दक्षिणपूर्वी एसियाको "चाओ फ्राया नदी बेसिन" मा एकीकृत बाढी अनुगमन र प्रारम्भिक चेतावनी प्रणाली

परियोजना पृष्ठभूमि

उष्णकटिबंधीय मनसुनी जलवायुले विशेषता रहेको दक्षिणपूर्वी एसियाले वर्षायाममा हरेक वर्ष गम्भीर बाढीको खतराको सामना गर्छ। उदाहरणको रूपमा प्रतिनिधि देशमा "चाओ फ्राया नदी बेसिन" प्रयोग गर्दै, यो बेसिन देशको सबैभन्दा घना जनसंख्या भएको र आर्थिक रूपमा विकसित राजधानी र वरपरका क्षेत्रहरूबाट बग्छ। ऐतिहासिक रूपमा, अचानक मुसलधारे वर्षा, माथिल्लो पहाडी क्षेत्रहरूबाट द्रुत बग्ने पानी र शहरी जलमग्नताको अन्तरक्रियाले परम्परागत, म्यानुअल र अनुभवमा आधारित जलविज्ञान अनुगमन विधिहरूलाई अपर्याप्त बनाएको छ, जसले गर्दा प्रायः समयमै चेतावनी, महत्त्वपूर्ण सम्पत्ति क्षति र हताहत पनि हुन्छ।

यस प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोणबाट परिवर्तन हुन, राष्ट्रिय जलस्रोत विभागले अन्तर्राष्ट्रिय साझेदारहरूसँगको सहकार्यमा "चाओ फ्राया नदी बेसिनको लागि एकीकृत बाढी अनुगमन र प्रारम्भिक चेतावनी प्रणाली" परियोजना सुरु गर्‍यो। लक्ष्य भनेको IoT, सेन्सर प्रविधि र डेटा विश्लेषणको प्रयोग गरी वास्तविक-समय, सटीक र कुशल आधुनिक बाढी नियन्त्रण प्रणाली स्थापना गर्नु थियो।

मुख्य प्रविधिहरू र सेन्सर अनुप्रयोगहरू

प्रणालीले विभिन्न उन्नत सेन्सरहरूलाई एकीकृत गर्दछ, जसले धारणा तहको "आँखा र कान" बनाउँछ।

१. टिपिङ बकेट रेन गेज - बाढीको उत्पत्तिको लागि "फ्रन्टलाइन प्रहरी"

• तैनाथी स्थानहरू: माथिल्लो पहाडी क्षेत्रहरू, वन आरक्षहरू, मध्यम आकारका जलाशयहरू, र शहरी परिधिमा रहेका प्रमुख जलग्रहण क्षेत्रहरूमा व्यापक रूपमा तैनाथ।
• कार्य र भूमिका:
  • वास्तविक-समय वर्षा अनुगमन: ०.१ मिमी शुद्धताका साथ प्रत्येक मिनेट वर्षा डेटा सङ्कलन गर्दछ। डेटा वास्तविक-समयमा GPRS/4G/उपग्रह संचार मार्फत केन्द्रीय नियन्त्रण केन्द्रमा पठाइन्छ।
  • आँधीबेहरीको चेतावनी: जब वर्षा नाप्ने यन्त्रले छोटो अवधिमा (जस्तै, एक घण्टामा ५० मिमी भन्दा बढी) अत्यधिक उच्च-तीव्रताको वर्षा रेकर्ड गर्छ, प्रणालीले स्वचालित रूपमा प्रारम्भिक चेतावनी ट्रिगर गर्छ, जसले त्यस क्षेत्रमा अचानक बाढी वा द्रुत बहावको जोखिमलाई संकेत गर्दछ।
  • डेटा फ्युजन: वर्षा डेटा जलविज्ञान मोडेलहरूको लागि सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण इनपुट प्यारामिटरहरू मध्ये एक हो, जुन नदीहरूमा बग्ने पानीको मात्रा र बाढीको शिखरको आगमन समयको भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिन्छ।

२. राडार फ्लो मिटर - नदीको "पल्स मनिटर"

