Data Science Use cases ในการบริหารจัดการทางทะเลและชายฝั่ง

เนื่องจากผลกระทบในเรื่องภาวะโลกร้อน (Global Warming) ทรัพยากรธรรมชาติ เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องดูแลและบริหารจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง ตัวอย่างการนำ Data Science มาประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการ ดังนี้

1. การทำนายการกัดเซาะชายฝั่งและน้ำท่วม

• แหล่งข้อมูล:
  • ภาพถ่ายดาวเทียม
  • ข้อมูล Lidar
  • ข้อมูลเครื่องวัดระดับน้ำทะเล
  • ข้อมูลคลื่น
  • ข้อมูลภูมิประเทศใต้น้ำ
• การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
  • Machine Learning model เพื่อทำนายอัตราการกัดเซาะและความเสี่ยงน้ำท่วม
  • การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ
  • การพัฒนาระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับอันตรายที่จะเกิดขึ้น (เช่น สึนามิ)
• สิ่งเหล่านี้ช่วยในการวางแผนการป้องกันชายฝั่งและลดผลกระทบของการเพิ่มขึ้นของระดับน้ำทะเล

2. การติดตามและการอนุรักษ์แหล่งที่อยู่อาศัยทางทะเล

• แหล่งข้อมูล:
  • กล้องและเซ็นเซอร์ใต้น้ำ
  • ข้อมูลเสียง
  • ภาพถ่ายดาวเทียม
  • ข้อมูลการกระจายพันธุ์ของสัตว์ทะเล
• การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
  • การจดจำภาพ (Image/Video Recognition) เพื่อระบุและติดตามชนิดพันธุ์สัตว์ทะเล
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเสียงเพื่อติดตามประชากรสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมทางทะเล
  • การทำแผนที่และการสร้างแบบจำลองการกระจายและการดูแลรักษาสุขภาพแหล่งที่อยู่อาศัย
  • การติดตามสุขภาพของปะการัง
• สิ่งเหล่านี้สนับสนุนความพยายามในการอนุรักษ์และการจัดการระบบนิเวศทางทะเลอย่างยั่งยืน

3. การติดตามคุณภาพน้ำ

• แหล่งข้อมูล:
  • เซ็นเซอร์คุณภาพน้ำ
  • ภาพถ่ายดาวเทียม
  • แบบจำลองอุทกพลศาสตร์
• การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
  • การตรวจจับมลพิษและการแพร่พันธุ์ของสาหร่ายที่เป็นอันตราย
  • การทำนายการเปลี่ยนแปลงคุณภาพน้ำ
  • การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อคุณภาพน้ำ
• สิ่งเหล่านี้จำเป็นสำหรับการปกป้องสุขภาพของมนุษย์และสิ่งมีชีวิตในทะเล

4. การจัดการการประมง

• แหล่งข้อมูล:
  • ข้อมูลการจับปลา
  • การติดตามเรือประมงด้วยดาวเทียม
  • ข้อมูลสิ่งแวดล้อม
• การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
  • การประเมินและทำนายปริมาณปลา
  • การตรวจจับกิจกรรมการประมงที่ผิดกฎหมาย
  • การเพิ่มประสิทธิภาพของโควตาการจับปลา
• สิ่งเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการประมงที่ยั่งยืนและปกป้องความหลากหลายทางชีวภาพทางทะเล

5. การจราจรและการเดินเรือทางทะเล

• แหล่งข้อมูล:
  • ข้อมูล AIS (Automatic Identification System)
  • ข้อมูลสภาพอากาศ
  • ข้อมูลภูมิประเทศใต้น้ำ
• การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
  • การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและการหลีกเลี่ยงการชนกัน
  • การติดตามรูปแบบการจราจรของเรือ
  • การทำนายอุบัติเหตุทางทะเล
• สิ่งเหล่านี้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพทางทะเล

เทคโนโลยีหลัก

• ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
• การสำรวจระยะไกล (Remote Sensing)
• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
• การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
• การแสดงข้อมูลภาพด้วยภาพ (Data Visualization)
• อุปกรณ์ เช่น สถานีตรวจวัดชายฝั่ง, IoT, ทุ่นเซ็นเซอร์, เรือสำรวจ, Drone, Underwater Drone

วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยในการดึง Insights จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมในสภาพแวดล้อมทางทะเลและชายฝั่ง ทำให้สามารถตัดสินใจในการจัดการได้อย่างมีข้อมูลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Blog นี้ ✍🏼 เขียนร่วมกับ Gemini โดยใช้ Prompt

Please explain popular data science use cases in marine and coastal management

👨🏻‍💻 สนใจ Up skills ในงาน Data Science สามารถกดลงทะเบียนเรียนคอร์ส -> Data Analysis with Python