植生管理不足が引き起こす産業リスクとテクノロジーの解決策

Last Updated on 2024-09-18 06:25 by 門倉 朋宏

【ダイジェスト】

北米で過去最大の停電が発生し、約5000万人が最大2日間にわたって電力を失い、その経済的損失は60億ドル以上に上った。この停電の原因は、電力線に接触した過剰に成長した樹木であった。過剰な植生は、停電を引き起こすだけでなく、土壌侵食や水質問題をもたらし、経済や環境に悪影響を及ぼす。植生管理はこれらのリスクを軽減することを目的としている。植生管理とは、環境に優しく費用効果の高い方法を用いて、望ましい、安定した、低成長の植物群落を促進することを意味する。

植生の過剰な成長は多くの産業に影響を及ぼし、積極的な管理が必要である。電力会社は広範囲にわたるインフラを持ち、その故障は多くの企業や消費者に影響を与える。2003年の停電は孤立したケースではなく、一部の地域では植生が停電の半数を引き起こし、アメリカではその数値が92%に達すると連邦エネルギー委員会が報告している。また、送電線に接触した植生は火災のリスクをもたらす。交通部門も影響を受けており、強風やその他の極端な天候が木を倒し、鉄道や高速道路を塞ぐことがある。これは鉄道や有料道路の運営に収入損失をもたらすだけでなく、大規模な清掃コストも発生する。道路や鉄道が閉鎖されると、社会的および経済的ネットワークが混乱する。例えば、道路が塞がれることで、人々が重要な病院の予約や会議、家族の集まりに参加できなくなったり、救急車や消防車が緊急事態に対応できなくなることがある。石油・ガス産業では、建物周辺の不要な植生が火災の危険性を高め、特に野火が発生しやすい気候のカリフォルニアなどでは、壊滅的な被害と大きな混乱を引き起こす。植生管理はまた、米国でクズなどの侵略的植物種を制御する上でも重要であり、地元の生態系や野生生物の生息地を脅かす。土地所有者が責任を持って植生を管理することで、地元の植物、野生生物、生物多様性を支援することができる。

植生管理の課題には、サービスの継続と公共の安全を確保するために、多くの組織が植生の過剰成長の予防保守に予算を割り当てているが、従来の制御方法は労働集約的であり、実際のリスクに十分に対応していないことがある。例えば、鉄道運営者が線路近くの木の枝を定期的に除去する植生管理計画を持っている場合、時には作業が早すぎて不必要な費用がかかることがある。また、極端な天候イベントの頻度が増加することで予期せぬ速い植生の成長が起こり、予定された点検が遅れることがあり、過剰成長の点検と管理を複雑にする。多くの産業で、手動の植生チェックが標準であるが、このアプローチはコストがかかり時間もかかる。組織が自身の植生リスクを確信を持って理解することは困難かもしれない。植生リスクに影響を受ける組織は、過剰成長が最も起こりやすい地域を特定する必要がある。そのためには、より効率的で費用効果の高い植生管理計画システムを開発する必要がある。多くの組織は内部システムに潜在的に有用なデータを持っているが、このデータを植生管理の意思決定に活用することは大きな課題である。

テクノロジーは植生管理をどのようにサポートできるか？適切な技術を導入することで、組織は植生管理を手動からデータ駆動型に変革することができる。例えば、以下のような方法を採用できる。

– サテライトやジャイガーモードLiDARデータを使用して、インフラや資産周辺の植生成長を監視し、衛星データを使用して包括的で最新の情報を提供する。
– 成長パターンを予測し、強風や洪水によって倒れるリスクのある木をモデル化するための気象データ。
– 植生の成長率を予測し、いつ剪定するかを計画するための植物や木の種データ。

植生や雲が資産の視界を遮る場合、AIは衛星画像のギャップを埋め、さらに木の種を識別し、成長パターンの予測に役立てることができる。データ駆動型の戦略を用いることで、組織はより積極的になることができる。彼らは問題になる前に過剰成長を特定し、リスクに基づいて植生作業を優先することができる。これらの積極的なステップは、限られた予算のより効率的な使用につながり、組織がインフラや資産への脅威を減らすのに役立つ。高度に規制された産業では、報告要件を満たすのにも役立つ。AIによる洞察は、拡張機会を特定するのにも役立つ。新しい橋や携帯電話サイトを建設する場所を決定する際、組織は植生が脅威をもたらす可能性が低く、管理が容易な場所を選ぶことができる。IBM® Environmental Intelligence Suiteなどのツールを使用して地理空間データを統合することで、組織は植生をより効果的に管理することができる。彼らは資産と植生データを並べて表示し、侵入や過剰成長のリスクがある場合に通知を受け取ることができ、手動検査のプロセスを自動化することが可能になる。この方法は、財政コストを削減するだけでなく、実際のリスクに合わせて植生管理を行うことを可能にする。

多くの産業に影響を与える植生の成長は、従来の植生管理が労働集約的でコストがかかるものである必要はない。リモートセンシングデータとAIを使用することで、組織は実際の問題を予測し回避し、効率的な予算の利用を実現することができる。

【ニュース解説】

植生管理とは、過剰に成長した植物が引き起こす様々な問題を防ぐために行われる活動です。具体的には、電力線に接触する樹木による停電、土壌侵食、水質問題などが挙げられます。これらの問題は経済や環境に大きな影響を及ぼすため、植生管理は非常に重要です。

植生の過剰成長は電力業界において特に深刻な問題となっており、アメリカでは停電の92%が植生によるものと報告されています。また、交通インフラにおいても、強風などで倒れた木が鉄道や道路を塞ぎ、社会や経済活動に支障をきたすことがあります。石油・ガス産業では、火災のリスクを高める要因となり得ます。さらに、侵略的植物種の拡散を防ぐためにも植生管理は不可欠です。

従来の植生管理方法は労働集約的であり、予算の無駄遣いや実際のリスクへの対応不足が問題となっています。例えば、鉄道会社が線路沿いの木を定期的に剪定する計画を立てていても、予定通りに作業を行っても、予期せぬ植生の急成長によっては十分ではない場合があります。

このような課題に対して、テクノロジーが解決策を提供します。衛星データやLiDARデータを活用して植生の成長を監視し、AIを用いて植生の種類や成長パターンを予測することで、より効率的かつコスト効果の高い植生管理が可能になります。これにより、組織はリスクに基づいた植生管理を行い、予算をより効果的に使用し、インフラや資産への脅威を減らすことができます。

また、IBM® Environmental Intelligence Suiteのようなツールを使用することで、植生データと資産情報を統合し、リスクが発生した際に自動的に通知を受け取ることができます。これにより、手動での検査プロセスを自動化し、実際のリスクに合わせた植生管理を実現することが可能になります。

このように、テクノロジーを活用することで、植生管理はより効率的で、経済的なものに変わりつつあります。リモートセンシングやAIの進歩により、植生の問題を予測し、未然に防ぐことが可能になることで、多くの産業におけるリスクを軽減し、持続可能な社会の実現に貢献しています。

from What is vegetation management? .