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较长的版本

“警告”是一个由人们组成的链条,而每个环节都在地图上。

这就是整个过程,按照以下顺序,用简单易懂的语言:信息来自哪里,谁有权声明它是真实的,它如何到达你的手机,以及在之后的几天里会发生什么。

警告开始的地方

由于距离一个小时的地方下了暴雨,导致城市被洪水淹没,因此第一个链接是上游。桥梁和排水沟上的太阳能发电站每几分钟读取水位并将其发送到通过无线网络传输,即使手机塔停止工作时也能保持运行的系统。

对于火灾、犯罪、垃圾和天气,没有传感器。居民有手机,还有新闻。一篇报告需要一张照片、一个地点和几个简单的词。一篇新闻故事会被平台阅读,并在地图上以一种诚实的不确定性形式放置,直到有人检查它。

5 分钟在不同车站之间的读数之间。一个停止报告的车站本身就是一个信号,地图也表明了这一点。

在阿克拉,这个流程中的每一个环节都有一个名称:上游的奥达水库,在阿韦诺桥上的一个测量点,屋顶上的一个入口,以及一个模型,它自启动以来,已经经历了所有降雨季节。

降雨upper Odaw catchment
↓
雨量计 + 水位传感器radar · ultrasonic · rain · T/RH · pressure
↓
LoRa 节点 → 网关LoRaWAN mesh · LTE-M/Cat-M1 failover
↓
云 + AI 预测GBM + RNN ensemble · GMet radar fusion
↓
应用 · 推送 · 仪表板 · NADMO分层警报:建议 → 警告 → 疏散
1 · 感应太阳能供电节点,配备雷达和超声波水位传感器、雨量计、温度/湿度和气压传感器——采用GPS定位、防篡改设计、并具有防水等级IP67的保护壳。每个节点每60-120秒报告一次数据,并且仅依靠电池可以运行5+天。
2 · 连接性LoRaWAN 网状网络(每个网关可达 10+ 公里)是低功耗的基础;如果 LTE-M/Cat-M1 蜂窝网络出现故障,则会自动切换到蜂窝网络——因此,在最关键的时间点,网络始终保持正常运行。
3 · 智能一个云端AI引擎将传感器数据与GMet雷达和卫星降雨数据融合,产生每5分钟更新一次的街道级别洪水风险评分——并在每次事件后重新训练。
4 · 动作分级警报——提示 → 警告 → 撤离——通过应用、推送通知、电子邮件和公共仪表板发出,支持英语和当地语言。
查看站点 →

审核的人

在公共地图上不会显示任何内容,直到它已被验证。负责该服务的机构,在自己的区域内,会首先查看所有报告。如果还没有任何机构参与,则平台的审核员会完成这项工作,并且“确认”按钮会明确地说明,而不是借用它所不拥有的权限。邻居也很重要:如果几个人同时点击一个他们能看到的移动的标记,这比单独的报告更快地生效。

负责回答者明确说明,从未暗示。

该模型有帮助,并被标记为“帮助”。它将来自三个来源的同一事件合并,将一个地名与街道对应,并估计水流的下一个方向——但始终标记为“估计”,而不是“事实”。

报告问题 →

地图

主页显示整个网络。“钉”代表已验证的事件,并按服务进行着色。“簇”是指太靠近一起,无法区分的钉。“柔和的环”表示确切位置不确定。当水位上升时,车站会变为琥珀色,然后变为红色,而淡色的“钉”表示已解决的问题。

💧 洪水Sensor stations on drains and rivers, AI nowcasts, street-level warnings 30–120 minutes ahead — the deepest service, covered in detail below.
🔥 火灾结构和灌木丛火灾、燃气泄漏、烟雾目击——由消防部门审查,实时绘制地图以便邻居提前疏散。
🛡️ 犯罪盗窃、袭击和可疑活动,默认情况下可见给处理人员,仅在警方批准后发布——建立信任,而非进行无视的监控。
♻️ 垃圾非法倾倒垃圾和堵塞的排水沟——这些缓慢发生的紧急情况,会在下雨时引发更严重的后果。
⛅ 天气实时条件、24小时降雨预报、空气质量和降雨雷达,整合到每个洪水风险评分中。
🧡 SafeNet您家庭的安全网:经同意的人员与资产实时位置,以及危险区域警报,都在同一张实时地图上。

点击任何内容,您会获得类别、验证者、验证时间以及“确认”按钮(如果您在现场)。 位于地图上方的时间条显示的是同一张地图,但时间不同——最近几个小时、昨天、一周。 没有内容被隐藏,而是进行了过滤。

打开实时地图 →

如何送达

警报针对地点,而不是账户。保存住所、工作地点和学校,当经核实的事件或预报涉及这些地点时您就会收到通知:先是推送通知,如果您已关联电子邮件或 Telegram 且手机没有响应,再通过它们发送。

