах, у лясах, існуюць значныя праблемы для рэалізацыі, сказаў Avnet Silica, у тым ліку той факт, што дрэвы паглынаюць радыёхвалі.
Навакольнае асяроддзе таксама схільнае пажарным рызыцы, і таму яно ўсталёўваецца ў першую чаргу, але акумулятарныя батарэі патэнцыйна таксічныя і гаручыя, таму Silvanet выкарыстоўвае звышконкандарт для харчавання датчыкаў. Распрацоўшчыкі таксама павінны былі мець на ўвазе, што абсталяванне павінна быць дастаткова трывалым, каб супрацьстаяць доўгаму тэрміну службы працы глыбока ў лесе. Акрамя таго, заявіла, што кампанія прашыўкі павінна быць прыдатная для аналітыкі дадзеных, якая абмежавала энергію, падтрымцы абнаўлення ў эфіры, бяспецы IoT і выкананні стандартаў Lorawan. Акрамя таго, усё гэта павінна быць дасягнута пры абсталяванні, які працуе з нізкай магутнасцю з сонечнымі батарэямі, якія часта знаходзяцца ў цені.
AVNET Silica параіў Дрыда аб выбары кампанентаў з нізкай магутнасцю. Напрыклад, мікракантролер датчыка, які аб'ядноўвае радыё Lora, павінен мець дастатковую магчымасць апрацоўкі, каб эфектыўна аналізаваць дадзеныя датчыкаў, каб выявіць пажары рана.
Дрыяд заявіў, што пасля таго, як усталявана інфраструктура Сільванета, яна можа быць выкарыстана для кантролю за іншымі аспектамі лясной гаспадаркі, такіх як вільготнасць глебы, рост дрэў, паток соку і нават незаконная высечка, а таксама забяспечваюць маніторынг якасці паветра і вады па вялікім вялікім раёны.
Сумесь акустычных прылад, якія захоўваюцца і тэхналогіяй газу, AI і машыннага навучання, прапануецца Infineon і Rainforest Connection (RFCX) некамерцыйнай арганізацыяй, якая адсочвае дзікую прыроду ў трапічным лесе.
RFCX выкарыстоўвае акустычныя тэхналогіі, вялікія дадзеныя і AI/машыннае навучанне для абароны пражывання з трапічных лясоў ад лясных пажараў і іншых небяспек, такіх як незаконная высечка. Супрацоўнічаючы з Infineon, RFCX хоча выкарыстоўваць тэхналогію газавага датчыка Infineon для адсочвання экасістэм трапічных лясоў у розных месцах.
Сістэма маніторынгу ў рэжыме рэальнага часу RFCX акустычных датчыкаў адсочвае гукавы пейзаж экасістэмы ў асобных месцах. Інтэграцыя газавых датчыкаў Infineon дазволіць карыстальнікам выяўляць пажары і іншыя патэнцыйныя пагрозы ў рэжыме рэальнага часу. Акустычная сістэма зможа сачыць за актыўнасцю ў аддаленых раёнах трапічных лясоў і перадачы дадзеных у мясцовыя агенцтвы, каб пазбегнуць лясных пажараў, а таксама для прадухілення незаконнага вырубкі лясоў і браканьерства жывёл.
Захаванне трапічнага лесу, кажа RFCX, не толькі жыццёва важнае для спынення змянення клімату, але і для захавання яго для многіх самых бедных супольнасцей свету, якія разлічваюць на трапічныя лясы для харчавання, прытулку і сродкаў да існавання.
Вярнуўшыся ў Новы Паўднёвы Уэльс, Pano AI праводзіць пілотную праграму для выяўлення AI і размяшчэння кустоў для паўднёвых крыжавых лясоў, маёнткі лясоў у софт-дрэвах на поўдні дзяржавы.
Кампанія, якая базуецца ў Сан-Францыска, была створана ў 2019 годзе Sonia Kastner, у кар'еры якога ўваходзіла сонечная энергія і захоўванне акумулятараў, а таксама праца ў Mark Home Artinware Company Nest.
Калі "неба пачырванела над Сан -Францыска, калі раён Портленда трапіў у разбуральныя пажары, калі Каларада ўбачыў беспрэцэдэнтны год пажару, мы ўбачылі, што не маглі чакаць", - сказала яна Bay Area Inno. Фінансаванне прадпрыемстваў было сабрана "Пасля гэтага дня неба стала чырвоным" і паскорыла НДДКР, каб распрацаваць Pano Rapid Detect, камеру з убудаваным ІІ, які круціцца праз 360 ° кожную хвіліну, каб запісаць панарамны выгляд яго наваколля.
