북미가 어려움을 겪었을 때 최대 정전, 비용은 6억 달러 이상 최대 이틀 동안 50천만 명의 사람들에게 전력 공급이 중단되었습니다. 정전의 원인은 무엇입니까? 전력선에 닿은 무성한 나무들.
정전을 야기하는 것 외에도, 지나치게 자란 초목은 토양 침식과 수질 문제를 야기하여 우리 경제와 환경을 모두 파괴할 수 있습니다.
식생 관리는 이러한 위험을 완화하는 것을 목표로 합니다. 하지만 정확히 무엇을 하는가? 초목 관리 평균? 여기에는 환경적으로 건전하고 비용 효율적인 제어 방법을 사용하여 바람직하고 안정적이며 저성장 식물 군집을 촉진하는 것이 포함됩니다.
이 블로그에서는 식생 관리의 중요성, 여러 산업에 미치는 영향, 그것이 제시하는 과제, 그리고 기술이 이 수동적이고 힘든 프로세스를 어떻게 간소화할 수 있는지 살펴보겠습니다.
식물관리가 왜 중요한가요?
식물의 과도한 성장은 많은 산업에 영향을 미치므로 사전 예방적인 관리가 필요합니다.
전력 유틸리티는 광범위한 영역에 걸쳐 있는 인프라를 갖추고 있으며 장애가 발생하면 많은 기업과 소비자에게 영향을 미칠 수 있습니다. 앞서 언급한 2003년 정전은 고립된 사건이 아니었습니다. 일부 지역에서는 초목으로 인해 정전이 발생하는 경우가 최대 절반에 달하며, 미국에서는 이 수치가 최대 92%, 연방에너지위원회(Federal Energy Commission)가 보고한 바에 따르면. 또한 제대로 관리되지 않은 초목은 송전선에 닿을 때 화재 위험이 있습니다.
운송 부문도 어려움을 겪고 있습니다. 강풍이나 기타 극단적인 기상 조건으로 인해 나무가 쓰러지고 철도나 고속도로가 막힐 수 있습니다. 이로 인해 철도 및 유료 운영에 대한 수익 손실이 발생할 뿐만 아니라 상당한 청소 비용도 발생합니다. 도로, 철도 등 중요한 인프라가 폐쇄되면 사회, 경제 네트워크가 붕괴됩니다. 예를 들어, 도로가 막히면 사람들이 중요한 병원 약속, 모임, 가족 축하 행사에 참석하지 못하게 되고 구급차, 소방차 등 응급 서비스가 응급 상황에 도달하는 데 방해가 될 수 있습니다.
석유 및 가스 산업에서 건물 주변의 원치 않는 초목은 특히 캘리포니아와 같이 산불이 발생하기 쉬운 기후에서 화재 위험이 될 수 있습니다. 산불은 막대한 피해와 심각한 혼란을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 접근이 불가능할 경우 지역사회의 일상생활이 어려워지고 지역 기업은 손실을 입을 수 있습니다. 식생 관리는 지역 생태계와 야생 동물 서식지를 위협하는 미국의 칡과 같은 침입성 식물 종을 통제하는 데에도 중요합니다. 토지 소유자는 토지의 식생을 책임감 있게 관리함으로써 지역 식물, 야생 동물 및 생물 다양성을 지원할 수 있습니다.
식생 관리의 과제
서비스를 계속 운영하고 공공 안전을 보장하기 위해 많은 조직에서는 식생 과잉 성장을 예방하는 유지 관리에 예산을 할당합니다. 그러나 기존의 제어 방법은 노동 집약적이며 실제 위험에 적절하게 대응하지 못합니다.
철도 운영자를 예로 들어보겠습니다. 그들은 선로 근처의 나뭇가지를 정기적으로 제거하는 식생 관리 계획을 가지고 있을 수 있습니다. 때로는 작업이 조기에 완료되어 불필요한 재정적 비용이 발생하는 경우도 있습니다. 때로는 더 자주 발생하는 기상 이변으로 인해 예상하지 못한 급속한 식생 성장으로 인해 예정된 검사가 너무 늦어져 과성장 검사 및 관리가 복잡해질 수도 있습니다.
많은 산업 분야에서 수동 식생 점검이 일반적이지만 이 접근 방식은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 조직이 식생 위험을 자신 있게 이해하는 것도 어려울 수 있습니다.
식생 위험의 영향을 받는 조직은 가장 취약하거나 과성장하기 쉬운 지역을 식별해야 합니다. 이를 위해서는 보다 효율적이고 비용 효과적인 식생 관리 계획 시스템을 개발해야 합니다. 많은 조직이 내부 시스템에 잠재적으로 유용한 풍부한 데이터를 보유하고 있지만 이 데이터를 사용하여 식생 관리 결정을 알리는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
기술이 식생 관리를 어떻게 지원할 수 있습니까?
올바른 기술을 구현함으로써 조직은 식생 관리를 수동 방식에서 벗어나 데이터 기반 관리로 전환할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 고용할 수 있습니다.
- 위성 및 가이거 모드 LiDAR 데이터는 인프라 및 자산 주변의 식생 성장을 모니터링하고 위성 데이터를 사용하여 포괄적인 최신 정보를 제공합니다.
- 강풍이나 홍수로 인해 쓰러질 위험이 있는 나무의 성장 패턴과 모델링을 예측하기 위한 기상 데이터입니다.
- 식물과 나무 종 데이터를 통해 식물의 성장 속도를 예측하고 다듬기 시기를 계획하는 데 도움이 됩니다.
초목이나 구름이 자산 시야를 가리는 경우 AI는 위성 이미지의 공백을 메우고 심지어 나무 종을 식별하여 성장 패턴 예측에 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 중심 전략을 통해 조직은 보다 적극적으로 대응할 수 있습니다. 문제가 발생하기 전에 과도한 성장을 식별하고 위험에 따라 식생 작업의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이러한 사전 조치를 통해 제한된 예산을 보다 효율적으로 사용할 수 있으며 조직이 인프라 및 자산에 대한 위협을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 규제가 심한 산업에서는 보고 요구 사항을 충족하는 데도 도움이 됩니다.
AI 기반 통찰력은 확장 기회를 식별하는 데 더욱 도움이 됩니다. 새로운 교량이나 휴대폰 사이트를 건설할 위치를 결정할 때 조직은 초목이 위협을 덜 주고 관리하기 쉬운 위치를 선택할 수 있습니다.
통합 지리 공간 데이터 와 같은 도구를 사용하여 IBM® 환경 인텔리전스 제품군 조직이 식생을 보다 효과적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 식생 데이터와 함께 자산을 확인하고 침해 또는 과도한 성장 위험이 있을 때 알림을 받을 수 있으므로 수동 검사 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이 방법은 재정적 비용을 절감할 뿐만 아니라 식생 관리를 고정된 일정을 따르기보다는 실제 위험에 맞춰 조정합니다.
식물의 성장은 많은 산업에 영향을 미칩니다. 전통적인 식생 관리는 노동 집약적이고 비용이 많이 들 수 있지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 원격 감지 데이터와 AI를 사용하면 조직은 실제 문제를 예측 및 방지하고 효율적인 예산 활용을 달성할 수 있습니다. 주제에 대한 자세한 내용을 보려면 IBM Environmental Intelligence Suite 식생 관리 eBook.
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- 출처: https://www.ibm.com/blog/what-is-vegetation-management/
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