Возможно, вскоре появится новая, более дешевая помощь, которая поможет справиться с одной из самых серьезных угроз, стоящих перед Большим Барьерным рифом.
Эта угроза представляет собой загрязнение с суши, стекающее вниз по течению через множество рек и ручьев, впадающих в прибрежные воды вдоль рифа.
Из-за размера рифа, который простирается на 2 300 километров вдоль побережья Квинсленда, крайне сложно получить представление о том, что происходит в режиме реального времени.
Теперь в сотрудничестве с учеными из Департамента окружающей среды и науки Квинсленда исследователи из Центра передового опыта ARC по математическим и статистическим исследованиям (ACEMS) разработали инструменты статистического прогнозирования, которые могут привести к развертыванию многих более низких -стоит датчики в этих реках и ручьях.
В настоящее время существует менее 50 станций долгосрочного мониторинга рек, предоставляющих информацию, которая используется в программах, связанных с защитой Большого Барьерного рифа. Это означает, что есть тысячи километров прибрежных земель и водных путей, где мы ограниченная информация», - сказала доктор Кэтрин Ли, младший исследователь ACMS в Школе математических наук QUT.
Есть возможность заполнения в более мелком масштабе с более дешевыми датчиками. Однако на данном этапе недорогие датчики еще не в состоянии показать две вещи, наиболее важные для определения качества воды. Это прямые измерения отложений и питательных веществ. Отложения могут задушить растения и животных. Питательные вещества важны для жизни, но дисбаланс может привести к множеству проблем. Недорогие датчики измеряют мутность и электропроводность. Мутность является мерой прозрачности воды, а электропроводность отражает уровень ионов, таких как соли в воде.
В исследовании, только что опубликованном в PLOS ONE, команда ACMS разработала статистические инструменты для использования этих данных о мутности и электропроводности и прогнозирования уровней отложений и питательных веществ в воде.
«Это действительно ключевые вещи, которые ищут водные агентства, как в том, каковы их ценности, так и в том, как они меняются с течением времени», - сказал доктор Ли.
Данные датчиков были предоставлены группой по исследованию качества воды (WQI) Департамента окружающей среды и науки Квинсленда. Имея возможность прогнозировать уровни отложений и питательных веществ, менеджеры могут автоматизировать процесс работы датчиков.
Прямо сейчас кто-то должен физически отправиться туда, где находится станция мониторинга, взять образец, отнести его в лабораторию и протестировать. Если мы сможем автоматизировать этот процесс с помощью датчиков, мы сможем получить многое. более частые прогнозы того, что происходит», - сказал д-р Севванди Канданаараччи, младший исследователь ACEMS на факультете эконометрики и бизнес-статистики Университета Монаш.
"Прогнозирование этих величин важно, потому что, если они внезапно изменятся, это будет признаком того, что нужно что-то проверить в системе."
Д-р Ли надеется, что проект приведет к развертыванию большего количества недорогих датчиков. Она также говорит, что они рассматривают возможность разработки приложения, которое смогут использовать фермеры и другие землевладельцы.
«Они стремятся убедиться, что они не тратят питательные вещества впустую, что то, что они используют, поглощается растениями на земле и не попадает в ручей», - сказал доктор Ли. «Они также стремятся уменьшить эрозию земель».
В работе, опубликованной ранее в этом году, группы ACMS и WQI показали, как обнаруживать аномалии в данных датчиков. Другими словами, им нужны были способы показать, что датчик работает неправильно.
«Вы хотите знать, что данные, которые вы собираете, хороши, прежде чем вы начнете предсказывать что-то еще», - сказал доктор Ли.
Это новое исследование также поможет ответить на такие вопросы, как размещение датчиков, их количество в определенных местах и необходимость их перемещения.
Большая картина заключается в том, чтобы определенные вещи, которые могут повредить рифу и нашим рекам, не попали в поток. Если это произойдет, мы сможем действовать своевременно, чтобы понять, что происходит и почему, - сказал доктор Ли.