Сможет ли Интернет вещей предотвратить еще один разрушительный сезон лесных пожаров в 2022 году?

Сезон лесных пожаров начинается раньше и заканчивается позже, поскольку воздействие изменения климата создает идеальные условия для распространения пожаров. Хотя лесные пожары являются известным природным явлением, в последние годы частота и серьезность этих бедствий резко возросла. По данным Национального межведомственного пожарного центра, в период с 2000 по 2020 год в США было выжжено в два раза больше земли, чем за предыдущие два десятилетия.

Только в 2021 году в США произошло 58 985 лесных пожаров, которые сожгли 7 125 643 акра земли. На Калифорнию приходится наибольшее количество построек, потерянных в одном штате:2031 жилой дом, 196 коммерческих/смешанных жилых построек и 1136 второстепенных построек.

Предотвращение стихийных бедствий Интернета вещей

Эта возросшая угроза побудила местные органы власти и компании исследовать и инвестировать в интеллектуальные технологии, которые выявляют и сдерживают пожары до того, как они перерастут в полномасштабные бедствия. Многие из этих подключенных решений используют технологии LTE/5G, LoRaWAN, искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT), чтобы помочь решить эту быстро растущую проблему. Но как именно правительства, предприятия, отдельные лица и сообщества могут использовать технологии для прогнозирования и предотвращения этих бедствий? Ниже мы предлагаем три примера решений для предотвращения лесных пожаров с помощью IoT и подключенных решений, которые находятся на переднем крае этой борьбы.

Датчики

Датчики IoT можно использовать для выявления лесных пожаров и управления ими, определяя уровни CO2, кислорода, влажности, влажности и температуры. В частности, термостойкие датчики могут сообщать о том, где изначально начинается пожар, насколько он интенсивен и как он распространяется.

Удаленные датчики IoT собирают эти данные, сообщая об условиях возгорания службам экстренного реагирования и сообществам. Минимальное энергопотребление и длительный срок службы батареи — один из ключей к успеху устройств и связанных с ними датчиков, развернутых в лесах и других удаленных районах. Учитывая, что большинство пожаров происходит в сельских и отдаленных районах, где Интернет недоступен, датчики с поддержкой сотовой связи и ячеистые сети LoRaWAN с сотовой транзитной связью обеспечивают передачу данных датчиков через Интернет. Данные с этих датчиков помогают поддерживать ключевые решения и стратегические подходы к усилиям по тушению пожаров.

Этот «сезон пожаров», который мы, кажется, переживаем каждый год, также оказывает негативное влияние на качество воздуха, что отрицательно сказывается на здоровье людей. Измерение качества воздуха с помощью датчиков имеет решающее значение, и такие штаты, как Вашингтон, приняли правила, касающиеся перемещения рабочих в помещения, если качество воздуха достигает определенного порога.

Искусственный интеллект также используется для определения вероятности возникновения пожара в заданном районе, а также для сообщения точных GPS-координат пожара. Решения на основе искусственного интеллекта могут обрабатывать данные в режиме реального времени, предоставляя пожарным информацию, в том числе об уровне задымления, направлении пламени и о том, как будут гореть пожары после их возгорания.

Дроны

Дроны меняют мир пожаротушения, предоставляя в режиме реального времени данные о топографии местности, визуальные изображения и видео, тепловые сигнатуры и очаги возгорания. Обладая этой информацией, пожарные могут принимать разумные решения на основе данных, спасая жизни, экономику, сообщества и экосистемы.

Дроны также революционизируют безопасность пожарных, поскольку они могут сообщать, в каком направлении следует двигаться бригаде и где это безопасно, защищая пожарных и не допуская их в опасные зоны.

Камеры и геоспутниковые данные

Использование сети подключенных камер сверхвысокой четкости, постоянно вращающихся на высоких точках обзора, позволяет таким компаниям, как калифорнийская компания Pano AI, заблаговременно выявлять новые пожары, чтобы их можно было локализовать. Новая технология камеры поможет сократить время отклика, предоставив специалистам по обнаружению улучшенное визуальное оборудование и быстрый анализ данных, поддерживаемый искусственным интеллектом. Улучшенная ситуационная осведомленность достигается за счет единого унифицированного представления камер сверхвысокой четкости, геоспутниковых данных, полевых датчиков, устаревших камер, экстренных предупреждений и других потоков данных, а также возможности обмена всеми данными в режиме реального времени. с расширенной командой.

Заключение

Сегодня пожарные и службы экстренного реагирования могут использовать информацию, чтобы ограничить воздействие экологических бедствий. Однако правительства, предприятия и сообщества должны инвестировать в эти технологии, чтобы прогнозировать и предотвращать возникновение неконтролируемых лесных пожаров. Любой, кто живет на Западном побережье, знает, насколько разрушительным стал сезон лесных пожаров, но есть надежда, что технологии LTE/5G, LoRaWAN, AI и IoT смогут замедлить и предотвратить разрушительные последствия будущих сезонов лесных пожаров.