Balita - Ang Paggamit sa India sa usa ka Integrated Monitoring System alang sa Flash Flood Early Warning

Abstract

Ang India usa ka nasud nga kanunay nga apektado sa mga pagbaha, labi na sa mga rehiyon sa Himalayan sa amihanan ug amihanang-sidlakan. Ang tradisyonal nga mga pamaagi sa pagdumala sa katalagman, nga sagad naka-focus sa pagtubag pagkahuman sa katalagman, miresulta sa daghang kaswalti ug pagkawala sa ekonomiya. Sa bag-ohay nga mga tuig, ang gobyerno sa India kusganong nagpasiugda sa pagsagop sa mga high-tech nga solusyon alang sa sayo nga pasidaan sa mga pagbaha. Kini nga case study, nga nagtutok sa grabeng naapektuhan nga Himachal Pradesh, nagdetalye sa aplikasyon, pagkaepektibo, ug mga hagit sa iyang integrated Flash Flood Warning System (FFWS), nga naghiusa sa radar flow meter, automatic rain gauge, ug displacement sensors.

1. Background ug Panginahanglan sa Proyekto

Ang yuta palibot sa Himachal Pradesh kay kasagaran kabungtoran, ug mga walog nga adunay daghang mga suba. Sa panahon sa ting-ulan (Hunyo-Septiyembre), kini dali nga maapektuhan sa mubo nga gidugayon, taas nga kusog nga pag-ulan nga gipahinabo sa habagat nga habagat, nga nagdala sa makadaot nga mga pagbaha ug pagdahili sa yuta. Ang 2013 nga katalagman sa Kedarnath sa Uttarakhand, nga nagpatay sa liboan, nagsilbing usa ka kritikal nga tawag sa pagmata. Ang tradisyonal nga rain gauge network gamay ra ug ang pagpadala sa data nalangan, dili makatubag sa panginahanglan alang sa tukma nga pag-monitor ug paspas nga pasidaan sa kalit, lokal kaayo nga kusog nga ulan.

Panguna nga mga Panginahanglan:

Real-time nga Pag-monitor: Minuto nga pagkolekta sa datos sa ulan ug lebel sa tubig sa suba sa hilit, dili maabot nga mga watershed.
Tukma nga Pagtagna: Pagtukod ug kasaligan nga mga modelo sa pag-ulan-runoff aron matagna ang oras sa pag-abot ug sukod sa mga taluktok sa baha.
Geological Hazard Risk Assessment: I-evaluate ang risgo sa dili kalig-on sa bakilid ug pagdahili sa yuta tungod sa kusog nga ulan.
Paspas nga Pasidaan: Seamlessly deliver warning information to local authority and communities to buy precious time for evacuation.

2. Mga component sa Sistema ug Aplikasyon sa Teknolohiya

Aron matubag kini nga mga panginahanglan, ang Himachal Pradesh nakigtambayayong sa Central Water Commission (CWC) ug sa India Meteorological Department (IMD) sa pag-deploy og advanced FFWS sa mga high-risk watershed niini (eg, Sutlej, Beas basins).

1. Automatic Rain Gauges (ARGs)

Function: Isip labing front-line ug sukaranan nga sensing units, ang mga ARG ang responsable sa pagkolekta sa pinaka-kritikal nga datos: rainfall intensity ug accumulated rainfall. Kini ang direktang hinungdan sa pagmaneho luyo sa pagkaporma sa flash flood.
Teknikal nga mga Feature: Gamit ang mekanismo sa tipping bucket, nagmugna sila og signal sa matag 0.5mm o 1mm nga ulan, nga nagpadala sa datos sa tinuod nga panahon ngadto sa control center pinaagi sa GSM/GPRS o satellite communication. Estratehikong gipahimutang sila sa ibabaw, tunga-tunga, ug ubos nga bahin sa mga watershed aron maporma ang usa ka dasok nga network sa pagmonitor, nga makuha ang spatial nga pagbag-o sa ulan.
Papel: Paghatag input data alang sa modelo kalkulasyon. Kung ang usa ka ARG nagrekord sa kakusog sa ulan nga molapas sa usa ka preset threshold (pananglitan, 20 mm kada oras), ang sistema awtomatik nga magpahinabog pasiunang alerto.