10语言。警报会按照发送时的状态进行翻译,按钮也会进行翻译——这就是您需要点击的按钮。

这张卡片上包含您的家庭计划和紧急联系电话,因此您原本需要花费时间才能找到的页面,现在已经自动打开。

AlertCommunities 的一个典型工作日是这样的:
2:15 pm — 雨开始下

在阿奇莫塔地区开始出现强降雨。上游传感器记录到降雨强度正在增加。

2:38 pm — 阈值已超过

在Avenor桥节点的水位已超过警告阈值,水位每分钟上升4厘米。

2:39 pm — 人工智能预测在Circle地区将发生洪水

根据模型预测,洪水波将会在约55分钟后到达 Kwame Nkrumah Circle。

2:40 pm — 警报已发送

警告通过应用和推送通知传达给整个走廊沿线的居民、商贩和司机。NADMO 的仪表板会显示风险热力图。

3:05 pm — NADMO 发出的任务

应急救援队伍已在Circle和Odawna处部署。市场商贩将货物转移到较高的地方。

3:20 pm — 道路封闭

警方在桥下通道变成危险区域之前,就已疏导交通,避免事故发生。

3:35 pm — 洪水来临

在Circle,道路被水淹没——但这次,人们和货物都已经不在了。

56 分钟在水到来之前,已发出警告——足以让人们、货物和车辆移动
4应用、推送通知、电子邮件和公共仪表板——没有单点故障
检查此设备 →

您的家人

SafeNet 就是同样的警报,用于您照看的人:孩子的手机、父母、家里的车。每一位都经同意才加入,只共享双方都同意的内容。区域有生效时段。为一次行程开放的共享会在您设定的那天到期。

这些警报会在静音模式下运行,这是有意为之。
SafeNet →

接下来您将做什么

警告是最容易的部分。 您的社区的签到只需一个点击——“确认”或“需要帮助”,并显示负责签到的人员,哪些人尚未回复。 志愿者,如果他们的技能、半径和工作时间与需求相符,会收到一个问题:“您是否可以参与?”

本地资源显示最近的避难所、诊所和消防站,并提供路线。 学习中心包含十个内容,每个内容都包含一个简短的课程,这些内容在需要时都会发挥作用:计划、应急包、联系方式。

学校参观及开放数据学生们可以探索自己所在社区的实时水位数据,并了解降雨如何导致洪水——通过免费的课堂数据集。
构建节点工作坊动手电子工作坊,学生在我们的工程师和加纳天文馆教育人员的指导下,组装并测试一个真实的传感器节点。
防洪巡逻员培训社区志愿者学习如何验证传感器读数、报告实际情况,并在收到警报时领导他们的街区应对。
你准备好了吗? →

下周

每个洪水都有一个排水口。一个社区的问题清单会将一个投诉转化为一系列问题:已报告、得到邻居的支持、等待处理,并且您会收到解决后的通知。

“故事记录”功能会记录事件发生和处理情况。下一次雨季将从三月份清理的排水沟开始。

阅读故事 →

阿克拉难道没有洪水预警吗?

是的——包括区域预报和广播公告。这些很重要,但它们从未被设计用来告知 Kaneche 的交易者,她的街道将在 50 分钟内被淹没。这就是我们添加的层。

今天的系统AlertCommunities
全市天气预报实际排水沟和河流上的街面传感器
Regional warnings, hours-old data本地警报每 5 分钟刷新一次
手动观察和电话沟通自动实时监控,全天候
反应性 - 在洪水开始后响应预测 - 提前 30-120 分钟,目标为 3-6 小时
有限的公共可见性打开实时地图,任何人都可以通过任何浏览器查看
为富裕城市设计的商业防洪系统Community-owned, ~$3,200 all-in per station

常见问题

我需要智能手机才能收到通知吗?

警报通过应用或网站、推送通知发送,如果您关联了电子邮件或 Telegram,也会通过它们发送。任何带网页浏览器的手机都可以;没有网络的基础手机目前还无法接收。

AlertCommunities 能提前多久提醒我?

Today the pilot delivers 30–120 minutes of lead time depending on where rain falls in the catchment. As sensor density and the AI model grow, we're targeting 3–6 hours.

什么阻止传感器被盗?

每个节点都内置了篡改检测和GPS定位功能,使用低价值的保护壳,并且由社区内的巡逻人员负责维护。预算中已包含快速、低成本的更换方案。

当暴风雨中移动网络中断时会发生什么?

主要链接是 LoRaWAN 无线电——独立于移动网络,并具有 LTE-M/Cat-M1 蜂窝网络的自动故障转移功能。 节点还会缓存数据并重新传输,当重新连接时。

谁来支付这笔长期费用?

资助用于建设,运营则依赖于政府平台许可证、保险数据流和企业风险订阅——因此,该网络能够持续运作,超越资助周期。 更多关于该模型 →

Ada
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