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政府如何用AIoT預防極端氣候暴雨?國外經驗的四點歸納

2021年6月雨炸北台,信義區淹成河。讓台北市信義區時雨量一度超過一百廿毫米,信義計畫區多處淹水,忠孝東路五段、松仁路口水深及膝,幾乎看不到「馬路」,交通大打結。聯合報系資料照/記者余承翰攝影
2021年6月雨炸北台,信義區淹成河。讓台北市信義區時雨量一度超過一百廿毫米,信義計畫區多處淹水,忠孝東路五段、松仁路口水深及膝,幾乎看不到「馬路」,交通大打結。聯合報系資料照/記者余承翰攝影

去年初夏,台北一場強降雨創20年以來時雨量紀錄,連信義都會區都泛濫成河;後續七月暴雨,致山壁塌方造成中南部多個鄉鎮淹水;時至今年初,台北一至二月僅六天沒雨,又破24年降雨紀錄⋯⋯頻繁的極端氣候事件持續在你我周遭上演,除了急起直追的減碳步伐外,國際間近期也展開利用AIoT(人工智慧物聯網),著手大規模的環境監測與防災技術。

從台灣放眼全球,今年傳出暴雨洪災的國家還包括:二月中,巴西彼得羅波利斯三小時的暴雨,洪災沖毀了至少80間房屋,造成231人死亡;地球另一端,二、三月的暴雨更造成澳洲史上最嚴重的洪水,東岸有數十萬人被迫撤離家園,宛如聖經大洪水災難的場景,損失超過十億美元。

洪災影響民眾的生命及財產安全、破壞道路及基礎建設,更擾亂土地使用計劃和城市長期發展。估計至2030年,全球每年受洪水事件影響的人數將翻倍成長,達到1.47億人,年度成本估計將超過7,000億美元。

「如果城市遭遇大洪水,我們的計畫是什麼?」所有的政府緊急應變部門、城市管理者都在思考這個問題。然而,即便是經常發生洪災的地區,極端氣候的不確定因素,也使累積多年的洪水模型愈來愈難預測日趨頻繁、極端的事件。

智慧城市卡瑞鎮,以AIoT預測洪災與規劃城市開發

美國北卡羅萊納州的卡瑞鎮,位於兩條河流上方;由於城市規劃會連動影響下游流域其他城市的居民,管理洪水與雨水計畫一直是他們的關鍵要務。

地方政府深知,洪災造成的影響不僅是實體後續的清理與修復,卡瑞鎮鎮長辦公室主懷德曼(Danna Widmar)便說:「如果你的房屋或財產因洪災而損失,不僅要處理災害的後果,還得應付在失去帶有價值和情感的東西後,所帶來的壓力和悲傷。」

以往遇到暴雨引發的洪水,因為無法了解河流水位或水位上升的速度,鎮長辦公室只能被動等待居民致電通知,才能緊急聯繫並派遣公共工程或公共安全人員,到現場設置路障、關閉道路、重新引導交通;整體資訊回報與追蹤,也高度依賴人工作業,他們戲稱:「在擁有IoT感測器之前,居民就是感測器」。

因此,卡瑞鎮資訊長科夫林(Nicole Raimundo Coughlin)決定從被動轉向主動,最終要能取得預測能力。他們與SAS進行AIoT技術合作,首先將來自不同系統的資料統一於一處檢視,以獲得全面性視角;讓管理團隊不再是從Excel表格、公共安全系統、或雨水感測器等不同來源分別取得資訊,突破資料孤島,以釐清所有資訊的意義。

後續再導入感測資料,在整個流域的多個區域放置雨量計和水流感測器,測量水的高度和深度、水流和降雨量;感測器的數據也即時上傳到雲端,與天氣預報、地理環境資料結合,建立AI模型不斷自動化接受與運算真實的資料,讓決策單位和現場人員可即時依據資料,判斷各分區未來可能發生的結果,並提前發出警報。