Пілот Новага Паўднёвага Уэльса выкарыстоўвае хуткае выяўленне, каб атрымаць больш высокую сітуацыйную дасведчанасць, каб дапамагчы рэагаваць на лес і пажары. Камеры высокай выразнасці забяспечваюць прагляды 360 °. Дадзеныя аб'ядноўваюцца з экстранымі званкамі і іншымі даступнымі падачамі дадзеных, а AI вырабляе карціну пагроз у рэжыме рэальнага часу і забяспечвае экстраныя паслугі з "хуткім, дзеючым інтэлектам". Кампанія сцвярджае, што яго нізкі ўзровень ілжыва-станоўчых абвесткаў дазваляе пажарным і выратавальным службам выдзяляць рэсурсы там, дзе яны найбольш патрэбныя.
"Наша прамысловасць па -ранейшаму аднаўляецца пасля разбуральных пажараў два гады таму. Мы павінны знайсці больш інструментаў, якія дапамогуць нам выявіць пажары і змагацца з імі, як толькі яны ўтвараюцца ", - кажа Джэйк Лазар, генеральны дырэктар" Паўднёвы Крыж ", Новы Паўднёвы Уэльс. "Сістэма выяўлення і апавяшчэння Pano" Pano "дапаможа нам выявіць невялікія пажары, перш чым яны стануць большымі пагрозамі для рэгіянальных плантацый і суполак".
"Мы стварылі Pano Rapid Detect для такіх партнёраў, як" Паўднёвы крыж ", якія хочуць выкарыстоўваць ІІ і іншыя перадавыя тэхналогіі, каб спыніць куставыя пажары, каб стаць катастрафічнымі падзеямі, якія разбураюць суполкі, прадпрыемствы, лясы і дзікую прыроду",-кажа галоўны камерцыйны дырэктар Арвінд Сацям.
Кампанія супрацоўнічала з мясцовымі органамі ўлады і камунальнымі кампаніямі для разгортвання сістэмы ранняга выяўлення пажараў і апавяшчэнняў у зонах пажару з высокім узроўнем рызыкі ў чатырох штатах ЗША. У ім паведамляецца, што Rapid Detect выявіў, пацвердзіў і паведамляў кліентам больш за 100 пажараў у гэтых штатах у пажарным сезоне 2021 года. У Каларада ў Аспен -пажарнай абароне выкарыстоўваецца хуткае выяўленне камер для маніторынгу справаздач аб дыме больш за 90 міль (233 км2).
Даследаванне Універсітэта Вашынгтона паказвае, што машыннае навучанне можа палепшыць маланкавыя прагнозы. Як адна з прыродных крыніц лясных пажараў, здольнасць зразумець, дзе асвятленне можа нанесці ўдар па сухой расліннасці, можа дапамагчы абараніць гэтыя ўчасткі.
Расчэсванне дадзеных з датчыкаў наземнага здароўя пра здароўе расліннасці і пра тое, наколькі сухія пэўныя ўчасткі могуць палепшыць маніторынг пажараў і хутчэй мабілізаваць пажарных.
"Лепшыя прадметы для машыннага навучання - гэта рэчы, якія мы не разумеем да канца. І што нешта ў атмасферным полі, якое застаецца дрэнна вывучана? Каментуе Даехун Кім, прафесар атмасферных навук у Вашынгтонскім універсітэце, якія ўдзельнічаюць у даследаванні. "Наколькі нам вядома, наша праца першая, якая прадэманстравала, што алгарытмы машыннага навучання могуць працаваць для маланкі".
Даследаванне спалучала прагнозы надвор'я з машынным ураўненнем, заснаваным на аналізах мінулых падзей маланкі. Аўтары даследавання адзначаюць, што гэты метад можа прагназаваць маланку над паўднёва-ўсходнім ЗША на два дні раней, чым існуючая тэхніка.
Даследчыкі падрыхтавалі алгарытм, выкарыстоўваючы дадзеныя маланкі з 2010 па 2016 год. Затым мадэль машыннага навучання была праверана з выкарыстаннем мадэляў надвор'я з 2017 па 2019 год, а таксама дадзеныя спадарожнікавых сістэм.