2. Non-Contact Radar Flow/Level Meter (Radar Water Level Sensors)

Function: Gi-install sa mga taytayan o mga istruktura sa daplin, gisukod nila ang gilay-on sa sulud sa suba nga wala’y kontak, sa ingon gikalkula ang tinuud nga lebel sa tubig. Naghatag sila usa ka direkta nga pasidaan kung ang lebel sa tubig molapas sa mga marka sa peligro.
Teknikal nga mga bahin:
- Bentaha: Dili sama sa tradisyonal nga mga sensor nga nakabase sa kontak, ang mga sensor sa radar dili maapektuhan sa epekto gikan sa sediment ug mga tinumpag nga gidala sa tubig-baha, nga nanginahanglan gamay nga pagmentinar ug nagtanyag taas nga kasaligan.
- Aplikasyon sa Data: Ang tinuod nga panahon nga datos sa lebel sa tubig, inubanan sa data sa upstream nga ulan, gigamit sa pag-calibrate ug pag-validate sa mga modelo sa hydrological. Pinaagi sa pag-analisa sa gikusgon sa pagtaas sa lebel sa tubig, ang sistema mas tukma nga makatagna sa peak sa baha ug sa panahon sa pag-abot niini alang sa mga dapit sa ubos.
Papel: Paghatag ug konklusyon nga ebidensya nga ang pagbaha nahitabo. Yawe sila alang sa pag-validate sa mga panagna sa ulan ug pag-trigger sa mga tubag sa emerhensya.

3. Displacement/Crack Sensors (Crack Meters & Inclinometers)

Function: Pag-monitor sa mga bakilid nga nameligro sa pagdahili sa yuta o pag-agas sa mga tinumpag alang sa pagbakwit ug pagkadaot. Gibutang sila sa nahibal-an nga mga landslide nga lawas o mga high-risk nga bakilid.
Teknikal nga mga Feature: Kini nga mga sensor nagsukod sa pagpalapad sa mga liki sa nawong (crack meters) o paglihok sa yuta sa ilawom sa yuta (inclinometers). Kung ang displacement rate molapas sa luwas nga threshold, kini nagpakita sa usa ka paspas nga pagkunhod sa kalig-on sa bakilid ug usa ka taas nga posibilidad sa usa ka mayor nga pagdahili ubos sa padayon nga pag-ulan.
Papel: Paghatag ug independenteng pagtasa sa peligro sa geological nga peligro. Bisan kung ang ulan dili makaabot sa lebel sa alerto sa baha, ang usa ka gi-trigger nga displacement sensor mag-aghat sa usa ka landslide/debris flow pasidaan alang sa usa ka piho nga lugar, nagsilbi nga hinungdanon nga suplemento sa lunsay nga mga pasidaan sa baha.

Paghiusa sa Sistema ug Trabaho:
Ang mga datos gikan sa ARGs, radar sensors, ug displacement sensors nagtapok sa usa ka sentro nga plataporma sa pasidaan. Ang built-in nga hydrological ug geological nga mga modelo sa peligro naghimo sa hiniusa nga pagtuki:

Ang datos sa pag-ulan gisulod sa mga modelo aron matagna ang posibleng gidaghanon sa runoff ug lebel sa tubig.
Ang datos sa lebel sa tubig sa radar sa tinuud nga oras gitandi batok sa mga panagna aron padayon nga matul-id ug mapaayo ang katukma sa modelo.
Ang datos sa pagbakwit nagsilbing parallel indicator sa paghimog desisyon.
Sa higayon nga ang bisan unsang kombinasyon sa datos molapas sa preset multi-level thresholds (Advisory, Watch, Warning), ang sistema awtomatik nga mopakatap sa mga alerto ngadto sa lokal nga mga opisyal, emergency response teams, ug mga lider sa komunidad pinaagi sa SMS, mobile apps, ug mga sirena.

