IBM如何在纽约州乔治湖使用智能传感器和计算机建模

IBM如何在纽约州乔治湖使用智能传感器和计算机建模基于物联网的传感器正在纽约的乔治湖使用，以收集可用于改善淡水生态系统的数据。IBM Research正在与伦斯勒理工学院和乔治湖基金会的合作伙伴合作，在纽约的乔治湖周围安装基于物联网的传感器，以监测道路盐，入侵物种和过剩营养物质等污染。Jefferson项目始于2013年，它包括一个智能传感器网络，每年收集超过9TB的数据，它还使用计算机建模来更好地了解淡水生态系统，并提供基于科学的见解。

“启动杰斐逊项目的动机真的是人类对淡水的影响，从乔治湖开始，并且总是认为我们会把它作为保护之旅扩展到该地区周围的其他湖泊和世界其他湖泊，甚至其他环境，如海洋，溪流，河流等，“杰斐逊项目主任，伦斯勒理工学院生物科学教授Rick Relyea说。

该湖提供了一种利用物联网等技术的新方法，以便测量数据并弄清楚人类如何对湖泊产生负面影响。

他解释说，一些技术，如硬件和软件，是在IBM和Rensselaer之间内部创建的，这使他们有机会做其他人以前没做过的事情。

湖上有52个多感官平台。他们主要通过湖上传统的3G和4G网络覆盖网络联网。IBM研究项目副主任Harry Kolar解释说，这些数据被带回到聚合器和处理显示技术和分析的后端系统。

“我们正在将越来越多的分析推向实际的传感器节点。传感器正在收集物理，化学和生物参数，”Kolar说。

作为垂直剖面仪的乔治湖上的IBM和RPI研究人员正被拖到其部署地点。

传感器平台由五个浮动垂直剖面仪组成，可监测从湖面到五个最深盆地底部的状况。

物联网节点设置为非常智能，可以真正推动水质测量，从而从平台创建高数据质量。“该平台还能够完成自适应传感等工作。因此，如果环境发生变化，传感器平台不仅可以从自身的测量结果中获知，还可以从湖泊周围其他任何传感器平台的测量结果中获知，”Kolar说过。

“它可以改变它实际测量的方式。所以它可能会改变采样频率，如果有大风暴来临，或者如果有一个特定的事件我们期望我们想要进行某些测量，那么采样曲线会自动改变。所有这些都是相互联系的。我们实际上模拟了整个湖泊和整个流域的生态系统，“Kolar说。

“我们每天运行高分辨率天气的计算机模型，然后提供水文模型，这是径流模型，说明任何降水最终的位置，以及它如何在陆地表面流入湖泊本身。然后，那些所有人都会提供另一种计算机模型。这些都是基于物理的模型，高性能的计算机模型，然后基本上模拟水在湖中的移动方式，“Kolar说。“所有这些都捆绑在一起，每天产生36小时的预报。天气的分辨率为333米。所以我们在整个流域每隔333米进行一次天气预报，每10分钟进行36小时。”

这个预测是非常准确的，它与其他模型相关联，可以全面了解湖泊发生的情况，与基于科学原因的预期相比，用于进一步改进模型。

路盐是影响乔治湖的重大问题之一。“我们说我们有最积极的综合道路减盐计划，如果不是在世界上，肯定在国内。对于整个流域，它涉及公共和私人参与者，以减少使用。我们正在努力早在2020年，道路盐的含量就会降低到现在的50%，“乔治湖基金会执行董事Eric Siy说。

“我们采取的方法以及与杰斐逊项目技术和研究的联系确实有助于指导我们在何处以及如何实现这些减少。我认为最令人兴奋的是我们以道路盐为例，我们减少了使用，我们开始通过智能传感器网络测量显着的减少。我们实际上将开始在水域，河流中，湖泊中实时看到这些减少。这又做了什么?这加强了我们的承诺继续沿着这条道路向别人展示道路，以身作则，“西伊说。

甚至还有一个仍处于测试阶段的移动天气应用程序可以为湖泊的每个部分提供超本地预测。IBM Research正在开发应用程序，以便利用智能传感器网络中的数据。

希望这个智能传感器网络能够为预测场景创建模型，将来保护乔治湖和其他湖泊和水体。

“这些都是乔治湖和任何水体所面临的非常复杂的威胁。解决这些问题需要这么复杂，以确保我们有最好的机会来保护它，”西伊说。