2018年4月24日
卫星和手机:全球发展中水和卫生技术远程监测指南
贡献:Rob古蒂
从探测水源的卫星到“智能”厕所，新工具已经出现，以帮助解决服务不足社区的水和卫生基础设施问题。几十年来，政府和全球发展从业者一直在努力为世界上难以到达的贫困地区提供清洁水和可用的卫生系统。从业者们都知道，安装乡村水泵只是第一步。真正的挑战是保持服务和基础设施的长期运转。这意味着水泵在安装后很长一段时间内保持正常工作，确保饮用水得到真正的处理，没有危险的污染物，为没有下水道的厕所提供服务，等等。
长期维护的障碍之一可能是对问题的简单无知。当水泵坏了或者厕所满了的时候，人们并不总是知道该找谁，服务提供者也不知道什么时候需要他们。现在，新的遥感解决方案正在为全球穷人的供水和卫生服务消除一些神秘感。
埃文·托马斯介绍了记录的E4C网络研讨会(上图)，通过物联网解决方案开云体育官方改善水和能源服务交付。在这篇文章中，波特兰州立大学副教授兼SweetLab主任托马斯博士解释了遥感和互联网连接设备的进步，这些设备可以在需要关注时提醒服务提供商。
托马斯博士和他的同事写了一本关于这个话题的书，最近由世界银行出版，《讲卫生运动影响措施的创新:为可持续发展目标提供信息的水和环境卫生测量技术和实践》。这些节选自第五章“遥感WASH-In - Situ和遥感技术”。要更深入地探索这个主题，包括引用，请参阅上面的链接。
遥感WASH-In - Situ和遥感技术
供水和卫生服务的复原力取决于可靠和持续的可靠性指标，由供资机构利用这些指标来激励服务提供者的绩效。通过卫星资产和现场传感器进行的远程监测可能有助于解决发展中社区中信息不对称和数据差距的一些挑战，包括不可靠的调查数据和依赖抽查来评估绩效。
卫星遥感解决方案
各种卫星数据产品已被用于援助供水和卫生项目。主要的例子包括:
地球资源卫星8号于2013年发射，是一颗由美国国家航空航天局(NASA)和美国地质调查局管理的地球观测卫星。它有两个主要仪器，操作性陆地成像仪(可见、近红外和短波红外)和热红外传感器(TIRS)。Landsat 8每16天覆盖地球上的每一点，分辨率为15-100米。遥感专家可以利用其测量结果对广大地区的流域健康进行规划级估计。此外，土地利用分类可以识别农村与城市的建筑环境和人口密度。
SERVIR是NASA和美国国际开发署(USAID)的一个项目，它帮助发展中国家使用卫星信息来管理气候风险和土地使用。SERVIR利用Landsat、ASTER、MODIS(中分辨率成像光谱仪)和其他卫星资产来监测水质及其变化。开云体育体育赛事
利用热带降雨测量任务的数据，尼罗河流域倡议与美国宇航局合作，为东尼罗河流域提供洪水预报和水平衡估计。
普林斯顿大学的陆地表面水文学小组开发了非洲干旱监测系统，并提供了降雨、温度和其他水文变量的地图。
美国国际开发署饥荒预警系统网络(FEWS NET)利用卫星资产监测降雨和作物产量，并将这些数据与社会经济见解相结合，以确定可能易受粮食不安全影响的人口群体。
美国宇航局的Terra卫星包括两个用于流域监测的仪器。MODIS和多角度成像光谱仪卫星资产可用于确定气溶胶光学深度、地表温度、增强植被指数和中红外反射率。其中一些数据可用于评估大水体尺度上的叶绿素、蓝藻色素、有色溶解有机物和悬浮物等水质参数。
在尼日利亚，世界银行最近使用地理信息系统制图技术，将住户调查数据与MODIS土地利用估算值进行比较，得出水和卫生设施指标(包括水和卫生设施服务获取情况)的空间分布估算值(世界银行2017年)。
美洲开发银行(IDB)开发了Hydro-BID平台，通过绘制和跟踪23万多个集水区，协助拉丁美洲和加勒比国家进行水管理。Hydro-BID平台被政府机构和水务公司用于区域水管理和基础设施规划。