3. Mga Resulta ug Epekto

Nadugangan nga Oras sa Tingga: Ang sistema nagpataas sa kritikal nga mga oras sa tingga sa pasidaan gikan sa hapit sero hangtod sa 1-3 ka oras, nga naghimo sa pagbakwit sa mga high-risk nga mga baryo nga mahimo.
Pagkunhod sa Pagkawala sa Kinabuhi: Atol sa daghang kusog nga ulan nga mga panghitabo sa bag-ohay nga mga tuig, ang Himachal Pradesh malampuson nga nagpatuman sa daghang mga pre-emptive evacuation, nga epektibo nga nagpugong sa dagkong mga kaswalti. Pananglitan, sa 2022 monsoon, ang distrito sa Mandi mibakwit sa kapin sa 2,000 ka mga tawo base sa mga pasidaan; walay kinabuhi nga nakalas sa misunod nga pagbaha.
Paghimog Desisyon nga Gibase sa Data: Gibalhin ang paradigm gikan sa pagsalig sa eksperyensyal nga paghukom ngadto sa siyentipikanhon ug tumong nga pagdumala sa katalagman.
Gipauswag nga Kaamgohan sa Publiko: Ang presensya sa sistema ug ang malampuson nga mga higayon sa pasidaan nakadugang pag-ayo sa kahibalo sa komunidad ug pagsalig sa kasayuran sa sayo nga pasidaan.

4. Mga Hagit ug Umaabot nga Direksyon

Pagmentinar ug Gasto: Ang mga sensor nga gipakatap sa mapintas nga mga palibot nanginahanglan kanunay nga pagmentinar aron masiguro ang pagpadayon ug katukma sa datos, nga nagbutang usa ka nagpadayon nga hagit sa lokal nga pinansyal ug teknikal nga kapasidad.
“Katapusang Mile” nga Komunikasyon: Ang pagsiguro nga ang mga mensahe sa pasidaan makaabot sa matag indibidwal sa matag hilit nga baryo, ilabina sa mga tigulang ug mga bata, nanginahanglan ug dugang nga pag-uswag (pananglitan, pagsalig sa radyo, mga kampana sa komunidad, o mga gong isip backup).
Pag-optimize sa Modelo: Ang komplikado nga heyograpiya sa India nanginahanglan padayon nga pagkolekta sa datos aron ma-localize ug ma-optimize ang mga modelo sa panagna alang sa mas maayo nga katukma.
Power and Connectivity: Ang stable nga power supply ug cellular network coverage sa hilit nga mga lugar nagpabiling problema. Ang ubang mga istasyon nagsalig sa solar power ug satellite communication, nga mas mahal.

Mga Direksyon sa Umaabot: Nagplano ang India nga i-integrate ang daghang mga teknolohiya, sama sa radar sa panahon alang sa mas tukma nga pag-ulan karon, gamit ang Artificial Intelligence (AI) ug Machine Learning aron analisahon ang mga datos sa kasaysayan alang sa na-optimize nga mga algorithm sa pasidaan, ug dugang nga pagpalapad sa sakup sa sistema sa ubang mga estado nga dali sa pagbaha.

Panapos

Ang flash flood warning system sa Himachal Pradesh, India, usa ka modelo alang sa mga nag-uswag nga mga nasud nga naggamit sa modernong teknolohiya aron mabuntog ang natural nga mga katalagman. Pinaagi sa pag-integrate sa mga automatic rain gauge, radar flow meter, ug displacement sensors, ang sistema nagmugna og multi-layered monitoring network gikan sa "langit ngadto sa yuta," nga makapahimo sa usa ka paradigm shift gikan sa passive response ngadto sa aktibong pasidaan alang sa flash floods ug sa ilang secondary hazards. Bisan pa sa mga hagit, ang napamatud-an nga kabililhon niini nga sistema sa pagpanalipod sa mga kinabuhi ug kabtangan nagtanyag usa ka malampuson, masundog nga modelo alang sa parehas nga mga rehiyon sa tibuuk kalibutan.

Kompleto nga set sa mga server ug software wireless module, nagsuporta sa RS485 GPRS / 4g / WIFI / LORA / LORAWAN

Alang sa dugang kasayuran sa sensor,

palihog kontaka ang Honde Technology Co., LTD.

Email: info@hondetech.com

Website sa kompanya:www.hondetechco.com

Tel: +86-15210548582