• तैनाथी स्थानहरू: सबै प्रमुख नदी नालाहरू, प्रमुख सहायक नदी संगमहरू, जलाशयहरूको तल्लो तटमा, र शहर प्रवेशद्वारहरूमा महत्वपूर्ण पुलहरू वा टावरहरूमा स्थापित।
• कार्य र भूमिका:
  • सम्पर्करहित वेग मापन: पानीको गुणस्तर वा तलछटको मात्राबाट प्रभावित नहुने, कम मर्मतसम्भार आवश्यक पर्ने, सतहको पानीको वेग सही रूपमा मापन गर्न राडार तरंग परावर्तन सिद्धान्तहरू प्रयोग गर्दछ।
  • पानीको स्तर र क्रस-सेक्शन मापन: बिल्ट-इन प्रेसर पानीको स्तर सेन्सर वा अल्ट्रासोनिक पानीको स्तर गेजहरूसँग मिलाएर, यसले वास्तविक-समय पानीको स्तर डेटा प्राप्त गर्दछ। पूर्व-लोडेड नदी च्यानल क्रस-सेक्शनल टोपोग्राफी डेटा प्रयोग गरेर, यसले वास्तविक-समय प्रवाह दर (m³/s) गणना गर्दछ।
  • कोर चेतावनी सूचक: बाढीको परिमाण निर्धारण गर्ने सबैभन्दा प्रत्यक्ष सूचक प्रवाह दर हो। जब राडार मिटरद्वारा निगरानी गरिएको प्रवाहले पूर्वनिर्धारित चेतावनी वा खतराको सीमा नाघ्छ, प्रणालीले विभिन्न स्तरहरूमा अलर्टहरू ट्रिगर गर्दछ, जसले गर्दा डाउनस्ट्रीम निकासीको लागि महत्त्वपूर्ण समय प्राप्त हुन्छ।

३. विस्थापन सेन्सर - पूर्वाधारको लागि "सुरक्षा संरक्षक"

• तैनाथी स्थानहरू: महत्वपूर्ण तटबन्धहरू, तटबन्ध बाँधहरू, भिरालोहरू, र भू-प्राविधिक जोखिमहरूको जोखिममा रहेका नदी किनारहरू।
• कार्य र भूमिका:
  • संरचनात्मक स्वास्थ्य अनुगमन: मिलिमिटर-स्तरको विस्थापन, बसोबास, र डाइक र ढलानहरूको झुकाव निरन्तर निगरानी गर्न GNSS (ग्लोबल नेभिगेसन स्याटेलाइट प्रणाली) विस्थापन सेन्सरहरू र इन-प्लेस इनक्लिनोमिटरहरू प्रयोग गर्दछ।
  • बाँध/भत्कने विफलताको चेतावनी: बाढीको समयमा, बढ्दो पानीको स्तरले हाइड्रोलिक संरचनाहरूमा अत्यधिक दबाब दिन्छ। विस्थापन सेन्सरहरूले संरचनात्मक अस्थिरताको प्रारम्भिक, सूक्ष्म संकेतहरू पत्ता लगाउन सक्छन्। यदि विस्थापन परिवर्तनको दर अचानक तीव्र हुन्छ भने, प्रणालीले तुरुन्तै संरचनात्मक सुरक्षा सतर्कता जारी गर्दछ, जसले गर्दा इन्जिनियरिङ विफलताका कारण हुने विनाशकारी बाढीलाई रोकिन्छ।

