Ny teknik för vattenövervakning skapar globala orättvisor

Världens vattenresurser förändras snabbt, samtidigt som behovet av kunskap om vatten blir allt större. Med satelliter, jordobservationer och artificiell intelligens går det i dag att övervaka vatten på en skala som tidigare varit omöjlig.

Men mer data är inte nödvändigtvis lösningen.

– Den tekniska utvecklingen ger oss fantastiska möjligheter att förstå hur våra vattenresurser förändras. Men frågan är vem som har tillgång till datan och om besluten kring vatten enbart ska bygga på dessa storskaliga data, eller om vi ska ta vara på den kunskap som finns hos de människor som faktiskt själva upplever problemen med vatten, säger Giuliano Di Baldassarre, professor i hydrologi vid Institutionen för geovetenskaper vid Uppsala universitet.

Ojämlikheten kan förstärkas

En ny artikel, publicerad i Nature Water, argumenterar för att den tekniska utvecklingen erbjuder enorma möjligheter att förbättra vår förståelse av sötvatten, men att den också skapar nya ojämlikheter i fråga om vem som får tillgång till och kan använda vattenrelaterade data, och i slutändan vem som drar nytta av dem.

Satellitinfrastruktur, datorkapacitet och expertis är koncentrerade till ett begränsat antal länder. Själva satellitdatan kan vara gratis att använda, men det krävs både teknisk utrustning och kunskap för att kunna använda den. Länder med mindre resurser kan därför ha svårare att dra nytta av den nya tekniken.

Utvecklingen av AI kan förstärka skillnaderna ytterligare. De mest avancerade AI-modellerna kräver stora mängder datorkraft, som också är ojämnt fördelad över världen. Samtidigt tränas många språkmodeller huvudsakligen på engelskspråkiga och västerländskt präglade data. Det kan göra att lokala förhållanden och erfarenheter från marginaliserade grupper blir osynliga eller felrepresenterade.

Satelliten ser inte allt

Det handlar också om vad som över huvud taget räknas som kunskap. Satelliter kan ge detaljerad information om exempelvis förändringar i vattennivåer, kustlinjer och markanvändning. Men de kan ha svårt att fånga hur människor på plats upplever och hanterar vattenrelaterade problem.

Forskarna lyfter fram Sundarbans, världens största mangrovedelta, som ett exempel. Området, som delas mellan Indien och Bangladesh, är omkring 10 000 kvadratkilometer stort och ett av världens mest dynamiska och samtidigt datafattiga vattenområden.

Satellitdata kan visa hur kustlinjer förändras och var översvämningar sker. Men många av de förändringar som är avgörande för människor som bor där sker på mycket mindre geografiska och tidsmässiga skalor.

Lokala invånare kan exempelvis själva följa hur saltvatten tränger in i dammar och vattenreservoarer, hur långt tidvattnet når och hur tillgången på vatten och andra vattenlevande resurser förändras. Men sådan kunskap riskerar att försvinna när vattenfrågorna främst beskrivs genom storskaliga, kvantitativa data.

– Data är inte neutrala. Någon bestämmer vad som ska mätas, hur det ska mätas och vilken kunskap som ska räknas som relevant. Det påverkar i sin tur vilka problem vi ser och vilka lösningar vi väljer, säger Giuliano Di Baldassarre.

Från mer data till bättre data

Forskarna argumenterar därför för att framtidens vattenövervakning måste handla om mer än att göra data öppna och tillgängliga. Lokala samhällen behöver också kunna bidra till hur data samlas in, tolkas och används.

Det innebär inte att satelliter och AI är problemet. Tvärtom kan tekniken bli ett mycket kraftfullt verktyg för att förstå och hantera framtidens vattenkriser om den kombineras med lokal kunskap och ett bredare deltagande.

Forskarna efterlyser därför tre förändringar:

• rättvis tillgång till högkvalitativa data,
• verkligt deltagande i hur data produceras och tolkas samt
• en bredare syn på vem som har kunskap och expertis om vatten.

– Om vi lyckas kombinera den nya tekniken med lokal och erfarenhetsbaserad kunskap kan AI och jordobservationer bidra till en mer hållbar vattenframtid. Men om vi inte förändrar hur data produceras och vem som får påverka kan den nya datarevolutionen i stället förstärka de ojämlikheter som redan finns, säger Giuliano Di Baldassarre.

Malin Eivergård