Forskere sigter mod at bruge crowdsourcede data til at forbedre forudsigelser om oversvømmelser

I foråret 2011 Hydrogeolog Chris Lowry ved Buffalo-universitetet hamrede en gigantisk målestav i bunden af ​​en dam i det vestlige New York. I nærheden, han postede instruktioner, der forklarer, hvordan forbipasserende kunne læse personalet og skrive ham vandstanden.

Med denne ydmyge begyndelse, CrowdHydrology blev lanceret.

Initiativet er siden udvidet til strømme til 14 stater, og Lowry søger nu at bruge det til at forbedre forudsigelser om oversvømmelser i USA.

Med ny finansiering fra National Science Foundation (NSF), han arbejder på at integrere crowdsourcede data fra CrowdHydrology i den nationale vandmodel, et værktøj udviklet af National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) til at forudsige forhold langs landets vandveje.

"Der er ikke mange mennesker, der ved dette, men der er en national vandmodel, der simulerer og forudsiger strømning i alle vandløb i det kontinentale USA, " siger Lowry, Ph.D., en lektor i geologi ved UB College of Arts and Sciences. "Jeg tilbragte sommeren nede i Alabama, hvor jeg arbejdede sammen med forskere ved NOAA's National Water Center for at se på, hvordan vi kunne bruge borgervidenskabelige data til at hjælpe med at forbedre modellen."

NSF-prisen vil give ham mulighed for at fortsætte det arbejde, han siger, "med håb om, at vi kan udvikle nye kvalitetskontrol- og dataassimileringsmetoder for at forbedre forudsigelser af strømflow, tørke og oversvømmelser."

Brug af moderne teknologier til at overvåge, varslet oversvømmelser

Lowrys forskning med National Water Model er en del af en større, multi-institution projekt ledet af Arizona State University (ASU), der modtog en $1,5 millioner Smart and Connected Communities-bevilling fra NSF for at forbedre prognose og overvågning af oversvømmelser ved at høste data fra kilder som sociale medier, trafikkameraer og webkameraer.

Målet er at forbinde first responders, borgere og andre interessenter med præcise, nær realtidsdata, og at forbedre kommunikationen om oversvømmelser i nødsituationer.

Projektet vil blive ledet af Mikhail Chester, Ph.D., lektor ved ASU School of Sustainable Engineering and the Built Environment, og direktør for ASU's Metis Center for Infrastructure and Sustainable Engineering.

Det tværfaglige forskerhold omfatter ingeniører, hydrologer og dataloger fra ASU, Northern Arizona University, University of Arizona, Michigan Technological University og UB. Lowry vil modtage $90, 000 af tilskuddet på 1,5 millioner dollars, med UB's arbejde fokuseret på at integrere crowdsourcede data fra CrowdHydrology i den nationale vandmodel.

Udviklingen af ​​CrowdHydrology

CrowdHydrology er kommet langt siden 2011, da Lowry startede det med Michael Fienen, Ph.D., en forskningshydrolog ved U.S. Geological Survey Wisconsin Water Science Center.

Fra en pilotstation ved Beaver Meadow Audubon Center, et naturreservat i Wyoming County, New York, initiativet er vokset til at omfatte snesevis af steder i området omkring De Store Søer, med yderligere websteder så langt væk som Alabama, Utah og Californien.

"Vi er nu i vores ottende år med at drive netværket, og tidligt, mange videnskabsmænd fortalte os, at de troede, at borgervidenskabelige data er af lav kvalitet, " siger Lowry. "Vi har arbejdet hårdt for at vise videnskabssamfundet, at disse data ikke kun er nøjagtige, men også nyttige. Det er vidunderligt at se CrowdHydrology blive brugt i dette store multi-institutionelle forskningsprojekt."

"Dette er det andet store NSF-finansierede projekt, der har en komponent af transformativ forskning, der kredser om CrowdHydrology, " tilføjer han. "Dette er, for en stor del, tak til alle de mennesker, der tog sig tid til at sende observationer af vandstanden. Vi har lige knækket de 8, 000-brugere tidligere i år. Nogle af vores bedste CrowdHydrology-målere får over 300 observationer om året. Uden disse engagerede borgerforskere, intet af dette ville være muligt."