সমাধান

হঠাৎ বন্যা সতর্কতা ব্যবস্থায় একটি সাধারণ জল স্টেশন, একটি সাধারণ বৃষ্টিপাত স্টেশন, একটি বেতার প্রাথমিক সতর্কতা সম্প্রচার এবং একটি গৃহস্থালি অ্যালার্ম (অ্যাপ মেসেজও নির্বাচন করা যেতে পারে) বেতার সংযোগের মাধ্যমে অন্তর্ভুক্ত থাকে।

বেশিরভাগ ওপেন-পিট খনি ঐতিহ্যবাহী পর্যবেক্ষণ পদ্ধতির (যেমন, জিএনএসএস, টোটাল স্টেশন, সেন্সর) উপর নির্ভর করে, যেগুলির তিনটি প্রধান সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

সীমাবদ্ধ কভারেজ এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি: যোগাযোগ-ভিত্তিক পরিমাপ স্থাপনার ঘনত্ব সীমিত করে এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি তৈরি করে।

আবহাওয়া এবং সময়ের সীমাবদ্ধতা: বৃষ্টি, কুয়াশা এবং রাতের অবস্থা ২৪/৭ অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণে বাধা দেয়।

অপর্যাপ্ত নির্ভুলতা: মিলিমিটার-স্তরের নির্ভুলতা প্রাথমিক পর্যায়ের সাবমিলিমিটার ক্রিপ বিকৃতি সনাক্ত করতে সংগ্রাম করে। এই সমস্যাগুলি অসম্পূর্ণ ডেটা, গভীর কাঠামোগত অস্থিরতার জন্য বিলম্বিত সতর্কতা এবং জটিল ভূতাত্ত্বিক পরিবেশে অন্ধ স্থান তৈরি করে।

হঠাৎ শুরু হওয়া এবং অত্যন্ত ধ্বংসাত্মক প্রাকৃতিক দুর্যোগ হিসেবে, ভূমিধস বিশ্বজুড়ে জীবন, সম্পত্তি এবং অবকাঠামোর জন্য উল্লেখযোগ্য হুমকি সৃষ্টি করে। জলবায়ু পরিবর্তনের তীব্রতা বৃদ্ধি এবং পার্বত্য অঞ্চলে মানুষের কার্যকলাপ সম্প্রসারণের সাথে সাথে, ভূমিধসের দুর্যোগগুলি ক্রমশ ঘন ঘন এবং ব্যাপক আকার ধারণ করছে, যার ফলে বার্ষিক বিশ্বব্যাপী অর্থনৈতিক ক্ষতি ৫০ বিলিয়ন ইউয়ানের বেশি হচ্ছে। এই প্রবণতা দেশগুলোকে বুদ্ধিমান পর্যবেক্ষণ এবং আগাম সতর্কতা প্রযুক্তির উন্নয়নে ত্বরান্বিত করতে চালিত করেছে।

ঢাল ভূমিধস পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থাটি স্বয়ংক্রভাবে নজরদারি করে, যেখানে IoT, ইন্টারনেট এবং বেইডু+ এর মতো প্রযুক্তি তাত্ত্বিক ভিত্তি হিসেবে ব্যবহৃত হয়। এটি স্ব-উন্নত পর্যবেক্ষণ ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং বিভিন্ন সেন্সরকে একত্রিত করে একটি ত্রিমাত্রিক পৃষ্ঠ এবং উপ-পৃষ্ঠ পর্যবেক্ষণ নেটওয়ার্ক স্থাপন করে। এই ব্যবস্থাটি ঢাল এবং ভূমিধসের পদ্ধতিগত এবং নির্ভরযোগ্য বিকৃতি পর্যবেক্ষণ সক্ষম করে। মূল প্যারামিটারগুলির মধ্যে রয়েছে ঢালের পৃষ্ঠ জুড়ে ফাটলের বিস্তার, শিলা-মাটির শিথিলতা, স্থানীয় ধস, বসতি, উত্থান, উপ-পৃষ্ঠ এবং পৃষ্ঠের বিকৃতির গতিবিদ্যা (যেমন, ভূমিধসের গতির দিক, গতি এবং পরিধি), ভূগর্ভস্থ জলের স্তর, প্রবাহের হার, হাইড্রোকেমিক্যাল বৈশিষ্ট্য, গাছের হেলানো, ভবনের বিকৃতি এবং বৃষ্টিপাত ও ভূমিকম্পের কার্যকলাপের মতো বাহ্যিক পরিবেশগত কারণগুলির রিয়েল-টাইম ট্র্যাকিং।