Intelligentes System zur Modellierung hydrologischer, klimatischer und umweltbezogener Prozesse
Konzept
WOOD AI— ist eine intelligente Analyseplattform, die das zentrale Element des Ökosystems darstellt.DREVO Living MountainsEs kombiniert Daten von Sensoren, Drohnen, Satelliten, Robotersystemen und einem digitalen Zwilling, um natürliche Prozesse zu modellieren, Veränderungen vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Überwachungssystemen erfasst DREVO AI nicht nur aktuelle Ereignisse, sondern modelliert auch mögliche Zukunftsszenarien und bewertet die Auswirkungen von technischen Lösungen, des Klimawandels und der Wiederherstellung von Ökosystemen.
Das Hauptprinzip:
Den zukünftigen Zustand des Ökosystems verstehen, bevor die Restaurierungsarbeiten beginnen.
Hauptaufgaben
DREVO AI bietet:
Modellierung hydrologischer Prozesse;
Klimaprozessmodellierung;
Modellierung der Ökosystementwicklung;
Vorhersage von Naturrisiken;
Optimierung der Wiederherstellungsmaßnahmen;
automatische Bewertung der Projekteffektivität;
Unterstützung für das strategische Management natürlicher Ressourcen.
Systemarchitektur
DREVO AI besteht aus mehreren spezialisierten Modulen.
Hydrologie-KI
Modelle:
Fällung;
Oberflächenabfluss;
Infiltration;
Grundwasserbewegung;
Frühjahrsfütterung;
Betrieb aller neun Kaskaden;
saisonaler Wasserhaushalt;
Überschwemmungsprozesse.
Ermöglicht es Ihnen, Folgendes im Voraus festzulegen:
Orte, an denen neue Schluchten entstehen;
Überschwemmungsgefährdete Gebiete;
Bereiche mit unzureichender Infiltration;
SystemeffizienzBergschwammDie
Klima-KI
Analysiert:
Lufttemperatur;
Luftfeuchtigkeit;
Wind;
Verdunstung;
Transpiration;
Schneereserven;
Wahrscheinlichkeit der Nebelbildung;
mikroklimatische Veränderungen.
Wird in Verbindung mit verwendetDREVO Wolken- und Nebelsystemzur Kontrolle der lokalen Luftfeuchtigkeit.
Ökologie KI
Modelle:
Waldwachstum;
Entwicklung von Pflanzengemeinschaften;
Verbreitung der Arten;
Wiederherstellung der biologischen Vielfalt;
Mykorrhiza-Entwicklung;
Ansammlung organischer Substanz;
Wiederherstellung von Sümpfen;
Sukzession von Ökosystemen.
Ermöglicht es uns, die Waldentwicklung für die kommenden Jahrzehnte vorherzusagen.
Boden-KI
Analysiert:
Humusbildung;
Bodenstruktur;
Luftfeuchtigkeit;
Infiltrationskapazität;
Kohlenstoffgehalt;
biologische Aktivität.
Das System prognostiziert Veränderungen der Bodenfruchtbarkeit nach der Durchführung von Wiederherstellungsmaßnahmen.
Biodiversität KI
Bewertet:
Artenvielfalt;
Zustand der Bevölkerung;
Migrationsrouten;
invasive Arten;
ökologische Vernetzung;
Nachhaltigkeit des Ökosystems.
Risiko-KI
Automatische Risikoberechnung:
Überschwemmungen;
Trockenheit;
Waldbrände;
Erdrutsche;
Schlammlawinen;
Erosion;
Walddegradierung;
Versalzung von Küstengebieten.
Arbeiten mit neun Kaskaden
Kaskade 1 - Grate
Folgende Aspekte werden analysiert:
Schneefall;
Windlasten;
Nebelbildung;
Niederschlagsverteilung.
Cascade 2 - Obere Hänge
Folgende Simulationen werden durchgeführt:
Infiltration;
Entwicklung der Erosion;
Effizienz von Mikroterrassen;
Hangstabilität.
Kaskade 3 - Mittlere Hänge
Prognosen:
Waldwachstum;
Biomasseakkumulation;
Humusentwicklung;
Wasserspeichervermögen des Wald-"Schwamms".
Cascade 4 – Schluchten und Bäche
Berechnet:
Durchflussrate;
Sedimenttransport;
Schwellenwerteffizienz;
Renaturierung von Flussbetten.
Cascade 5 - Vorgebirge
Folgendes wird festgestellt:
Infiltrationsvolumina;
Befüllen von Schwimmbecken;
Auffüllung der Grundwasserleiter;
Verfügbarkeit von Wasser für die Landwirtschaft.
Kaskade 6 – Überschwemmungsgebiete
Prognosen:
saisonale Überschwemmungen;
Wiederherstellung von Sümpfen;
Ansammlung von alluvialen Böden;
Dynamik von Auwäldern.