无人驾驶飞行器
研究人员越来越多地使用无人驾驶飞行器(uav)来绘制流域地图。无人机的技术发展及其以比载人机载平台和卫星成像低得多的操作和前期成本获取高分辨率三维信息的能力，使得无人机图像采集在几个应用中具有吸引力。
在过去的十年中，利用无人机进行环境监测、管理和评估的研究应用得到了越来越多的探索。研究发现，在自然资源、生物质、森林和植被监测中使用无人机进行数据收集，对数据的时空分辨率产生了重大影响，而且价格比传统监测方法更具成本效益。
原位传感器
原位仪器从流量计和水质传感器到安装在厕所的运动探测器都有变化。这些传感器技术可用于操作或在统计采样框架内使用。数据可以在本地进行记录，以便人工检索，也可以短距离传输给附近的枚举人员，或者通过Wi-Fi、蜂窝网络、卫星和其他无线网络传输给远程操作员和研究人员。
一些仪器已被普遍使用，而其他技术正在兴起。然而，考虑到远程和电力受限的环境，以及固定基础设施之间的高度可变性，包括使用年限、材料、质量、服务和功能，任何基于电子传感器的解决方案通常要么是定制工程，要么是通过分析来补偿这些复杂性。开云全站app登录官网入口下载例如，为农村钻孔配水方案设计的传统流量计必须解决管道直径、材料、压力、深度、螺纹类型和其他需要定制工程和管道的特性。开云全站app登录官网入口下载相反，非侵入式超声波流量计可能更容易适应各种水方案。
水质传感器
几种水质传感器通常用于现场连续监测和基于样品的测试。现成的传感器很容易用于测量pH值，溶解氧，电导率(通常用于测量盐度)，浊度，温度，氯和各种溶解离子，包括氟化物，氨，银，硝酸盐和亚硝酸盐(通常是肥料的副产品)和总有机碳。
与可持续发展目标(SDG)具体目标6.1和6.2监测直接相关的最新传感器应用如下。
微生物传感器
一类光学荧光计提供了实时的潜力原位粪便污染检测。这些传感器检测与微生物污染存在相关的色氨酸样荧光(TLF)。近年来，一些实验室级产品已在该领域被验证为预测大肠杆菌(E. coli)。然而，这些仪器需要经常清洗，不适合长期自主操作，而且成本高达7500美元或更多。这些最先进的荧光计解决方案不是长期设计的invsitu使用时，主要是因为生物污垢和基线漂移会使信号衰减和模糊。
光学荧光计提供了实时的潜力原位粪便污染检测，但它们很昂贵，不适合长期操作。
目前还没有可行的办法原位监测饮用水微生物污染的电子传感器。最适合此应用的产品是基于光谱的大肠杆菌TLF传感器。联合国儿童基金会最近发布了一份目标产品简介，详细说明了改善饮用水微生物污染传感器系统的市场需求(UNICEF 2014)。
化学传感器
市面上有几种用于氟化物监测的传感器，氟化物是一些国家的优先化学成分。它们包括哈希森+氟离子电极和各种用于大型配水系统的在线传感器，如罗斯蒙特氟化物监测系统(艾默生自动化解决方案，2017年)和ATI氟化物监测仪。
在饮用水中砷的检测方面仍需进一步发展。
在孟加拉国，砷污染是影响健康的优先污染物，开发中的生物传感器可以迅速部署，以指示饮用水中的砷。同样，有几种现成的基于传感器的技术用于监测砷污染。其中包括Palintest数字砷检测试剂盒和IPI数字砷检测器。然而，在这一领域仍然需要进一步的技术发展。
从E4C的开云体育官方解决方案库
电化学砷修复(ECAR)，由加州大学伯克利分校Gadgil实验室
多参数传感器
