Met de voortdurende vooruitgang van de technologie heeft de technologie van kunstmatige intelligentie (AI) de afgelopen jaren een steeds belangrijkere rol gespeeld bij milieumonitoring en vroegtijdige waarschuwing. Vooral op het gebied van mariene ecologische monitoring verandert de toepassing van AI geleidelijk de traditionele mechanismen voor vroegtijdige waarschuwing, waardoor de nauwkeurigheid en tijdigheid van vroegtijdige waarschuwingen wordt verbeterd. De recente roodtijwaarschuwing met een AI-boei in de wateren van Xiamen is een goed voorbeeld en demonstreert het immense potentieel en de toepassingsvooruitzichten van AI-technologie bij het monitoren van rood water.
Rode getijden zijn mariene ecologische rampen die worden veroorzaakt door de abnormale proliferatie van fytoplankton (zoals algen), vaak gepaard gaand met verslechtering van de waterkwaliteit en verminderde opgeloste zuurstofniveaus, waardoor ernstige bedreigingen ontstaan voor mariene ecosystemen, visserijhulpbronnen en de volksgezondheid. De oorzaken van rode getijden zijn complex en omvatten de gecombineerde effecten van factoren zoals de temperatuur van het zeewater, het zoutgehalte en de concentratie van voedingsstoffen. Traditionele vloedmonitoring is voornamelijk afhankelijk van handmatige bemonstering en laboratoriumanalyse, die tijd-rovend en kostbaar zijn, waardoor tijdige waarschuwingen vaak lastig zijn.
Om deze uitdaging aan te pakken heeft Xiamen City een AI-boeisysteem geïntroduceerd om nieuwe benaderingen te verkennen voor het voorspellen en waarschuwen voor rode getijden in de oceaan. AI-boeien kunnen niet alleen de chlorofyl-a-concentraties in zeewater in realtime monitoren, maar ook het optreden van rode vloed voorspellen via data-analysemodellen met een nauwkeurigheid van meer dan 90%. Deze technologie biedt een efficiënter en nauwkeuriger hulpmiddel voor vroegtijdige waarschuwing en preventie van stormvloeden.
AI-boeien zijn maritieme monitoringapparatuur uitgerust met geavanceerde sensoren en gegevensverwerkingssystemen, die in staat zijn om in realtime meerdere parameters in zeewater te meten, zoals watertemperatuur, zoutgehalte en chlorofyl-A-concentraties. Chlorofyl a is een belangrijke biologische marker voor marien fytoplankton, en plotselinge veranderingen in de concentratie ervan duiden doorgaans op het begin van een rode vloed. Door continu de chlorofyl-a-concentratiegegevens te monitoren, kunnen AI-boeien een eerste waarschuwing geven bij rode vloed.
AI-boeien beschikken niet alleen over elementaire detectiemogelijkheden, maar maken ook gebruik van kunstmatige intelligentie-algoritmen om een-diepgaande analyse van verzamelde gegevens uit te voeren. Het algoritmemodel kan de waarschijnlijkheid voorspellen dat er binnen de komende drie dagen een rode vloed optreedt op basis van trends in historische gegevens en huidige monitoringgegevens. Bij daadwerkelijke toepassingen in Xiamen is dit systeem al in staat om drie dagen voordat er een rode vloed optreedt nauwkeurige waarschuwingen te geven, wat waardevolle responstijd oplevert voor de relevante afdelingen.
Opvallend is dat het AI-boeisysteem is geüpgraded van 'monitoring op één- punt' naar 'regionale gezamenlijke verdediging'. Door gegevens te delen met het Fujian Provincial Marine Forecast Center kunnen realtime monitoringgegevens van aangrenzende wateren zoals Sansha Bay en Quanzhou Bay worden gedeeld, waardoor een waarschuwingsnetwerk voor rood water ontstaat dat de kustgebieden van Fujian bestrijkt. Het kernalgoritme ervan is geselecteerd als een typisch toepassingsscenario voor kunstmatige intelligentie in de provincie Fujian, en gerelateerde patenttechnologieën worden geleidelijk gepromoot naar regio's met een hoog-risico, zoals de Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area en de Yangtze River Delta.
"AI-boeien zijn als 'slimme schildwachten' van de oceaan, die ons echte controle geven over het voorkomen en beheersen van rode vloed", zegt Wang Xiaoming, projectleider en professor aan de Universiteit van Xiamen. In de toekomst zal het team gegevens van diepzeeboeien, onderwaterrobots en andere apparatuur verder integreren om een voorspellingsmodel voor de vorming van rode getijden en de dissipatiedynamiek te ontwikkelen, met als doel de waarschuwingstermijn te verlengen tot zeven dagen en sterkere wetenschappelijke en technologische ondersteuning te bieden voor het waarborgen van de ecologische veiligheid van de Chinese kustwateren.