AI можа выявіць больш дробныя ўчасткі, дзе надвор'е і наземныя ўмовы для пачатку пажару аптымальныя, каб мясцовыя ўлады пачалі дзейнасць па прадухіленні пажару і папярэджваюць экстранныя службы, каб засяродзіцца на гэтых галінах.
AI таксама выкарыстоўваецца ў глабальных спадарожніках для кантролю ападкаў, узроўню вільгаці ў глебе на лясным навесе і ўзроўню паверхні. Усе гэтыя дадзеныя, разам з інфармацыяй пра надвор'е і напрамак ветру, могуць выявіць вобласці, якія рызыкуюць агню. Па меры прасоўвання AI ён можа быць выкарыстаны для мадэлявання інтэнсіўнасці агню, кірунку распаўсюджвання і прагназавання ўзроўню рэсурсаў, неабходных для ўтрымання пажару.
Пажарны сезон лесу ці Буша з'яўляецца часткай натуральнага цыклу, які адбываецца ў гарачых, сухіх раёнах, такіх як Афрыка, Аўстралія і Грэцыя, і такія штаты, як Каліфорнія і Арэгон на заходнім узбярэжжы Паўночнай Амерыкі.
На працягу стагоддзяў пажары выдалілі шкодныя насякомыя і хваробы, каб захаваць расліннасць і адноўленыя пажыўныя рэчывы ў глебу, спальваючы смецце на зямлі. Агонь ачышчае прастору, што дазваляе больш падставе падвяргацца сонечнаму святлу, што стварае крыніцу ежы і асяроддзя пражывання для жывёл.
Аднак сёння, замест таго, каб адбыцца натуральным чынам толькі праз удары маланкі ў сухіх загаворах, кіраванне землеўпарадкавання азначае ўсталяванне кантраляваных пажараў для дасягнення тых жа вынікаў. Напрыклад, іншыя пажары выкліканыя наведвальнікамі, якія не гатуюць вогнішчы.
Іншы ўдзельнік - гэта лініі электраперадач, якія, калі не захоўваюцца, могуць альбо ўпасці, альбо ўвайсці ў кантакт з расліннасці праз навісаючыя галіны, альбо збой кампанента, што выклікае сілавыя дугі.
Інтэнсіўнасць пажараў вар'іруецца ў залежнасці ад умоў надвор'я.
У асабліва сухое лета расліннасць будзе сухім і, такім чынам, больш адчувальнымі да нават невялікіх трыгераў запальвання і будзе гарэць хутчэй. Змены ў кірунку ветру азначаюць, што нават кіраваныя пажары могуць быць непрадказальнымі і дасягнуць сухіх, неабароненых участкаў, якія не лічыліся на сваім шляху.
Апошнія сезоны пажару былі драматычнымі і катастрафічнымі. Аўстралійскія кусты 2019-2020 гг. З разбуранай тэрыторыі каля дзвюх трацін былі лес і Бушленд. Пажары распаўсюдзіліся і забілі мільёны дзікіх жывёл і насякомых, знішчылі больш за 3000 дамоў і забралі 33 жыцця.
Аднак гэта быў не самы заганны агонь Буша ў гісторыі краіны. У 2002 годзе на Паўночнай тэрыторыі былі знішчаны 38 мільёнаў гектараў (94 мільёны гектараў), а ў 1974-1975 гг. 117 мільёнаў гектараў (290 мільёнаў гектараў) былі знішчаны па ўсёй Новай Паўднёвай Уэльсе, Паўночнай тэрыторыі, Квінслендзе, Паўднёвай Аўстраліі і Заходняй Аўстраліі.
У сезоне 2020-2021 заходняе ўзбярэжжа ЗША ўбачыла пажары ў Каліфорніі, штаце Арэгон і штат Вашынгтон. Многія з іх былі выкліканыя навальніцамі, якія запальвалі надзвычай сухую расліннасць, а потым распаўсюджваліся моцнымі парывамі ветру. У гэтым сезоне лясных пажараў было знішчана каля 4,1 мільёна гектараў (10,2 мільёна гектараў).
У лістападзе 2021 г. Нацыянальны міжведамаснае пажарнае цэнтр паведаміў, што больш за 48 000 пажараў у ЗША спалілі больш за 6,5 мільёна гектараў (2,6 мільёна гектараў) зямлі.
