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    Pesquisadores desenvolvem um modelo para entender melhor as forças que geram tsunamis
    p Uma ilustração que reflete a dinâmica dos fluidos de um tsunami. Crédito:FAST e UC Santa Barbar

    p A palavra "tsunami" traz imediatamente à mente a destruição que pode ser causada por essas ondas excepcionalmente poderosas. Os tsunamis de que ouvimos falar na maioria das vezes são causados ​​por terremotos submarinos, e as ondas que geram podem viajar a velocidades de até 250 milhas por hora e atingir dezenas de metros de altura quando atingem a terra e quebram. Eles podem causar inundações massivas e rápida devastação generalizada nas áreas costeiras, como aconteceu no sudeste da Ásia em 2004 e no Japão em 2011. p Mas tsunamis significativos também podem ser causados ​​por outros eventos. O colapso parcial do vulcão Anak Krakatau na Indonésia em 2018 causou um tsunami que matou mais de 400 pessoas. Grandes deslizamentos de terra, que enviam imensas quantidades de detritos para o mar, também pode causar tsunamis. Os cientistas naturalmente gostariam de saber como e em que medida eles podem ser capazes de prever as características dos tsunamis em várias circunstâncias.

    p A maioria dos modelos de tsunamis gerados por deslizamentos de terra são baseados na ideia de que o tamanho e a potência de um tsunami são determinados pela espessura, ou profundidade, do deslizamento e da velocidade da "frente" ao encontrar a água. Em um artigo intitulado "Regimes não lineares de ondas de tsunami geradas por um colapso granular, "publicado online no Journal of Fluid Mechanics , O engenheiro mecânico da UC Santa Bárbara, Alban Sauret e seus colegas, Wladimir Sarlin, Cyprien Morize e Philippe Gondret na Fluids, Laboratório de Sistemas Térmicos e Automação (FAST) da Universidade de Paris-Saclay e do Centro Nacional Francês de Pesquisa Científica (CNRS), lançar mais luz sobre o assunto. (O artigo também aparecerá na edição impressa da revista em 25 de julho.)

    p Este é o último de uma série de artigos que a equipe publicou sobre fluxos ambientais, e em ondas de tsunami geradas por deslizamentos de terra em particular. No início deste ano, eles mostraram que a velocidade de um colapso, ou seja, a taxa na qual o deslizamento está viajando quando entra na água - controla a amplitude, ou tamanho vertical, da onda.

    p Em seus experimentos mais recentes, os pesquisadores mediram cuidadosamente o volume do material granular, que eles então lançaram, fazendo com que desmoronasse como faria um penhasco, em um longo, canal estreito cheio de água. Eles descobriram que, embora a densidade e o diâmetro dos grãos em um deslizamento de terra tivessem pouco efeito na amplitude da onda, o volume total dos grãos e a profundidade do líquido desempenharam papéis muito mais cruciais.

    p "À medida que os grãos entram na água, eles agem como um pistão, a força horizontal que governa a formação da onda, incluindo sua amplitude em relação à profundidade da água, "disse Sauret. (Um desafio restante é entender o que governa a velocidade do pistão.)" Os experimentos também mostraram que se conhecermos a geometria da coluna inicial [o material que flui para a água] antes de colapsar e a profundidade da água onde cai, podemos prever a amplitude da onda. "

    p A equipe agora pode adicionar esse elemento ao modelo em evolução que desenvolveram para acoplar a dinâmica do deslizamento e a geração do tsunami. Um desafio particular é descrever a transição de um deslizamento de terra seca inicial, quando as partículas são separadas pelo ar, para um fluxo granular subaquático, quando a água tem um impacto importante no movimento das partículas. À medida que isso ocorre, as forças que agem sobre os grãos mudam drasticamente, afetando a velocidade com que a frente dos grãos que constituem o deslizamento de terra entra na água.

    p Atualmente, há uma grande lacuna nas previsões de tsunamis com base em modelos simplificados que consideram a complexidade do campo (ou seja, a geofísica), mas não capturam a física do deslizamento de terra quando ele entra na água. Os pesquisadores agora estão comparando os dados de seu modelo com dados coletados de estudos de caso da vida real para ver se eles se correlacionam bem e se algum elemento de campo pode influenciar os resultados.


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