Philippines Flash Flood Early Warning System: Multi-Sensor Integration Case Study

I. Background ng Proyekto

Bilang isang archipelagic na bansa sa Southeast Asia, ang Pilipinas ay madalas na apektado ng monsoon climates at bagyo, na humahantong sa paulit-ulit na flash flood disaster. Noong 2020, pinasimulan ng National Disaster Risk Reduction and Management Council (NDRRMC) ang proyektong “Smart Flash Flood Early Warning System,” na nag-deploy ng real-time monitoring network batay sa multi-sensor integration sa mga lugar na may mataas na peligro sa hilagang Luzon.

II. Arkitektura ng Sistema

1. Deployment ng Network ng Sensor

• Weather Radar System: X-band Doppler radar na may 150km coverage radius, ina-update ang data ng intensity ng ulan tuwing 10 minuto
• Mga Flow Sensor: 15 ultrasonic flow meter na naka-deploy sa mga kritikal na seksyon ng ilog, ±2% katumpakan ng pagsukat
• Mga Istasyon ng Pagsubaybay sa Pag-ulan: 82 telemetric rain gauge (uri ng tipping bucket), 0.2mm na resolution
• Mga Sensor sa Antas ng Tubig: Mga panukat ng antas ng tubig na nakabatay sa presyon sa 20 na lugar na madaling bahain

2. Network ng Paghahatid ng Data

• Pangunahing 4G/LTE na komunikasyon na may satellite backup
• LoRaWAN para sa remote sensor networking

3. Data Processing Center

• Platform ng babala na nakabatay sa GIS
• Machine learning rainfall-runoff model
• Warning information dissemination interface

III. Mga Pangunahing Teknikal na Aplikasyon

1. Multi-source Data Fusion Algorithm

• Dynamic na pagkakalibrate sa pagitan ng radar rainfall data at ground rain gauge data
• 3D variational assimilation technology upang mapabuti ang katumpakan ng pagtatantya ng ulan
• Bayesian theory-based probabilistic warning model

2. Warning Threshold System

3. Pagpapalaganap ng Impormasyon sa Babala

• Mga push notification sa Mobile APP (78% coverage rate)
• Automated community broadcast system activation
• Mga alerto sa SMS (para sa populasyon ng matatanda)
• Naka-synchronize na mga update sa mga social media platform

IV. Resulta ng Pagpapatupad

1. Pinahusay na Timeliness ng Babala: Ang average na lead time ay tumaas mula 2 oras hanggang 6.5 na oras
2. Pagkabisa sa Pagbabawas ng Sakuna: 63% na pagbaba sa mga nasawi sa panahon ng bagyo noong 2022 sa mga pilot area
3. Kalidad ng Data: Ang katumpakan ng pagsubaybay sa ulan ay napabuti sa 92% (kumpara sa mga single-sensor system)
4. Pagkakaaasahan ng System: 99.2% taunang rate ng pagpapatakbo

V. Mga Hamon at Solusyon

1. Hindi Matatag na Power Supply:
   • Solar power system na may supercapacitor energy storage
   • Mababang-power na disenyo ng sensor (<5W average na pagkonsumo)
2. Mga Pagkagambala sa Komunikasyon:
   • Multi-channel na awtomatikong paglipat ng teknolohiya
   • Kakayahan sa pag-compute ng gilid (72-oras na offline na operasyon)
3. Mga kahirapan sa pagpapanatili:
   • Self-cleaning sensor na disenyo
   • Mga sistema ng inspeksyon ng UAV

VI. Mga Direksyon sa Pag-unlad sa Hinaharap

1. Pagpapakilala ng teknolohiyang quantum radar para sa small-scale rainfall monitoring
2. Pag-deploy ng mga underwater acoustic sensor network para sa debris flow precursor detection
3. Pagbuo ng sistema ng sertipikasyon ng impormasyon ng babala na nakabatay sa blockchain
4. Mekanismo ng pag-verify ng data ng participatory na "crowdsourcing" ng komunidad

Ang proyektong ito ay nagpapakita ng mga synergistic na epekto ng multi-sensor integration sa flash flood warning system, na nagbibigay ng isang replicable na teknikal na balangkas para sa pagsubaybay sa disaster sa mga tropikal na isla na bansa. Ito ay nakalista ng World Bank bilang isang disaster reduction demonstration project para sa rehiyon ng Asia-Pacific.

Kumpletong hanay ng mga server at software wireless module, sumusuporta sa RS485 GPRS /4g/WIFI/LORA/LORAWAN

Para sa higit pang sensor impormasyon

mangyaring makipag-ugnayan sa Honde Technology Co., LTD.

Email: info@hondetech.com

Website ng kumpanya:www.hondetechco.com

Tel: +86-15210548582