Akvo Caddisfly建立在基于智能手机的应用程序Akvo Flow之上。目前，Akvo Caddisfly可以测量几种水质参数。氟化物的测定方法是在测试室内收集水，向样品中加入试剂，并根据样品和试剂混合物产生的颜色拍照分析浓度。盐度是通过USB线直接连接到手机上的电导率传感器测量的。此外，Akvo Caddisfly可以对任何基于颜色的测试条进行分析，自动将测试条的颜色与颜色校准卡相对应，从而消除了用户的任何主观性。
供水服务的提供和使用
在许多城市的市政供水中，水表通常用于测量服务交付和计费。这些仪表在功能和形式上各不相同，从手动读取的机械仪表到远程报告传感器。供水服务供应商和客户面临的一个挑战是“非收入水”(NRW)——生产但不收费的水。在发展中国家，北威州每年损失的水估计超过400亿美元，损失的水足够为2亿人服务——450亿升——还有300亿升的水是由于糟糕的计量或计费程序造成的。这种负反馈循环削弱了公用事业公司提供可靠、安全的水的能力，也削弱了客户为这项服务付费的意愿。
改进水表和流程可以减少北威州的差距，并提高供水服务的质量和信心。在印度，NextDrop Technologies将远程报告水表与定期水质检测相结合，以减少用水量、泄漏和服务中断。
同样在印度，社会企业Piramal Sarvajal开发了一种反渗透水处理“ATM”(自动柜员机)，可以持续监测和远程报告系统功能和水质。
“智能”手动泵
在撒哈拉以南非洲，大约有100万台手水泵向整个非洲大陆2亿多农村用水用户供水，但据认为，多达三分之一的手水泵在任何时候都无法工作，其中30 - 70%的手水泵在两年内损坏。2013年，牛津大学对66台可移动的“智能手泵”进行了试验。研究表明，在试验中修复了带有蜂窝网络传感器的手动泵后，泵的停机时间从平均27天减少到2.6天。参与社区支付水泵服务的意愿也增加了三倍以上。
泵上的传感器的修复时间为21天，功能为91%，而基线的修复时间为214天，功能为56%。
在这项工作的基础上，2014年，波特兰州立大学和国际活水组织在卢旺达的三个省安装了181个手机水泵使用传感器。将标称维护模型与“最佳实践”电路骑行模型进行比较，其中专门的人员和用品被分配到泵组，以及“救护车”服务模型，其中传感器数据触发服务调度。只有在救护车模型中，传感器数据可供实施者使用，并用于派遣技术人员。
在基线测试中，56%的泵是正常工作的，平均无工作时间约为214天。在研究期间，名义维修组的成功维修时间中位数约为152天，平均每个泵的功能约为68%。在环骑组中，成功修复的中位时间接近57天，每个泵的平均功能接近73%。在救护车服务组中，成功的修复间隔接近21天，平均功能接近91%。
“智能”米
智能电表是一种首先在电力行业成熟的方法，它允许水务公司在不需要人工抄表的情况下获得所需的电表读数。美洲开发银行最近的一份报告总结了智能水表的机遇和局限性。智能电表可以通过以下方式使水务公司、环境和客户受益:
- 降低抄表成本
- 通过减少路上的人数来加强员工的安全
- 减少计费错误和延迟
- 监察供水系统
- 为平衡客户需求提供有用的数据
- 实现动态定价(根据需求提高或降低水的成本)
- 让客户调整生活习惯，以减低水费
- 减少客户投诉电话，提高客户满意度
- 监控篡改仪表和水盗窃
- 尽早发现水管泄漏，以便更快地修复。
尽管智能电表有很多好处，但它们也给水务公司、客户和环境带来了挑战。他们需要:
- 前期资金投入和对新技术的长期财务承诺
- 管理大量计量数据，确保计量数据安全，防止网络攻击
- 适当的培训
- 管理客户对新仪表的反应
- 处理旧仪表
家庭用水处理
市面上有几种产品可用于监测残留氯，这是水处理方法和水安全的指示。这些包括口袋色度计从哈希，分析，DKK-TOA，欧米茄，和其他供应商。
