IBM利用智能傳感器治理喬治湖含鹽量 未來(lái)將推向：

傳感器平臺(tái)由五個(gè)漂浮的垂直剖面儀組成，這些剖面儀從湖面一直監(jiān)測(cè)到五個(gè)深的底部。物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的設(shè)置非常智能化，可以真正推動(dòng)水質(zhì)測(cè)量，然后在平臺(tái)上創(chuàng)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。該平臺(tái)還帶有自適應(yīng)傳感，如果環(huán)境發(fā)生變化，傳感器平臺(tái)不僅能從自身的測(cè)量數(shù)據(jù)中感知到，還能從湖周?chē)渌鼈鞲衅髌脚_(tái)的測(cè)量數(shù)據(jù)中感知到。
　　研究者們每天運(yùn)行高分辨率的天氣計(jì)算機(jī)模型，然后輸入一個(gè)水文模型，也就是徑流模型，來(lái)說(shuō)明降水的終去向，以及它是如何流過(guò)陸地表面進(jìn)入湖泊本身的，再將這些都提供給另一個(gè)計(jì)算機(jī)模型。這些都是基于物理的、高性能的計(jì)算機(jī)模型，基本上可以模擬湖水的運(yùn)動(dòng)。所有這些因素結(jié)合在一起，每天都會(huì)產(chǎn)生36小時(shí)的天氣預(yù)報(bào)。
　　公路上含鹽量也是影響喬治湖的主要問(wèn)題之一，研究者們表示：“該方法確實(shí)有助于指導(dǎo)我們?cè)诤翁幰约叭绾螌?shí)現(xiàn)這些減排。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的行動(dòng)，我們從智能傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，公路的排鹽量已經(jīng)開(kāi)始減少。希望這個(gè)智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合創(chuàng)建模型預(yù)測(cè)情景的能力，能在未來(lái)保護(hù)喬治湖和其它湖泊以及水體。

IBM利用智能傳感器治理喬治湖含鹽量 未來(lái)將推向：
Jefferson Project項(xiàng)目始于2013年，它建立了一個(gè)智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，每年收集超過(guò)9TB的數(shù)據(jù)，再使用計(jì)算機(jī)建模來(lái)更好地了解淡水生態(tài)系統(tǒng)，并提供基于科學(xué)的見(jiàn)解。
　　“Jefferson項(xiàng)目的目的是研究人類(lèi)對(duì)淡水的影響，這一項(xiàng)目將從喬治湖開(kāi)始，后將慢慢擴(kuò)展到*的江河湖海當(dāng)中去。”Rensselaer Polytechnic理工學(xué)院的主任Rick Relyea說(shuō)。
　　喬治湖項(xiàng)目利用物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)來(lái)測(cè)量數(shù)據(jù)，并為弄清人類(lèi)如何對(duì)湖泊產(chǎn)生負(fù)面影響提供了一種新方法。這其中的一些技術(shù)，如硬件和軟件，是由IBM和Rensselaer公司內(nèi)部開(kāi)發(fā)的，他們表示：“我們正把越來(lái)越多的分析方法推廣到實(shí)際的傳感器節(jié)點(diǎn)，這些傳感器正在收集物理、化學(xué)和生物參數(shù)。