Cascade 7 - Ästuar
Folgende Aspekte werden analysiert:
Wasserqualität;
Sedimentwanderung;
Delta-Zustand;
Versalzungsgefahr;
Wiederauffüllung küstennaher Grundwasserleiter.
Cascade 8 – Küstenzone
Folgende Simulationen werden durchgeführt:
Küstenerosion;
Sandtransport;
Dünenentwicklung;
Stabilität der Lagunen;
Einfluss von Stürmen.
Cascade 9 - Offenes Meer
Folgende Aspekte werden analysiert:
Verdunstung;
Wärmeaustausch;
Zustand der marinen Ökosysteme;
Verbindung mit der atmosphärischen Zirkulation;
Auswirkungen auf das regionale Klima.
Szenariomodellierung
Mit DREVO AI können Sie die Folgen verschiedener Szenarien im Voraus abschätzen.
Extreme Regenfälle
Das System berechnet:
Wasserwege;
mögliche Zerstörung;
Effizienz von Kaskaden;
der Bedarf an zusätzlichen technischen Lösungen.
Trockenheit
Folgendes wird festgestellt:
Abnahmerate der Luftfeuchtigkeit;
Zustand des Waldes;
Stabilität der Federn;
Zusätzlicher Flüssigkeitsbedarf.
Waldbrände
Das System simuliert:
Eintrittswahrscheinlichkeit;
Ausbreitung des Feuers;
Einfluss des Windes;
Verfügbarkeit von Wasserquellen;
Wirksamkeit der Brandschutzmaßnahmen.
Waldwiederherstellung
KI sagt Folgendes voraus:
Wachstumsrate;
Veränderung der biologischen Vielfalt;
Kohlenstoffansammlung;
Auswirkungen auf den Wasserhaushalt;
der Zeitrahmen für die Ausbildung eines ausgereiften Ökosystems.
Selbststudium
Das System verbessert seine Modelle ständig.
Datenquellen:
Lebendes Bergobservatorium;
TREVO AeroSense Drohne;
Digitaler Zwilling des Gebirges;
Satellitenbeobachtungen;
Feldforschung;
Klimadatenarchiv.
Mit jeder neuen Saison verbessert sich die Genauigkeit der Vorhersagen.
Entscheidungsunterstützung
DREVO AI generiert Empfehlungen für:
Einrichtung neuer Waldkorridore;
Bau von Mikroterrassen;
Wiederherstellung der Quellen;
Anlage von Versickerungsbecken;
Erosionsschutz;
Optimierung der Brandschutzinfrastruktur;
Platzierung neuer Sensoren.
Empfehlungen sind ein Entscheidungshilfsmittel und bedürfen vor ihrer Umsetzung einer fachlichen Überprüfung.
Integration
DREVO AI ist der intelligente Kern der gesamten Plattform.
Es vereint:
DREVO Bergschwamm;
Bergquellen-Wiederherstellung;
Bergwaldkorridore;
DREVO Wolken- und Nebelsystem;
Lebende Bergsternwarte;
Digitaler Zwilling des Gebirges;
TREVO AeroSense Drohne;
DREVO Mountain Rover;
DREVO Smart Agriculture;
Initiative zur Stärkung der Wasser- und Bodenresilienz der atlantischen und mediterranen Küsten (AMCWSRI)Die
Erwartete Ergebnisse
Nach der Implementierung des Systems wird Folgendes erreicht:
Steigerung der Wirksamkeit der Erholungsmaßnahmen;
Verringerung des Risikos von Konstruktionsfehlern;
Früherkennung von Naturgefahren;
Steigerung der Nachhaltigkeit von Ökosystemen;
Reduzierung der Überwachungs- und Verwaltungskosten;
Beschleunigung der Entscheidungsfindung;
die Möglichkeit der langfristigen Prognose der Entwicklung von Wassereinzugsgebieten;
Aufbau einer wissenschaftlichen Datenbank für das Management von Naturschutzgebieten.
Projektmission
WOOD AIist das intellektuelle Zentrum des ProjektsDREVO Living Mountains. Wenn Lebende Bergsternwartedient als Nervensystem,TREVO AeroSense Drohne- mit Augen undDigitaler Zwilling des Gebirges— das digitale Gehirn des Gebiets, dannWOOD AISie wird zur analytischen Intelligenz der gesamten Plattform. Sie kombiniert Daten zu hydrologischen, klimatischen und ökologischen Prozessen und wandelt diese in Prognosen und wissenschaftlich fundierte Empfehlungen um, die dazu beitragen, Bergökosysteme im Kontext des Klimawandels schneller, genauer und widerstandsfähiger wiederherzustellen.