Bildet viser vannmengden i Theewaterskloof-demningen utenfor Cape Town i Sør-Afrika fra 2017 til 2018. (Foto: Copernicus/ESA)
Bildet viser vannmengden i Theewaterskloof-demningen utenfor Cape Town i Sør-Afrika fra 2017 til 2018. (Foto: Copernicus/ESA)

Informasjon fra satellitter skal sikre nok drikkevann

Data fra satelitter sammen med maskinlæring kan hjelpe til med å holde styr på drikkevann når det er tørke og vannmangel.

Published

Mange land i verden har for lite ferskvann eller vannreserver som minker. Dette gjelder også regioner med store byer og mange innbyggere.

I 2015 hadde São Paulo, med 20 millioner innbyggere i Brasil, alvorlig vannmangel på grunn av tørke.

I dag holder Cape Town, med mer enn tre millioner innbyggere i Sør-Afrika, på å gå tom for vann og må rasjonere hardt.

Trenger tre år med regn

Det er spesielt vannet i demningen Theewaterskloof utenfor Cape Town som har minket dramatisk de siste årene. Denne demningen er hovedkilden til vann for både hjem og jordbruk i regionen.

I løpet av 2017 førte vannmangelen til at kornavlingene i området ble redusert med mer enn 36 prosent og mengden vindruer som ble produsert falt med 20 prosent.

Theewaterskloof-demningen trenger minst tre år med godt vinterregn for at vannmengden skal stige til sikre nivåer.

Her kan du se en animasjon av vannmengden i Theewaterskloof-demningen utenfor Cape Town i Sør-Afrika fra 2017 til 2018:

 

Ved Stellenbosch-universitetet i Cape Town bruker de data fra de europeiske Sentinel-1- og Sentinel-2-satellittene til å holde øye med vannivået i Theewaterskloof-demningen.

– Det er viktig at vi klarer å følge med på hvordan ferskvannet i Cape-regionen øker eller minker, spesielt når det er vannmangel, slik at denne livsviktige ressursen kan fordeles rett, sier Tsitsi Bangira ved Stellenbosch-universitetet, som er med i den europeiske romorganisasjonen ESAs prosjekt TIGER II.

Raske og oppdaterte data fra satellittene kan i kombinasjon med maskinlæring gi informasjonen som trengs for å holde øye med regionens vannressurser.

Maskinlæring vil si at datasystemer lærer av oppgavene sine og over tid blir bedre til å utføre dem. For eksempel kan maskinlæring få vanningssystemer til å regulere seg selv og kun vanne når det trengs, i rette mengder. I Norge forskes det på maskinlæring av satellittdata hos blant annet Norsk Regnesentral.

Varmt klima og voksende befolkning

Sikker tilgang til vann er spesielt viktig for land i Afrika som har varmt klima og en raskt økende befolkning.

Gjennom prosjektene TIGER II og Earth Observation for Sustainable Development utvikler ESA, sammen med afrikanske og internasjonale samarbeidspartnere, teknologi og metoder for å gi sikker informasjon om vannmengder.

Programmene gir også støtte til forskning, utdanning og trening for etater som regulerer vann i disse landene.

– Vi hjelper styresmakter, utviklingsbanker og bedrifter til å bruke satellittdata for å sikre tilgang til drikkevann, sier Benjamin Koetz ved ESA.

Satellitter sørger for informasjon om vannmengde, vannkvalitet, fordampingsrate, oversvømmelse, jordfuktighet og andre faktorer som er sentrale for regulering av vann.

– Derfor er satellitter et helt essensielt verktøy for å kunne ta vare på den sårbare og livsviktige ressursen som ferskvann er, sier Koetz.

Overforbruk og forurensning

Ifølge årets Global Risk Report fra World Economic Forum er svikt i vannforsyningen en av de fem største farene for samfunn i dag.

Vann er under spesielt sterkt press gjennom overforbruk og forurensning. Derfor er ett av FNs mål for bærekraftig utvikling å sikre tilgang og forsvarlig regulering av rent vann til alle.

The Food and Agriculture Organization antar at 70 prosent av ferskvannet som pumpes opp, går til landbruk. Med en befolkning som øker, vil behovet for vann og mat bare bli større.

I fremtiden kan satellittdata over vannressurser og tørke, kombinert med maskinlæring, varsle om for eksempel skogbrann og insektsvermer, eller få åkre til å vanne seg selv.

Både Norsk institutt for vannforskning, Norsk institutt for bioøkonomi og andre etater bruker data fra Sentinel-2 til å holde øye med vegetasjon og vassdrag i Norge.