一些研究也测量了家用滤水器的使用情况。在卢旺达，在170户家庭中进行了一项分组随机对照试验(70户不知道传感器的存在，100户是开放的)，测试在为期四周的监测期间，了解电子监测器是否会导致家庭每周用水的不同。
在使用电子设备监控的家庭中，滤水器的使用量上升了63%，四周后又下降了。
在第一周观察到，两组之间每周使用滤水器的次数增加了63%，开放组平均使用4.4次，盲区组平均使用2.83次，在第四周下降到55%的微不足道的差异，开放组使用2.82次，盲区使用1.93次。在四周的安装期间，两组的滤水器使用率都有所下降。这项研究表明，行为监测应该尝试解释对电子监视器持续数周或更长时间的意识的反应。
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卫生用
被动式厕所使用监视器(PLUM)是一个基于运动检测器的传感器平台，用于估计厕所的使用情况。PLUM是在
加州大学伯克利分校该传感器使用一个简单的无源红外运动探测器来识别动物的温体运动
厕所停滞。这种二进制运动数据每隔三秒被记录下来，要么记录在传感器设备上，要么通过蜂窝或卫星数据网络传输，以供在线处理。结构化观察验证算法将这些运动数据处理成离散的使用估计。这些估计在个别家庭中比在可能形成排队的社区厕所中更可靠。在某些情况下，传感器包括无线电频率识别阅读器，以满足厕所服务的要求，如在肯尼亚内罗毕与Sanergy公司演示的那样。
在孟加拉国最近的一项研究中，这些传感器显示了厕所使用情况的严重过度报告。在孟加拉国52个村委会随机抽取的1207户家庭中，平均四天自我报告的厕所使用次数为32.8次，而传感器分析显示平均为21.7次，这表明厕所使用夸大了50%以上。在回归模型的低端，截距表明许多家庭报告使用厕所，而实际上没有检测到使用厕所。
同样，在最近对印度25个村庄的292个家庭进行的一项横断面研究中，这些传感器安装了两周，并与家庭回应调查进行了比较。报告的平均每日使用量几乎是传感器记录使用量的两倍，在过去48小时内报告的每日使用量之间存在适度的一致性。
洗手监控
传感器还可以提供洗手行为的客观和非突兀的特征。
联合利华(Unilever)开发的SmartSoap是一款外观普通的肥皂，内置了一个加速度计，可以测量三个轴的运动，从而检测到使用情况。就其本身而言，SmartSoap可以提供每天使用肥皂条的准确次数。通过将SmartSoap数据与放置在肛门清洁用水容器上的运动传感器的数据相结合，研究人员能够检测排便后的洗手情况。尽管总体上肥皂的使用量增加了，但他们发现，排便后使用肥皂的次数并没有增加。
同样，美慈组织将基于运动探测器的厕所传感器与水流传感器结合起来，监测使用厕所后洗手的情况。他们发现，除一个地区外，所有地区的厕所后用水量都很低(不到10%)，该地区的厕所后用水量几乎达到40%。他们还发现，自我报告的厕所使用情况和使用后洗手情况比传感器检测到的厕所使用情况和使用后洗手情况要多得多(分别高达4倍和25倍)。
这是根据世界银行和美洲开发银行的原著改编的。改编中表达的观点和意见是改编作者或作者的唯一责任，不受世界银行或美洲开发银行的认可。
摘自托马斯、埃文、路易斯·阿尔贝托·安德雷萨姆斯、克里斯蒂安·博尔加-维加和Germán斯图辛格主编。2018.《讲卫生运动影响措施的创新:为可持续发展目标提供信息的水和环境卫生测量技术和实践》。发展方向。华盛顿:世界银行。doi: 10.1596 / 978-1-4648-1197-5。
许可:知识共享署名CC BY 3.0 IGO
标签:遥感解决方案
21-06-2018 08:28:15 PM
Mohammad riaz kabir说:
24/05-2018 11:26:32 am
Douglas Ajagbe说: