Dane ze smartfonów wspierają prognozę zapotrzebowania na wodę

Dane lokalizacyjne udostępniane poprzez telefony komórkowe stanowią cenne źródło informacji, które może potencjalnie wesprzeć wiele procesów związanych z planowaniem i gospodarką. Takie rozwiązanie, wspierające prognozy zapotrzebowania na wodę, zostało zaprezentowane przez naukowców z Instytutu Geodezji i Geoinformatyki we współpracy z Instytutem Inżynierii Środowiska UPWr oraz University of Auckland z Nowej Zelandii.

Fot. Pixabay

W badaniach wykorzystano ponad siedem milionów zarejestrowanych lokalizacji smartfonów z obszaru Wrocławia, które w połączeniu z danymi udostępnionymi przez Miejskie Przedsiębiorstwo Wodociągów i Kanalizacji we Wrocławiu pozwoliły na opracowanie modelu prognostycznego. Model bazuje na metodach uczenia maszynowego, pozwalających na integrację danych z różnych źródeł w celu osiągnięcia najwyższej jakości prognoz.

Dokładne prognozy zapotrzebowania na wodę mogą być niezwykle użytecznym narzędziem zwiększającym efektywność zarządzania siecią wodociągową, które umożliwi znaczne oszczędności. Znajomość zapotrzebowania na wodę pozwala na dostosowanie ciśnienia w poszczególnych segmentach sieci, które jest kluczowym elementem rozsądnej gospodarki zasobami wodnymi. Niedoszacowanie potrzeb powoduje zbyt niskie ciśnienie, uniemożliwiając odbiór wody przez użytkowników końcowych. Przeszacowanie potrzeb jest znacznie bardziej niebezpieczne w skutkach, powodując zwiększone ciśnienie wody w sieciach i doprowadzając do licznych awarii i wycieków, co przekłada się na straty zasobów. Dostosowanie ciśnienia prowadzi zatem do oszczędności związanych z ograniczeniem ryzyka awarii sieci, jak również oszczędności energii spożytkowanych przez urządzenia pompujące wodę. Wiarygodne prognozy zapotrzebowania są także narzędziem wczesnej reakcji na sytuacje wskazujące znaczne wycieki wody, gdy faktyczne zużycie wody w segmencie sieci znacząco przewyższa prognozy.

Według opublikowanych badań, uwzględnienie lokalizacji użytkowników smartfonów zwiększa dokładność krótkoterminowych prognoz zapotrzebowania na wodę. Eksperyment przeprowadzono na pięciu różnych strefach o zróżnicowanej funkcjonalności – osiedla mieszkaniowe, obszary industrialne oraz o charakterze mieszanym, za każdym razem prognozując następne 7 dni lub 24 godziny zapotrzebowania na wodę. W obecnej fazie rozwoju informacje lokalizacyjne pozwoliły na zwiększenie dokładności prognoz o ponad 1%, co w porównaniu do innych źródeł dodatkowych informacji, jak temperatura i opady deszczu (2,5%), jest dobrym wynikiem. Średnia dokładność modelu wyniosła 90,5%.

Wykorzystanie danych lokalizacyjnych ze smartfonów do prognozy zapotrzebowania na wodę to badania unikalne w skali światowej, a otrzymane wyniki stanowią obiecujący punkt wyjściowy do dlaszych prac. W szczególności, w ramach przeprowadzonego eksperymentu, zbadano możliwość prognozowania zapotrzebowania na wodę z wykorzystaniem wyłącznie danych lokalizacyjnych. To rozwiązanie może być szczególnie interesujące dla mniejszych miast, jak również państw, nieposiadających kosztownej infrastruktury pomiarowej, to jest nieposiadających dokładnych pomiarów zużycia wody. Pozwoliłoby na wdrożenie efektywnej gospodarki zasobami wodnymi niskim kosztem.

Opublikowaną pracę na ten temat można przeczytać pod tym linkiem:
https://doi.org/10.1080/1573062X.2020.1734947.

Dane do badań zostały udostępnione przez Miejskie Przedsiębiorstwo Wodociągów i Kanalizacji we Wrocławiu oraz firmę Selectivv Mobile House.

Źródło: IGiG