Wie kann Thailand seine Luftqualitäts- und Waldbrandprobleme lösen?

Wie kann Thailand seine Luftqualitäts- und Waldbrandprobleme lösen? wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege Verbindungen zur Internetinfrastruktur, Governance, Betriebsabhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit aufzeigen.

• SEA-HAZEMON ist eine kostengünstige Echtzeitüberwachung von Dunst-Luftqualitätskatastrophen in ländlichen Gemeinden in Thailand und Südostasien.
• Adisorn Lertsinsrubtavee ist der Ansicht, dass die Gemeindedynamik aus zwei Teilen besteht: den lokalen Behörden + den Dorfbewohnern oder Freiwilligen.

Adisorn Lertsinsrubtavee hielt auf der IETF 119 einen Vortrag über das Projekt SEA-HAZEMON. SEA-HAZEMON ist eine Plattform zur Echtzeitüberwachung der Luftqualität und Erkennung von Waldbränden.

Waldbrände sind ein oft unterschätzter und missverstandener Teil des Landlebens weltweit. Aber seit den 1970er Jahren wird Feuer untersucht und erforscht, um Frühwarnsysteme zu entwickeln.

Die Mittel zur Erkennung von Waldbränden können sich nicht an die zunehmend komplexe Situation der Waldbrandprävention anpassen.

Und der Informationsstand der Waldbrandprävention ist niedrig, mit einer unzureichenden Kommunikationsabdeckung. Die bestehende Kommunikationsabdeckung für die Brandprävention in der Waldzone Thailands beträgt nur 70%, mit großen Funklöchern und schwachen Satelliten- und Mobilfunkstrategien.

Mit unvollkommenen Frühwarn- und Überwachungssystemen für Waldbrände (und einer geringen Frühwarnpräzision) hat sich ein Unternehmen vorgenommen, diesen Bereich zu verbessern.

Projekt SEA-HAZEMON

Laut Greenpeace-Daten war die größte Quelle von Feinstaub in der Luft in Thailand im ersten Halbjahr 2017 das Verbrennen im Freien mit etwa 54%, gefolgt von der Industrie mit 17% der PM2,5-Emissionen. Verkehr und Logistik machten etwa 13% aus. Haushalte und Stromerzeugung hatten mit 7% bzw. 9% einen ähnlichen Anteil.

Was ist das aktuelle Problem?

Einerseits fehlen den Luftqualitätsstationen Echtzeitberichte über Luftverschmutzung (AQI, PM2.5, CO2 usw.). Zudem ist eine Station sehr teuer (Millionen THB)! Betrachten wir also SEA-HAZEMON, eine kostengünstige Echtzeitüberwachung von Dunst-Luftqualitätskatastrophen in ländlichen Gemeinden in Thailand und Südostasien. Verantwortlich für dieses Projekt sind Dr. Mongkol Ekpanyapong, Professor am intERLab/SET, AIT, und Giovanni und Paul, LIP6, UPMC, Frankreich.

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IoT-Gemeinschaft

Adisorn Lertsinsrubtavee erläuterte der Öffentlichkeit die Tests und Kalibrierungen von Sensoren im Labor sowie in der Umgebung. Die Umgebung ist anders, das Modell der IoT-Gemeinschaft. Adisorn Lertsinsrubtavee ist der Ansicht, dass die Gemeindedynamik aus zwei Teilen besteht: den lokalen Behörden, wie der Waldbrandbekämpfung, der Gemeinde, und den Dorfbewohnern oder Freiwilligen.

Hier ist ein einfaches und leicht verständliches Modell:

Während der Sitzung gab er mehrere Beispiele:

• Gemeinschaft Doi Chang PaPae – 8 Luftqualitätssensoren und eine Wetterstation wurden in Doi Chang Pa Pae, Provinz Lamphun, Thailand (900–1.280 m Höhe) installiert.
• Gemeinschaft Mae Ping
• Gemeinschaft Ban Tak – 8 Mikrosensoren, 2 Wetterstationen und 5 Mikrosensoren + Rechnung
• Gemeinschaft der GRAB-Kuriere – Bewertung der täglichen PM2,5-Belastung über einen Zeitraum von 7 Monaten (Nov. 23 – Mai 24) und Untersuchung möglicher negativer Auswirkungen einer Langzeitexposition

Laufende Forschung zu IoT, PM2.5 und Waldbränden

Folgendes erwähnte Adisorn:

• Entwicklung eines Waldbranderkennungsmodells
• Identifizierung von Brennperioden und Faktoren
• Waldbranderkennungsmodell
• Waldbrandwarnung: Benachrichtigungen wurden an die Waldbrandbekämpfungsbehörden gesendet