更具遠見的是,卡瑞鎮現在還利用這些資料,驗證、評估要在哪些地區開發新的社區和商業區,以及決定在哪裡建立野生動物生態廊道,並且跟其他鄉鎮分享感測器資料。

科夫林說:「洪水氾濫不僅是卡瑞鎮的問題或北卡羅萊納州的問題,而是一個全球性問題。」受惠於擁有可靠的資料與分析工具,卡瑞鎮表示,他們現在可自信地以可依循的決策邏輯,來保護居民、鄰居與環境。

澳洲建立全球最大即時環境監測網路,保護人類及瀕危無尾熊

移轉到南半球。

製造智慧感測器的Attentis公司,在澳洲拉特羅布山谷(Latrobe Valley)建立全球第一個整合式高速感測器網路,部署面積達913平方英里,是目前全球最大的即時環境監測網路。

他們與SAS合作,打造AIoT方案,即時運算感測器的資料,持續且即時地評估河水高度、降雨量和土壤濕度等;協助地方政府決策者監控、測量與緩解氣候變遷所帶來的洪水、火災、空氣品質、土壤和環境健康等因素,對可能受到天氣影響或淹沒的高風險地區,發出洪水或是易燃狀態警告。

成千上萬的當地及鄰近居民,現在也會定期存取這些數據;而政府與學術研究人員,更用此來監測洪水及森林大火,並利用歷史數據來綜合監測近日數量急劇下降的無尾熊棲息地環境,以減緩無尾熊這類瀕危物種的棲地威脅。

給政府決策者的四大應對技術方針

綜觀SAS與世界各國合作過的創新防洪計畫,我們歸納出四大方針,可協助政府領導者制定較有效的防洪管理戰略:

方法一:開始建立「實際量測」數據

在考慮強風、暴雨的所有變因是否會造成洪水氾濫時,洪水模型常預測錯誤。例如,洪水模型難以預測當城鎮某一側降雨量特別大時,又遇上排水溝阻塞而造成區域淹水的現象。因此,政府單位可透過物聯網感測器,建立即時的「實際量測」數據,例如雨量、降雨率、土壤飽和度、地形、海拔等準確測量的數據。

方法二:分析和自動化

大量的地面實況數據,引入洪水管理流程,即時更新至數據分析系統,可協助政府管理人員做出更即時的洪災管理決策。自動化的洪災管理策略,能讓專業人員減少處理和分析數據的時間,也減少人為錯誤;更關鍵的是,能在災害發生之前就自動啟動重要警報,提前應變。

方法三:跨部門、跨機構的資料共享

會受到洪災影響的政府部門,如氣象局、交通部、農委會水土保持局的土石流防災等,彼此獨立運作、資訊不互通,容易形成資料孤島。因此,政府管理者需要成立跨部門、跨機構的資料共享機制,讓相關單位都能使用即時的數據分析結果,以制定更好的洪災緊急應變策略。

方法四:優先做好面向大眾的溝通管道

確保受到潛在洪災危機影響的利害關係人,例如個人、社區、企業、學校等,能即時收到最新資訊。自動化AI分析功能,可讓利害關係人從物聯網的即時分析中得到最大的幫助。政府若還能提供公民自行上傳數據的管道,讓AI物聯網分析系統加入公民的數據,可以更準確了解環境的快速變化。

面對難以掌握的極端氣候時代,對政府及城市管理者來說都是嚴峻的挑戰。AIoT技術,為防洪管理帶來創新的可能,成為智慧城市的必備核心,讓市政管理決策更加順暢、即時,對生態環境也更加友善。

「全文轉載自未來城市(政府如何用AIoT預防極端氣候暴雨?國外經驗的四點歸納|SAS專欄),欲了解更多智慧科技,請上未來城市官網

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洪水 AI 暴雨 澳洲 雨量

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