به گزارش خبرنگار مهر؛ مدیریت منابع آب در قرن بیست‌ و یکم با بحرانی چندبعدی و پیچیده روبه‌روست که ریشه‌های آن را باید در ترکیب اثرات تغییرات اقلیمی، رشد شتابان جمعیت، افزایش تقاضای آب در بخش‌های کشاورزی و صنعتی، افت کیفیت منابع به‌واسطه ورود آلاینده‌های شیمیایی و زیستی و فرسودگی زیرساخت‌های انتقال و توزیع جست‌وجو کرد.

در کشورمان ایران، شدت این بحران به‌مراتب بیشتر است؛ الگوهای بارش طی سال‌های اخیر به شکل معناداری تغییر کرده و میانگین بارندگی سالانه کاهش یافته، همچنین روند افزایش دما منجر به تشدید تبخیر و کاهش روان‌آب‌ها شده و بهره‌برداری بی‌رویه از سفره‌های آب زیرزمینی بسیاری از دشت‌ها را به وضعیت بی‌آبی کشانده است. طبق اذعان بسیاری از دولتمردان کشور، این شرایط ایران را در معرض تنش آبی پایدار قرار داده و تاب‌آوری سامانه‌های تأمین و توزیع را متأثر ساخته است.

در چنین بستری، بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، به‌عنوان ابزاری تحول‌آفرین، نه تنها برای ارتقای بهره‌وری و کاهش هدررفت بلکه برای ایجاد ظرفیت‌های پیش‌بینی و تصمیم‌سازی هوشمندانه در خصوص منابع آب ضرورت می‌یابد.

مطالعات بین‌المللی نشان می‌دهند که بازار جهانی هوش مصنوعی با نرخ رشد سالانه ۳۷/۳ درصد تا سال ۲۰۳۰ توسعه خواهد یافت و بخش آب نیز با توجه به ماهیت داده‌محور و نیاز به پاسخ‌های سریع، از این تحول سهم بسزایی خواهد برد.

پایش کیفی منابع آب

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادر هستند با دریافت و پردازش لحظه‌ای داده‌های حاصل از شبکه‌ای گسترده از حسگرهای نصب‌شده در رودخانه‌ها، مخازن سدها، کانال‌های انتقال و شبکه‌های توزیع شهری و روستایی، کیفیت آب را با دقت و سرعتی بی‌سابقه پایش کنند.

این سامانه‌ها از طریق تحلیل همزمان پارامترهایی مانند «pH»، دما، بار الکتریکی، میزان کدورت، غلظت اکسیژن محلول، وجود فلزات سنگین و ترکیبات نیتروژنی یا فسفری، می‌توانند تغییرات کوچک اما معنادار را شناسایی کرده و هشدارهای زودهنگام درباره انواع آلودگی‌ها، از جمله رشد جلبک، وقوع پدیده اتریفیکاسیون، و ورود آلاینده‌های شیمیایی یا میکروبی صادر کنند. این قابلیت‌ها، به‌ویژه در شرایط ایران که بخش قابل‌توجهی از منابع آب سطحی و زیرزمینی در معرض تهدید آلودگی ناشی از پساب‌های صنعتی، فاضلاب‌های شهری و زه‌آب‌های کشاورزی قرار دارد، اهمیتی دوچندان یافته و می‌تواند ابزار تصمیم‌گیری سریع و مبتنی بر شواهد را در اختیار مدیران آب و نهادهای نظارتی قرار دهد.

شناسایی و پیشگیری از نشت آب

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل مجموعه داده‌های پیچیده حاصل از حسگرهای فشار، دبی‌سنج‌ها و حتی داده‌های دمایی و ارتعاشی نصب‌شده بر خطوط لوله، می‌توانند با دقت بسیار بالا نشتی‌ها را در مراحل اولیه شناسایی کنند. این فناوری با بهره‌گیری از الگوهای یادگیری مبتنی بر داده‌های تاریخی و آنالیز ناهنجاری‌ها، قادر است نشتی‌های پنهان و غیرقابل‌مشاهده را که در روش‌های سنتی دیرتر کشف می‌شوند، به‌سرعت شناسایی نماید.