प्रणाली कार्यप्रवाह र प्राप्त परिणामहरू

1. डेटा प्राप्ति र प्रसारण: बेसिनभरि सयौं सेन्सर नोडहरूले प्रत्येक ५-१० मिनेटमा डेटा सङ्कलन गर्छन् र यसलाई प्याकेटहरूमा IoT नेटवर्क मार्फत क्लाउड डेटा केन्द्रमा प्रसारण गर्छन्।
2. डेटा फ्युजन र मोडेल विश्लेषण: केन्द्रीय प्लेटफर्मले वर्षा गेज, राडार फ्लो मिटर, र विस्थापन सेन्सरहरूबाट बहु-स्रोत डेटा प्राप्त गर्दछ र एकीकृत गर्दछ। यो डेटा वास्तविक-समय बाढी सिमुलेशन र पूर्वानुमानको लागि क्यालिब्रेटेड युग्मित हाइड्रो-मौसम विज्ञान र हाइड्रोलिक मोडेलमा फिड गरिन्छ।
3. बुद्धिमान प्रारम्भिक चेतावनी र निर्णय समर्थन:
   • परिदृश्य १: माथिल्लो पहाडहरूमा वर्षा नाप्ने यन्त्रहरूले गम्भीर आँधी पत्ता लगाउँछन्; मोडेलले तुरुन्तै चेतावनीको स्तरभन्दा बढी बाढीको शिखर ३ घण्टामा शहर एमा पुग्ने भविष्यवाणी गर्छ। प्रणालीले स्वचालित रूपमा शहर एको प्रकोप रोकथाम विभागलाई चेतावनी पठाउँछ।
   • परिदृश्य २: सिटी बी हुँदै जाने नदीमा रहेको राडार फ्लो मिटरले एक घण्टा भित्रमा द्रुत प्रवाह दरमा वृद्धि देखाउँछ, पानीको स्तर तालभन्दा माथि पुग्न लागेको छ। प्रणालीले रेड अलर्ट ट्रिगर गर्छ र मोबाइल एप्स, सामाजिक सञ्जाल र आपतकालीन प्रसारणहरू मार्फत नदी किनारका बासिन्दाहरूलाई तत्काल खाली गर्ने आदेश जारी गर्छ।
   • परिदृश्य ३: पोइन्ट C मा रहेको पुरानो बाँधको खण्डमा रहेका विस्थापन सेन्सरहरूले असामान्य चाल पत्ता लगाउँछन्, जसले गर्दा प्रणाली भत्किने जोखिमको संकेत मिल्छ। कमाण्ड सेन्टरले तुरुन्तै सुदृढीकरणको लागि इन्जिनियरिङ टोलीहरू पठाउन सक्छ र जोखिम क्षेत्रमा रहेका बासिन्दाहरूलाई पहिले नै खाली गर्न सक्छ।
4. आवेदन परिणामहरू:
   • चेतावनी लिड समय बढ्यो: परम्परागत विधिहरूको तुलनामा, बाढी चेतावनी लिड समय २-४ घण्टाबाट बढेर ६-१२ घण्टा भयो।
   • निर्णय लिने वैज्ञानिक कठोरतामा वृद्धि: वास्तविक-समय डेटामा आधारित वैज्ञानिक मोडेलहरूले अनुभव-आधारित अस्पष्ट निर्णयलाई प्रतिस्थापन गरे, जसले गर्दा जलाशय सञ्चालन र बाढी डाइभर्सन क्षेत्र सक्रियता जस्ता निर्णयहरू अझ सटीक भए।
   • क्षति घट्यो: प्रणाली तैनाथी पछिको पहिलो बाढी मौसममा, यसले दुई प्रमुख बाढी घटनाहरूलाई सफलतापूर्वक व्यवस्थापन गर्‍यो, जसबाट प्रत्यक्ष आर्थिक क्षति लगभग ३०% ले घटेको र शून्य हताहत हासिल गरेको अनुमान गरिएको छ।
   • सुधारिएको सार्वजनिक संलग्नता: सार्वजनिक मोबाइल एप्लिकेसन मार्फत, नागरिकहरूले आफ्नो वरपरको क्षेत्रमा वास्तविक-समयमा वर्षा र पानीको स्तरको जानकारी जाँच गर्न सक्छन्, जसले गर्दा सार्वजनिक विपद् रोकथाम जागरूकता बढ्छ।

चुनौती र भविष्यको दृष्टिकोण

• चुनौतीहरू: उच्च प्रारम्भिक प्रणाली लगानी; दुर्गम क्षेत्रहरूमा सञ्चार नेटवर्क कभरेज समस्याग्रस्त छ; दीर्घकालीन सेन्सर स्थिरता र तोडफोड प्रतिरोधको लागि निरन्तर मर्मत आवश्यक पर्दछ।
• भविष्यको दृष्टिकोण: योजनाहरूमा पूर्वानुमान शुद्धतालाई अझ सुधार गर्न एआई एल्गोरिदमहरू प्रस्तुत गर्ने; अनुगमन कभरेज विस्तार गर्न उपग्रह रिमोट सेन्सिङ डेटा एकीकृत गर्ने; र थप लचिलो "स्मार्ट नदी बेसिन" व्यवस्थापन ढाँचा निर्माण गर्न शहरी योजना र कृषि पानी प्रयोग प्रणालीहरूसँग गहिरो सम्बन्धहरू अन्वेषण गर्ने समावेश छ।

सारांश:
यस केस स्टडीले टिपिङ बकेट रेन गेज (स्रोतको सेन्सिङ), राडार फ्लो मिटर (प्रक्रियाको अनुगमन), र विस्थापन सेन्सर (पूर्वाधारको सुरक्षा) को समन्वयात्मक सञ्चालनले कसरी "आकाश" देखि "जमिन", "स्रोत" देखि "संरचना" सम्म एक व्यापक, बहु-आयामी बाढी अनुगमन र प्रारम्भिक चेतावनी प्रणाली निर्माण गर्छ भनेर देखाउँछ। यसले दक्षिणपूर्व एशियामा बाढी नियन्त्रण प्रविधिको आधुनिकीकरण दिशालाई मात्र प्रतिनिधित्व गर्दैन तर समान नदी बेसिनहरूमा विश्वव्यापी बाढी व्यवस्थापनको लागि बहुमूल्य व्यावहारिक अनुभव पनि प्रदान गर्दछ।

सर्भर र सफ्टवेयर वायरलेस मोड्युलको पूर्ण सेट, RS485 GPRS / 4g / WIFI / LORA / LORAWAN लाई समर्थन गर्दछ।

कृपया होन्डे टेक्नोलोजी कं, लिमिटेडलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

Email: info@hondetech.com

कम्पनीको वेबसाइट:www.hondetechco.com

टेलिफोन: +८६-१५२१०५४८५८२