Gel-IoT

Capture la variabilité géospatiale des ressources en eau et l'indice de qualité grâce à l'IoT

Pour comprendre l’indice de qualité de l’eau spécifique à une communauté, il ne suffit pas de disposer de données basées uniquement sur les paramètres de qualité de l’eau. L’augmentation de l’activité anthropique, la croissance démographique et l’urbanisation ont un impact significatif sur l’ensemble des ressources naturelles, notamment sur la qualité de l’eau, qui se détériore. Parallèlement à tous ces scénarios, l’extrême variabilité des conditions météorologiques aggrave la situation en aggravant de façon exponentielle la crise de l’accès, de la disponibilité et du prix abordable des solutions d’eau potable. Cela devient une préoccupation et une crise majeure. Un autre défi majeur est de ne pas avoir accès à des informations en temps réel sur la variabilité dynamique des niveaux de contamination de l’eau et son impact sur la santé publique, ce qui contribue au manque de sensibilisation de plusieurs parties prenantes. Par conséquent, de multiples parties prenantes ne sont pas en mesure de garantir la disponibilité d’eau potable car elles manquent de connaissances en temps réel sur la variation géospatiale dynamique de la qualité de l’eau et son impact. Par conséquent, les variations climatiques ainsi que les facteurs topographiques et environnementaux entraînent un impact spatio-temporel dynamique sur la qualité de l’eau régionale. En effet, les défis ci-dessus nous ont incités à étudier tous les facteurs d'impact de l'indice de qualité de l'eau (IQE), tels que les caractéristiques du terrain, les variations climatiques, les activités anthropiques, les pratiques agricoles, etc., qui affectent la qualité de l'eau et à développer une solution qui pourrait déterminer les variations dynamiques. indices zonaux de qualité de l’eau. La variabilité de la qualité de l'eau de différentes sources sera étudiée en utilisant plusieurs techniques de surveillance des données telles que la télédétection, la surveillance in situ, etc. Le cadre GEL-IoT est capable de diffuser les données capturées à l'aide de telles techniques de surveillance et de permettre ainsi aux membres de la communauté et aux autres parties prenantes d'être « sages en matière d'eau ». Il permet d'identifier les contaminants prédominants et les maladies provoquées par ceux-ci, que les autorités des eaux ou les décideurs pourraient utiliser pour prendre des mesures correctives pour un endroit spécifique. Toutes les informations collectées par le cadre GEL-IoT aideront à la conception et au développement de modèles de décision basés sur l'IA intégrant les modèles géospatiaux (modèles GeoAI) et les modèles commerciaux centrés sur la communauté qui contribuent à la durabilité du système de purification de l'eau et à la formation de l'eau. communautés sages.