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IEKTopics|如何提升用智能 感知生態環境動態?
IEK產業情報網蔡振球組長、陳范倫經理、楊博傑副研究員/工研院綠能所、陳志洋(Chih Yang Chen)
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台灣經濟規模快速發展,然而工業化與城市化對環境帶來重大壓力,特別是台灣都市土地腹地面積小,也造成工業區污染很快就外溢到臨近住宅區。環境污染事件帶給社會重大的負面成本,例如日月光排放超標事業廢水至後勁溪、彰化電鍍業者共埋暗管排放廢水,嚴重污染地方重要灌溉水源,造成農業經濟損失。此外,根據天下雜誌報導,台灣10 大死因中有7 大和空氣污染密切,因診療肺炎等呼吸系統健康衍生之費用超過1,000 億元。

環境污染議題包羅萬象,從過去基礎環境管理的污染控制及廢棄物處置,主要採行管末處理,然而隨環保觀念的提升,逐漸轉型為以清潔生產、工業生態及循環經濟等進階環境管理策略。未來在物聯網百花齊放的世代,運用大數據治理環境,自動監控環境品質,針對異常情形預警及應變,提供高效的解決方案,勢必成為下一階段在智慧城市的環境管理趨勢。 

物聯網環境監測的困境

自歐盟於2009 年推動「物聯網行動計畫」,各國爭相發展物聯網應用,智慧環境管理的概念應運而生,環境品質管理面臨的第一個議題為:「環境品質感測器數量不足,需蒐集更多資訊以支援環境數據分析應用及環境資訊揭露。」此為環境數據缺乏問題,以我國空氣污染監測站為例,根據環保署空氣品質監測網資訊顯示,全國固定測站不到100 處,站點設置數量已不足以掌握龐大的環境背景資訊,而其當初站點的選址方式,亦隨現今環境的變化受到挑戰,尤其現今強調民眾應有知的權利(Right to Know),如何大量應用物聯網感測器於環境監測領域,達到環境資訊揭露、分析及應變,為刻不容緩的議題。

為廣布環境物聯網感測器,伴隨著第二個議題為:「環境品質感測設備價格偏高,無法因應大量環境布點之需求廣設感測點。」此為技術缺口問題,目前空氣、水及土壤等環境品質感測設備大多由國外進口感測器,再由國人進行組裝,關鍵零組件倚賴進口且無法因應國內環域之情境進行調整,同時費用也偏高,無法符合大量布建之目的,以水質感測裝置為例,具備量測單一重金屬功能的設備即超過30 萬元。如何規劃並扶植國內產業,因應環境需求設計並發展環境品質感測之設備,補足技術缺口為我國需突破處。

第三個議題為:「運用大數據分析解決環境問題經驗不足,且缺乏整體規劃。」此為應用端問題,以物聯網感測器或其他監測站蒐集環境數據,除了基礎的資訊揭露及超標警示外,更重要的是如何加值應用,找出監測數據外的重要資訊。然而我國於環境面大數據分析技術較為缺乏,實際應用亦以單點突破示範為主,如桃園市天羅地網計畫的環境資訊暨污染預警監控系統,可以自動連續監測部分河川水質並就異常情形結合E 化派遣稽查系統。後續如何整體規劃我國建置環境大數據分析應用平台,制訂標準統一功能架構蒐集環境資訊,結合動靜態大量數據關聯分析,作為環境資訊應用之參考依據,為我國未來需努力方向。 

借鏡西班牙

河川變色、火災預警搶先知  

即使物聯網在環境領域上尚有許多挑戰需克服,但國際上仍不乏成功案例,西班牙的環境監控應用即為一例,其以森林火災預防、河川預測及洪水預防、環境控制為目標,共設置34 個環境感測器於拉加羅查地區(La Garrocha),感測器採用Wi-Fi 通訊,配備太陽能板及充電電池,可供當地管理局實時讀取訊息,採取應變措施。應用於森林火災預防方面,布置11 個感測器,主要監測環境的溫度、濕度、CO 2及CO 濃度,作為火災發生的提前預警之用;此外,布置16 個感測器即時監測河川的流量及深度,作為洪水預防之用;在環境污染控制方面,以7個感測器,監控空氣污染及工業溶劑相關排放。其以感測器取代監測站的數據蒐集方式,可大量布點提升蒐集資訊,且整體目標明確,決策者能有效應用多面向的環境監測數據。 

