Một thách thức mà Thành phố New York đang đối mặt là đo lường những dữ liệu nhằm có những giải pháp tích cực, giảm thiểu tác động tiêu cực lũ lụt đường phố và ô nhiễm tiếng ồn.

Hai nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Khoa học Đô thị và Tiến bộ (CUSP) Đại học NewYork (NYU) phát triển mạng lưới cảm biến, cho phép thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực về lũ lụt và ô nhiễm tiếng ồn, cho phép New York có thể lập tức có giải pháp giảm thiểu tác động tiêu cực và tổn thất trong đô thị.

 

 Cảm biến lũ gắn trên một cột biển báo, có một bộ phát xung siêu âm và máy dò. Cảm biến FloodNet, được gắn trên các cột biển báo tại các vị trí dễ xảy ra ngập lụt.

Cảm biến tiếng ồn, được phát triển từ năm 2015 do thành phố New York xác định đây là vấn đề chất lượng cuộc sống, nhưng thành phố chỉ có 50 nhân viên thực thi các quy định về ô nhiễm tiếng ồn, phải giải quyết hàng triệu khiếu nại mỗi năm.

Năm 2015, với sự hỗ trợ của Quỹ Khoa học Quốc gia năm 2015, dự án Sounds Of New York City (SONYC) được thành lập để phát triển, sản xuất và triển khai các cảm biến tiếng ồn, phối hợp với Cục Bảo vệ Môi trường New York (NYC), cơ quan thành phố có nhiệm vụ thực thi quy định về tiếng ồn . Charlie Mydlarz , PGS thuộc NYU CUSP, lãnh đạo các nhà khoa học thiết kế cảm biến cho dự án, bao gồm giám sát tiếng ồn quy mô lớn, công nghệ máy học, phân tích dữ liệu lớn để theo dõi, phân tích và phản ảnh chính xác hơn tình trạng ô nhiễm tiếng ồn đô thị.

 

 

Phương pháp tiếp cận sử dụng mạng cảm biến để giám sát đô thị cũng được dự án FloodNet , một đơn vị kinh doanh của các nhà khoa học thuộc NYU và Đại học Thành phố New York (CUNY), nhân viên cơ quan thành phố tại Văn phòng Phục hồi Khí hậu của Thị trưởng NYC (MOCR), Văn phòng Giám đốc Công nghệ có sự tham gia của các GS NYU CUSP Andrea Silverman , Elizabeth Henaff, Tega Brain và Mydlarz nghiên cứu áp dụng.

Theo dự án FloodNet, New York có rất ít hoặc không có dữ liệu định lượng thời gian thực về lũ lụt thành phố. Để đối phó kịp thời với vấn đề này, yêu cầu bức thiết là thu thập dữ liệu ngập lụt trong mùa mưa bão.

Nghiên cứu của các GS Silverman, Henaff và Brain ban đầu đặt mục đích đo lường chất gây ô nhiễm trong nước lũ. Nhưng nhóm nghiên cứu nhận thấy, rất khó để xác định thời điểm đến thực địa để lấy mẫu nước lũ. Không có dữ liệu cụ thể mức độ lượng mưa sẽ gây ra lũ lụt trên các đoạn đường phố khác nhau ở NYC. Trước khó khăn này, nhóm nghiên cứu quyết định tự thu thập dữ liệu cụ thể, thời gian thực trên các đoạn đường phố dễ ngập.

Phương thức hoạt động các mạng cảm biến

Được thành lập vào năm 2020, dự án FloodNet bắt đầu phát triển các cảm biến mực nước và thu thập dữ liệu về tần suất, mức độ nghiêm trọng và tác động của lũ lụt ở New York. Dữ liệu và những thu được thông qua FloodNet có thể được cư dân địa phương, các nhà nghiên cứu và các cơ quan thành phố sử dụng để đối phó các nguy cơ lũ lụt.

