Diese 10 Flüsse Tragen 951 TP3T Zur Globalen Meeresverschmutzung Durch Plastik Bei
Der Ozean nimmt auf der Erde eine Fläche von 70% ein. Es kann ruhig, jubelnd oder wütend sein. In dieser riesigen Welt der Ozeane stellen einige Fremdkörper eine ernsthafte Bedrohung für das Überleben der Meereslebewesen dar.
Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2016 zeigte, dassJedes Jahr gelangen 8 Millionen Tonnen Plastik in die Meere.Dies entspricht einer LKW-Ladung Plastik, die jede Minute ins Meer gekippt wird.
Mehr als 800 Arten von Küsten- und Meereslebewesen sind direkt von Plastikmüll betroffen und jedes Jahr sterben 1 Million Seevögel und 100.000 Meeressäugetiere an Plastikmüll.
Auch die Verschmutzung der Meere durch Plastik gefährdet die menschliche Gesundheit.Gelangt schwer abbaubarer Plastikmüll ins Meer, verwandelt er sich unter Einwirkung äußerer Kräfte in Mikroplastik und kann problemlos von Fischen, Schalentieren und anderen Lebewesen als Nahrung aufgenommen werden.
Plastikgifte gelangen schließlich über Organismen wie Fische, Garnelen und Schalentiere auf den menschlichen Esstisch. Einige Experten schlugen sogar vor,Kunststoffe im Meer zerfallen schließlich in Nanoplastik, das so klein ist, dass es bei Einnahme in menschliche Zellen eindringen kann.Beeinflusst den menschlichen Hormonspiegel sowie Wachstum und Entwicklung.
Das Umweltprogramm der Vereinten Nationen wies in einem Bericht darauf hin, dass unter den in die Meere gekippten Plastikabfällen951 TP3T stammen aus 10 Flüssen und 601 TP3T aus Südostasien, wobei der Mekong am stärksten verschmutzt ist.
UN-Vizegeneralsekretär Armida sagte
ASEAN ist die Region mit der weltweit schwerwiegendsten Meeresverschmutzung durch Plastik
Der Mekong ist das wichtigste transnationale Wassersystem in Südostasien. Er fließt durch sechs Länder und versorgt auf seinem Weg 70 Millionen Menschen mit Trinkwasser.Die Lösung der Plastikverschmutzung im Mekong ist zu einem wichtigen Thema geworden, das die gesamte Menschheit und ihre zukünftigen Generationen betrifft.
Gegenmaßnahme: Das Einfallstor für die Plastikverschmutzung finden
Im Mai 2019 startete das Umweltprogramm der Vereinten Nationen ein Gegenmaßnahmenprojekt gegen die Plastikverschmutzung der Flüsse Mekong und Ganges mit dem Codenamen CounterMEASURE.
CounterMEASURE konzentriert sich auf den „Eintrittspunkt“ des Plastikmülls in den Ozean, also darauf, wie der Müll ins Meerwasser gelangt. Einer seiner wichtigsten Zwecke besteht darin,Ziel ist die Entwicklung eines Identifizierungs- und Überwachungsmodells zur genauen Bestimmung der Quellen und Wege von Plastikmüll im Mekong-Becken.
Die blaue Linie stellt den Mekong dar, und der rote Kreis stellt das Mekong-Becken dar.
Drei der Pilotprojekte befinden sich in Singapur, Vietnam und Kambodscha.
2 Pilotstandorte befinden sich in Thailand
Im Rahmen des Projekts nutzten die Wissenschaftler Technologien wie Drohnen, GIS und maschinelles Lernen, um Flüsse, Wasserstraßen und andere Landflächen zu überwachen, die letztendlich in den Ozean münden. Sie sammelten Geodaten und Bilder von Plastikmüll und entwickelten auf dieser Grundlage Spitzentechnologie, mit der sich die Plastikverschmutzung im Mekong beurteilen lässt.
GIS + UAV + ML, Probenahme und Analyse aus einer Hand
Mit Unterstützung des Geographic Information Center (GIC) des Asian Institute of Technology entwickelten Forscher eine GIS-Plattform, umZiel ist es, mithilfe von Drohnen Luftaufnahmen des Mekong-Flussbeckens zu machen und anhand der Bilder die tatsächliche Verteilung und Emission von Plastikmüll zu berechnen.
- Luftaufnahmen
Maschinenmodell:DJI Phantom 4 Pro
Schießstand:Mekong-Flussbecken und seine Nebenflüsse in Ubon Ratchathani, Thailand und Vientiane, Laos
Anforderungen an das Schießen:Der Aufnahmestandard in Laos liegt bei höchstens 30 m über dem Meeresspiegel, mit einer Auflösung von 4K (3840 × 2160 Pixel), und für die Analyse wurden 623 optische Bilder verwendet.
