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IBM利用智能傳感器治理喬治湖含鹽量 未來將推向:
傳感器平臺由五個漂浮的垂直剖面儀組成,這些剖面儀從湖面一直監(jiān)測到五個深的底部。物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的設置非常智能化,可以真正推動水質(zhì)測量,然后在平臺上創(chuàng)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。該平臺還帶有自適應傳感,如果環(huán)境發(fā)生變化,傳感器平臺不僅能從自身的測量數(shù)據(jù)中感知到,還能從湖周圍其它傳感器平臺的測量數(shù)據(jù)中感知到。
研究者們每天運行高分辨率的天氣計算機模型,然后輸入一個水文模型,也就是徑流模型,來說明降水的終去向,以及它是如何流過陸地表面進入湖泊本身的,再將這些都提供給另一個計算機模型。這些都是基于物理的、高性能的計算機模型,基本上可以模擬湖水的運動。所有這些因素結(jié)合在一起,每天都會產(chǎn)生36小時的天氣預報。
公路上含鹽量也是影響喬治湖的主要問題之一,研究者們表示:“該方法確實有助于指導我們在何處以及如何實現(xiàn)這些減排。經(jīng)過一段時間的行動,我們從智能傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),公路的排鹽量已經(jīng)開始減少。希望這個智能傳感器網(wǎng)絡,結(jié)合創(chuàng)建模型預測情景的能力,能在未來保護喬治湖和其它湖泊以及水體。
IBM利用智能傳感器治理喬治湖含鹽量 未來將推向:
Jefferson Project項目始于2013年,它建立了一個智能傳感器網(wǎng)絡,每年收集超過9TB的數(shù)據(jù),再使用計算機建模來更好地了解淡水生態(tài)系統(tǒng),并提供基于科學的見解。
“Jefferson項目的目的是研究人類對淡水的影響,這一項目將從喬治湖開始,后將慢慢擴展到*的江河湖海當中去。”Rensselaer Polytechnic理工學院的主任Rick Relyea說。
喬治湖項目利用物聯(lián)網(wǎng)等技術來測量數(shù)據(jù),并為弄清人類如何對湖泊產(chǎn)生負面影響提供了一種新方法。這其中的一些技術,如硬件和軟件,是由IBM和Rensselaer公司內(nèi)部開發(fā)的,他們表示:“我們正把越來越多的分析方法推廣到實際的傳感器節(jié)點,這些傳感器正在收集物理、化學和生物參數(shù)。
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