نتیجه به‌کارگیری این سامانه‌ها علاوه بر صرفه‌جویی قابل‌توجه در مصرف آب، کاهش چشمگیر هزینه‌های تعمیرات اضطراری و پیشگیری از خسارات ناشی از افت فشار یا آلودگی آب است. تجربه شهر توسان در ایالت آریزونا نمونه‌ای برجسته از این رویکرد است؛ این شهر با استفاده از پلتفرم «VODA.ai» که الگوریتم‌های پیشرفته آن قادر به پیش‌بینی نرخ شکست خطوط لوله و اولویت‌بندی تعمیرات بر اساس شاخص‌های «احتمال شکست» (LoF) و «پیامد شکست» (CoF) است، توانست سرمایه‌گذاری‌های خود را بر حیاتی‌ترین نقاط متمرکز سازد. این مدل، الگویی ارزشمند برای شهرهای ایران به‌ویژه کلان‌شهرهایی است که شبکه‌های فرسوده و نشت‌های گسترده، امنیت تأمین آب آن‌ها را تهدید می‌کند.

نگهداری پیش‌بینانه زیرساخت‌ها

با بهره‌گیری از داده‌های بلادرنگ، هوش مصنوعی می‌تواند فشار و سرعت جریان را با در نظر گرفتن الگوهای مصرف، شرایط اقلیمی لحظه‌ای و وضعیت فنی تجهیزات بهینه‌سازی کند و ضمن کاهش مصرف انرژی، استهلاک پمپ‌ها و شیرآلات را نیز کاهش دهد. این رویکرد منجر به افزایش عمر مفید تجهیزات و کاهش هزینه‌های عملیاتی و نگهداری می‌شود.

علاوه بر این، سامانه‌های هوشمند قادر هستند با تحلیل الگوهای جریان، ارتعاشات و فشار معکوس، انسدادها و نقص‌های شبکه فاضلاب را پیش از بروز بحران شناسایی کرده و هشدارهای دقیق و زمان‌بندی‌شده به تیم‌های عملیاتی ارسال کنند تا اقدامات پیشگیرانه یا اصلاحی با کمترین وقفه انجام شود.

پیش‌بینی و مدیریت سیلاب

مدل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های چندمنبعی شامل پیش‌بینی‌های دقیق هواشناسی، تراز و دبی رودخانه‌ها، الگوهای تاریخی وقوع سیلاب و حتی تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های سنجش از دور، قادر هستند با دقت زمانی و مکانی بالا وقوع سیلاب را پیش‌بینی کنند. این سامانه‌ها با تحلیل الگوی بارش‌های سنگین، سرعت ذوب برف، اشباع خاک و تغییرات ناگهانی سطح آب، هشدارهای دقیق و زودهنگام صادر می‌کنند که امکان برنامه‌ریزی برای تخلیه مناطق پرخطر، تقویت زیرساخت‌های حفاظتی و بسیج نیروهای امدادی را فراهم می‌آورد.

چنین قابلیتی در ایران که بسیاری از مناطق آن در سال‌های اخیر با سیلاب‌های ناگهانی و ویرانگر روبه‌رو بوده‌اند، می‌تواند با فراهم‌کردن فرصت واکنش پیشگیرانه به کاهش قابل‌توجه خسارات جانی، مالی و زیست‌محیطی کمک کند.

بهینه‌سازی مصرف آب در کشاورزی

کشاورزی به‌عنوان پرمصرف‌ترین بخش آب کشور، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند با ادغام و تحلیل داده‌های چندمنبعی شامل رطوبت خاک در اعماق مختلف، پیش‌بینی بارش در بازه‌های زمانی کوتاه‌مدت و بلندمدت، نیاز آبی دقیق هر گونه زراعی بر اساس مرحله رشد و حتی شاخص‌های سلامت گیاه، زمان و میزان آبیاری را به شکلی پویا و متناسب با شرایط بهینه کند.