Thành phố New York thừa nhận tầm quan trọng của dữ liệu cảm biến lũ lụt trong báo cáo đầu tiên của Lực lượng Đặc nhiệm Ứng phó Thời tiết Cực đoan, xác định việc triển khai cảm biến như một sáng kiến ​​trong kế hoạch hành động nhằm tăng cường khả năng ứng phó của Thành phố đối với các hiện tượng ngập lụt trong tương lai.

Thiết kế chung của mạng cảm biến SONYC và FloodNet phát triển trên cùng một khái niệm cơ bản về mạng cảm biến, nhưng dựa trên hai loại công nghệ cảm biến khác nhau. Trong dự án SONYC, công nghệ xương sống là micrô Hệ thống cơ điện tử siêu nhỏ (MEMS) chất lượng cao, mạnh và giá thành thấp.

Dự án FloodNet, các cảm biến hoạt động trên cơ sở sử dụng xung siêu âm hướng xuống, được tạo ra bởi bộ chuyển đổi piezo với bộ thu phía sau đầu dò để phát hiện phản xạ của xung. Thời gian giữa phát và thu tín hiệu xung cho phép xác định độ ngập nước của lũ tại địa điểm. 

Cảm biến FloodNet được gắn trên các cột biển báo và cột đèn tại những địa điểm dễ xảy ra lũ lụt ở NYC. Các cảm biến được điều chỉnh để chỉ phát hiện phản xạ từ các bề mặt lớn như nước lũ chứ không phải các bề mặt nhỏ.

Dữ liệu thô cung cấp thông tin bảo vệ môi trường

Cả SONYC và FloodNet đều có hiệu quả cao. Theo GS Mydlarz, phiên bản mới nhất của SONYC, được gọi là SONYC Home, các cảm biến được gắn trên cửa sổ của người dân New York, đăng ký khiếu nại về tiếng ồn, thường do xây dựng hoặc thu gom rác thải. Nhờ có cảm biến này, những khiếu nại của người dân được xác minh và Cục bảo vệ Môi trường (NYC DEP) có giải pháp giải quyết ô nhiễm tiếng ồn theo dữ liệu thu được"

Tương tự như vậy, FloodNet cung cấp cho cộng đồng những thông tin hữu ích trong mưa lữ. Cảm biến không ngăn được lũ lụt ở khu vực lân cận. Nhưng nguồn dữ liệu có thể được dùng để thông báo hoặc cho phép tập trung nguồn lực can thiệp kịp thời. Nguồn dữ liệu tích hợp có thể là cơ sở để thành phố có những giải pháp căn bản hơn giải quyết ngập lụt.

Mở rộng mạng và Quản trị dữ liệu

FloodNet đã chứng minh giá trị khi cung cấp dữ liệu thời gian thực cho thành phố, đặc biệt trong cơn bão cực đoan Henri và Ida cuối năm 2021.

Các cảm biến FloodNet có thể ghi lại hồ sơ của lũ lụt mức đường phố, với một số vùng nước lũ sâu tới 3 feet (91,5 cm). Những khả năng này có thể mở rộng do FloodNet đang trong giai đoạn thử nghiệm. Đến đầu năm 2022, cảm biến cung cấp thêm thông tin như tốc độ và hướng dòng chảy hoặc những dữ liệu khác khi mạng mở rộng và bảng thống kê dữ liệu được đưa vào sử dụng.

Công nghệ cơ bản của cảm biến SONYC và FloodNet có thể chuyển giao và mở rộng cho những thành phố khác. Thách thức không nằm trong việc triển khai mạng cảm biến thành phố mà là sự nhận thức và hợp tác của các quan chức thành phố mạng phát triển cũng như sử dụng dữ liệu thu thập được để hỗ trợ cộng đồng dân cư và giảm thiệu hậu quả mùa lũ lụt cũng như ô nhiễm tiếng ồn.

Cảm biến âm thanh do dự án SONYC NYU chế tạo được thiết kế cho các điều kiện cài đặt khó khăn,  thu thập dữ liệu và cho phép giám sát và ứng phó hiệu quả với ô nhiễm tiếng ồn đô thị.