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气候变迁天灾多 日本以AIoT技术防治

天灾防救过去卡在资料分析传输速度,现在日厂以AI及IoT解决。图为日本水灾现场。法新社

气候变迁让豪雨干旱等天灾发生机率大增,且灾损金额年年成长,如2018年7月影响包括日本家电大厂夏普(Sharp)在内众多制造业生产出货的西日本豪雨,死亡人数超过200人,灾损金额创下日本天灾史上最高的1.158兆日圆(约107.3亿美元)纪录,让人痛感防救灾体系的不足。事实上,除了天灾预防外,天气预测资料在企业营运来说,也是关乎营运费用、活动执行的关键,因此国内外已有许多企业投入天气预测的商业服务。

面对天灾,19世纪以前的人类只能被动适应,20世纪人类开始发展气象气候预报与改变天气的技术,预报方面获得应付48~120小时内天灾能力,以及特定条件下的农业是否缺水跨季预报能力,但48小时以内与120小时以上仍待努力。至于能够改变气候的技术,目前只出现在电影的情节中。

长时间预报的问题在误差会变大,短时间预报虽然有精度较高的优点,但因过去的网络通讯速度、仪器设备运算处理速度、与防灾组织架构问题,预报资料到必要使用者手上时已成为历史资料,必须加快资料处理与传输速度,才能进行24小时内、6小时内、甚至1小时内,误差范围250公尺以内的预报。

现在,已经有解决资料处理与传输所需的技术:人工智能(AI)与物联网(IoT)。

最难预报的降雨是午后雷阵雨,因为雷阵雨生命周期约6小时,生成后约30分钟才能从气象雷达上看到,1小时内就会降下致灾性降雨,2~3小时雨量达最大,人工监测通常要看2~3次资料、约20分钟才能确认,有效反应时间等于不到10分钟,顶多只来得及打电话给对口单位。

而日本气象资料分析公司,Weathernews,就利用人工智能与历史资料,在气象雷达出现资料后就开始预测未来180分钟内的每10分钟雷雨动态,自动图象化表示,并直接传输到智能型手机或PC上,让一般使用者来得及知道10~20分钟后会不会下雨,并让水利单位有资料可以计算河水与下水道未来可能水位变化。

河水与下水道的水位,直接影响的是会不会泛滥,间接影响则是土石流与山崩,但河水流速以每分钟几公尺计算,导致土石流的地下水流速却是以每周几公尺计算,糟糕的是在即将发生土石流的那10分钟内,流速会从每周几公尺变每分钟几公尺,看到土石滑动时就来不及发警报。

预报土石流的方式,就要靠地下水测站或地标的移动速度资料,发现整片区域水位与地标位置朝同个方向移动,即使只是移动1~2公分,那就有危险,现在日本电信大厂NTT Docomo与软银(SoftBank),都提供类似的监测用物联网服务,当人工智能发现数据异常,就会立即对相关单位发警报。

另外,透过空拍影像分析洪患区水深与变化,可让本来需要1小时以上的救灾通报,缩短以分钟计,也有助加速灾后保险公司理赔估算等,这些能让防灾资料处理传输加速10~100倍的技术,可望大幅改善人类对天灾的无可奈何。

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