این سیستم‌ها قادر هستند الگوهای مصرف را به‌روز کنند، از آبیاری بیش‌ازحد یا کمتر از نیاز جلوگیری نمایند و بازدهی مصرف آب را به حداکثر برسانند. در مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران، مانند استان‌های یزد و کرمان که هر قطره آب ارزش حیاتی دارد، این رویکرد با بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌بینی دقیق و سامانه‌های کنترل هوشمند، پتانسیل بالایی برای کاهش قابل‌توجه مصرف، افزایش بهره‌وری و حفظ پایداری تولیدات کشاورزی دارد.

مدیریت کلان منابع آب

با تجمیع و همبسته‌سازی داده‌های حاصل از منابع متنوع شامل آمار کمی و کیفی منابع آب سطحی و زیرزمینی، الگوهای مصرف در بخش‌های شرب، کشاورزی و صنعت، روندهای رشد جمعیت، تغییرات کاربری اراضی و سناریوهای اقلیمی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌های پیشرفته شبیه‌سازی و پیش‌بینی را ایجاد کنند که امکان تحلیل چندبعدی سناریوهای مختلف تخصیص منابع و برنامه‌ریزی سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های جدید یا بازسازی‌شده را فراهم می‌آورد.

این سامانه‌ها امکان آن را دارند که پیامدهای هر سناریو را از نظر پایداری منابع، هزینه‌های اجرایی، تاب‌آوری در برابر خشکسالی و سیلاب و عدالت در توزیع آب ارزیابی کنند. چنین خروجی‌هایی به سیاست‌گذاران این امکان را می‌دهد که در شرایط کم‌آبی، تصمیماتی کاملاً مبتنی بر شواهد و تحلیل‌های جامع اتخاذ کرده و از بروز تعارضات یا ناکارآمدی در تخصیص جلوگیری کنند.

هوش مصنوعی با ظرفیت‌های گسترده خود، می‌تواند مدیریت منابع آب را از یک رویکرد سنتی و واکنشی که صرفاً به بحران‌ها پس از وقوع پاسخ می‌دهد، به یک نظام پیش‌بینانه، تحلیلی و هوشمند ارتقا دهد که قادر به پیشگیری و بهینه‌سازی در تمام سطوح است. برای ایران که با مجموعه‌ای پیچیده از چالش‌های کم‌آبی مزمن، تغییرات شدید اقلیمی، افت کیفیت منابع و فرسودگی گسترده زیرساخت‌های انتقال و توزیع روبه‌روست، ادغام این فناوری در سیاست‌گذاری، برنامه‌ریزی عملیاتی و مدیریت روزمره آب، ضرورتی استراتژیک و غیرقابل‌اجتناب محسوب می‌شود.

به زعم بسیاری از کارشناسان، تحقق این مهم، مستلزم سرمایه‌گذاری هدفمند و بلندمدت در زیرساخت‌های دیجیتال پیشرفته، توسعه و آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه تحلیل داده و مدل‌سازی و طراحی چارچوب‌های جامع حقوقی و اخلاقی برای تضمین استفاده ایمن، شفاف و پایدار از داده‌ها و الگوریتم‌هاست. تجارب موفق جهانی، نظیر پروژه توسان در ایالت آریزونای آمریکا نیز نشان می‌دهد که ترکیب تجربه میدانی و دانش بومی متخصصان با قدرت پردازشی و قابلیت‌های تحلیلی هوش مصنوعی، می‌تواند آینده‌ای پایدارتر و تاب‌آورتر برای مدیریت منابع آب رقم بزند؛ آینده‌ای که در آن، هر قطره آب بر اساس داده‌های دقیق، پیش‌بینی‌های علمی و بهره‌وری حداکثری تخصیص و مدیریت خواهد شد.