Das linke und rechte Bild zeigt den Vergleich vor und nach der Müllbeseitigung
- Schritt 1: Erstellen eines Datensatzes
Luftbilder von Laos.Insgesamt sind 3423 Bilder mit Müll und 7000 Bilder ohne Müll enthalten.Dies wird als Datensatz für das Modelltraining verwendet.
- Schritt 2: Erstellen eines Objekterkennungsmodells
Die von der Drohne aufgenommenen Luftbilder werden gleichmäßig nach Seitenverhältnis aufgeteilt.Verwenden Sie dann die Schiebefenstermethode, um in jedem Bereich Deep Learning durchzuführen.
Analysieren Sie das gesamte Bild, indem Sie ein Rechteck mit einer festen Breite verschieben
Diese Methode erleichtert die Überprüfung der Analyseergebnisse
Und es hat Vorteile bei der Erkennung und Identifizierung von Kleinmüll
In diesem ProzessSie müssen lediglich 3 Parameter bestimmen: die Länge und Breite des Rechtecks und die Breite der Folie.Dadurch wird der Vorgang schneller und intuitiver.
Das in dieser Phase verwendete Deep-Learning-Modell istEs basiert auf drei vorhandenen CNN-Systemmodellen (VGG16, MobileNet-V2, Inception-v3).
Während des ModellerstellungsprozessesMithilfe der Google Vision API können 1098 Müllbereiche erkannt werden.
- Experimentelle Ergebnisse
Die Ergebnisse der Bildanalyse zeigen:Im 761.400 Quadratmeter großen Mekong-Becken in Vientiane, Laos (ohne Bildüberlappungsbereiche) wurden insgesamt 8.284 Müllstücke gefunden, was einem Durchschnitt von 10,89 Müllstücken pro 1.000 Quadratmeter entspricht.
Darüber hinaus werden durch die Verwendung der Transfer-Learning-Methode die Zielobjekte in mehrere Kategorien unterteilt oder mehrere Eingaben verwendet.Die Genauigkeit des Modells kann weiter verbessert werden.
Rot bedeutet eine große Menge an Papierabfall, während Grün eine kleine Menge an Abfall anzeigt.
Bis zum Aufbau eines universellen Modells ist es noch ein langer Weg
Das Modell zur Identifizierung von Plastikmüll für das Mekong-Flussbecken in Vientiane, Laos, hat eine Genauigkeitsrate von 83,9%.Dieses Modell ist jedoch nur auf das Mekong-Flussbecken in Vientiane anwendbar und nicht universell.
Vom Umweltprogramm der Vereinten Nationen veröffentlichte Daten zeigen, dass 951.000 Tonnen der weltweiten Meeresverschmutzung durch Plastik aus zehn Flüssen stammen, von denen acht in Asien und zwei in Afrika liegen.
Die 10 Flüsse sind Mekong, Indus, Ganges, Nil und Niger.
Amur, Jangtsekiang, Gelber Fluss, Haihe, Perlfluss
Erstellen Sie ein gemeinsames maschinelles Lernmodell für verschiedene Flüsse, vereinheitlichen Sie Standards und Bildformate für Luftbildaufnahmen,Dies ist der Schlüssel, um den Untersuchungsumfang auszuweiten und die Menge an Plastikmüll, die ins Meer gelangt, so schnell wie möglich zu kontrollieren.
Am 20. April gab das Umweltprogramm der Vereinten Nationen bekannt, dassWird mit Google zusammenarbeiten, um allgemeine maschinelle Lernmodelle für die Meeresverschmutzung durch Plastik zu entwickeln.
Dieses neue allgemeine maschinelle Lernmodell kann nicht nur eine detailliertere und genauere Analyse der Plastikverschmutzung im Mekong-Becken liefern,Darüber hinaus wird es in hohem Maße skalierbar und nutzbar sein, auf andere stark durch Plastik verschmutzte Flussbecken in der Welt anwendbar sein und Material für die Entwicklung von Heatmaps zur Übertragung von Plastikverschmutzung liefern.
Die Gesundheit des Ozeans hängt eng mit der Erde und dem menschlichen Leben zusammen. In der klassischen BBC-Dokumentation „Blue Planet“ hieß es:
Der Ozean ist grenzenlos und erfüllt uns mit Ehrfurcht, Staunen und manchmal auch Angst.
Vielleicht fehlt den Menschen heute gerade dieses Gefühl der Ehrfurcht und Wertschätzung. Hunderte von Booten schwimmen gegen die Strömung und Hunderte von Flüssen münden ins Meer. Wenn Sie und ich die Verwendung von Kunststoffprodukten reduzieren, schützen wir die Meeresökologie an der Quelle.