透過巨量資料分析 

在未知環境創造價值

另外歐盟因應氣候變遷及調適議題,以環境研究框架(Environmental Research Infrastructures,ENVRI)發展之Reference Model,鏈結大氣資料庫、生態資料庫、海洋資料庫、監測地震及火山等動態觀測資料庫,利用巨量資料進行趨勢預測分析,以應對未來的環境挑戰。ENVRI 建立共通性系統語言,使用常見本體框架標準(Common Ontological Framework),將分析流程標準化,並清楚區分資料相關社群的定位,一致化各種環境資訊分析流程要素,進而降低相關計畫的對話門檻,進而產生研究交流,讓異質性資料庫可無縫操作,建立巨量資料計算與儲存分析方法。此模型已實際介接相關環境資料庫,每日蒐集即時異質資料超過數百GB,提供相關資訊的探索、獲取、視覺化與追蹤各觀測站的即時觀測值。其模型即時處理極端高容量數據、相關存取及發掘分析技術,為發展環境物聯網後端資訊處理重要環節。

 

系統性整合資料分析

物聯網應用於環境領域已成為各國發展重點,延續早期以感測器的資訊蒐集為主,現在則進一步整合行動雲端與巨量資料分析,在公共領域與個人生活領域都開創出愈來愈先進的應用服務。因應環境智慧治理新世代,結合環境領域及物聯網應用勢必成為未來在環境管理上的趨勢,我國需藉由政府扶持推動,異業結盟跨域整合發展環境品質感測物聯網,帶動國內企業跟上這股潮流創新營運與服務,才能建立更強大的競爭力,在激烈的全球化競爭中,立於不敗之地。

然而臺灣目前運用物聯網於智慧環境管理有二大問題:(1)感測元件技術缺口;(2)環境數據分析經驗缺乏。前者造成相關組件皆須由國外進口,再由國內組裝,在成本大幅提高下,欲達成廣布物聯網感測器以蒐集環境資訊的目標並不容易。後者即為資訊分析經驗缺口,雖然大數據議題備受重視,然而真正應用於環境分析,甚至到管理應變的案例少之又少,大多歸為單點突破,我國需要的是整體資料分析的系統性規劃。

從西班牙應用智慧感測器於環境監控的案例來看,僅用34 個感測器即滿足區域森林火災預防、河川預測及洪水預防、環境控制的需求,無論在環境資產、民眾資產及人體健康及安危上皆創造了一定價值。若我國投入資源至環境感測器元件的研發,未來得以自製低成本物聯網感測器,依不同目標需求大量布點,蒐集之環境數據將可創造相當高的效益。歐盟的Reference Model 則是在環境數據分析相當成功的案例,其提出的框架將分析流程標準化,可納入大量的異質資料實時分析。在環境數據分析經驗缺乏的我國具有相當高的參考價值。未來可建立統一環境資料分析標準架構,即便在不同的應用情境下皆採相同的資料處理分析模式,以系統性方式進行整體資料分析。

目前我國環境物聯網產業雖有發展,但仍為單點突破,缺少整體戰略性思維,需有跨域整合計畫支持以帶動整體產業鏈。目前行政院及環境保護署已藉由科技研發計畫及新興經建計畫之推動,初期扶植研究單位及企業投入資源,待技術成熟後逐步建構整體產業鏈,包括感測元件技術、物聯網通訊技術、資料管理分析及情境應用,並配合建立感測裝置效能測試及認證作業制度,以確保未來數據提供的資料品質及後續維護管理。工研院材化所、微系統中心亦投入開發水質、空氣污染物聯網感測元件,利用微機電製程技術,開發結合數位訊號控制器為平台的微型化水質、空氣檢測系統,感測pH、導電度、重金屬、O 3、CO 及CO 2

等項目,期以微型化及低成本達到廣布感測器,蒐集大量環境數據進行環境應用分析的目標。此外工研院綠能所亦規劃感測元件之動態模擬預警分析模組及污染源頭分析模組,期藉由感測器數據分析,提前針對水質或感測器異常情形預警;並結合動靜態數據,以連續監測資料、廠商基本資料、地理環域資料及稽查陳情資料等,縮小污染源頭範圍,快速篩選出可能不法廠商,藉此補足數據分析缺口。以上透過整體環境物聯網發展並與產業結合,未來可整案複製輸出,可作為物聯網其他應用領域之參考。      

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我國在智慧環境管理有三大議題,分別是(1)環境品質感測器數量不足,需蒐集更多資訊以支援環境數據分析應用及環境資訊揭露;(2)環境品質感測設備價格偏高,無法因應大量需求廣設感測點;(3)運用大數據分析解決環境問題經驗不足,且缺乏整體規劃。而國外不乏成功案例,西班牙透過環境物聯網布建,達到了森林火災預防、河川預測及洪水預防、環境控制的目標;而歐盟則以Reference Model,將分析流程標準化,鏈結大氣資料庫、生態資料庫、海洋資料庫、監測地震及火山等動態觀測資料庫,分析巨量資料進行趨勢預測。我國為突破感測元件技術缺口及環境數據分析經驗缺乏的困境,需有跨域整合計畫支持,由上而下透過政府帶頭推動,初期扶植企業投入資源,待技術成熟後逐步建構整體產業鏈。

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