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    Modelando a química da Terra:tornando o invisível visível

    Esta renderização 3D de uma encosta é combinada com uma simulação de modelo de transporte reativo de água oxigenada fluindo através de material rochoso. A distribuição de oxigênio é controlada pelo consumo biológico, reações com minerais na rocha, e a permeabilidade da rocha. A escala de cores reflete as concentrações de água oxigenada, onde o amarelo é alto e o azul é baixo. Crédito:Kate Maher, Uli Mayer e Dana Chadwick

    Um sistema incrivelmente complexo vive sob nossos pés, transportando metais para a crosta terrestre e passando por uma miríade de reações químicas que influenciam nossas vidas diárias. Essas interações ambientais afetam tudo, desde nossa capacidade de usar o solo para produzir alimentos e a limpeza de nossa água potável até como podemos mitigar nossas mudanças climáticas. Os humanos têm um grande impacto na subsuperfície da Terra - por meio da mineração, extração de combustível fóssil, irrigação e armazenamento de resíduos de energia - e temos que lidar com os problemas ambientais decorrentes. E ainda, nós não podemos ver isso.

    Para espiar virtualmente o solo, muitos pesquisadores usam abordagens de modelagem complexas que levam em consideração fatores como as interações entre os microrganismos e como as plantas absorvem e retornam água e nutrientes. Essas abordagens biogeoquímicas - ferramentas essenciais para as ciências da Terra e outros campos - são o pão com manteiga da pesquisa de Kate Maher, professor associado de ciência do sistema terrestre na Escola da Terra de Stanford, Energia e Ciências Ambientais (Stanford Earth).

    Neste Q&A, Maher explica como os cientistas modernos tornam o invisível visível enquanto investigam os processos que transportam contaminantes e moldam a superfície da Terra. Para fazer isso, eles usam modelagem e visualizações que incorporam as técnicas matemáticas mais recentes, tecnologia de detecção e grandes quantidades de dados. Maher coeditou a atual edição especial da Elements Magazine , intitulado "Modelagem de Transporte Reativo, "que fornece uma visão mais aprofundada deste campo.

    O que é modelagem de transporte reativo?

    A maior parte da água que bebemos gasta uma parte considerável de sua vida como lençol freático. À medida que a água flui pelo solo, ele interage com superfícies minerais complexas, matéria orgânica e microrganismos que podem, em última instância, influenciar a maneira como os nutrientes e contaminantes são transportados através dos sistemas ambientais. Os sistemas de água subterrânea se estendem de metros a quilômetros abaixo da superfície, e, portanto, os modelos são a única ferramenta de que dispomos para estudar a vida invisível da água.

    Modelos de transporte reativo (RTMs) são algoritmos avançados que combinam descrições de fluxo de fluido, processos de transporte e reações biogeoquímicas, a fim de calcular mudanças nos solutos, minerais e até comunidades microbianas no espaço e no tempo. Os modelos foram construídos ao longo de décadas para incorporar continuamente descrições de última geração dos processos de transporte, bem como da biogeoquímica. Em algum sentido, eles são uma biblioteca que contém nosso conhecimento de tudo, desde a física do fluxo de água subterrânea até os detalhes do metabolismo microbiano.

    As reações e o transporte devem ser calculados juntos, porque muitas vezes eles interagem fortemente, e isso é especialmente importante para sistemas que foram afetados pela atividade humana. Por exemplo, em muitos locais afetados pela contaminação das águas subterrâneas, um método comum para limpar a água é injetar carbono orgânico para causar uma reação nos microorganismos. Mas a tentativa pode falhar se houver muito crescimento microbiano perto do poço, obstruindo o espaço dos poros. Usando modelos para simular uma estratégia de limpeza, os cientistas nesses locais podem criar estratégias melhores para limpar a água.

    A capacidade de modelar processos em escalas de tempo longas, ou mesmo milhares a milhões de anos, é outro recurso importante dos RTMs. Esses modelos nos ajudaram a entender a taxa na qual as rochas se dissolvem para formar os solos, ou os componentes do intemperismo químico - desde o papel das plantas e microrganismos na dissolução de minerais até a taxa em que o dióxido de carbono na água da chuva é convertido em bicarbonato, um processo-chave no ciclo do carbono de longo prazo que controla nossa atmosfera.

    Crédito:Stanford University

    Quais são algumas das aplicações da modelagem de transporte reativo?

    A maioria das paisagens que vemos ao nosso redor contém um legado do passado que pode ser crítico para a compreensão das perturbações naturais ou causadas pelo homem que ocorrem hoje e no futuro. Às vezes, os geocientistas descobrem sinais intrigantes em rochas antigas e querem saber o que eles podem nos dizer sobre os ambientes da Terra há milhões a bilhões de anos atrás. Dada a necessidade de abranger uma ampla gama de escalas de tempo e processos, transporte reativo encontrou seu caminho em quase todos os campos das geociências e damos alguns exemplos em nosso artigo introdutório, seguido por seis outros artigos tópicos.

    O armazenamento de resíduos nucleares tem sido uma aplicação muito importante, dada a necessidade de prever a estabilidade de várias embalagens de resíduos por centenas de milhares de anos em cenários climáticos futuros desconhecidos. A contaminação das águas subterrâneas tem sido outra área importante. Estratégias de limpeza ambiental, especialmente aqueles que envolvem microrganismos ou outras intervenções de engenharia, precisam ser simulados e compreendidos para cada local antes de serem implantados. Em locais contaminados, RTMs são usados ​​como ferramentas para estratégias de limpeza de escopo e para desenvolver diretrizes regulatórias. Um exemplo importante é o uso de modelos para entender a contaminação por arsênio em locais ao redor do mundo. Finalmente, armazenamento geológico de carbono, que envolve a injeção de grandes quantidades de dióxido de carbono em camadas geológicas profundas, tem sido outra área onde os modelos são usados ​​para estimar quanto do dióxido de carbono se dissolve nas águas subterrâneas e quanto pode se tornar insolúvel, e, portanto, mais permanentemente sequestrado.

    Como essas técnicas podem informar nossa compreensão da mudança climática ou obtenção de soluções climáticas?

    Os humanos estão injetando carbono no sistema oceano-atmosfera a uma taxa que é cerca de 70 vezes a capacidade da Terra de sequestrá-lo. A Terra sequestra carbono por meio de uma sequência de reações envolvendo a dissolução de minerais nos solos seguida pela precipitação de calcário nos oceanos. Uma questão chave é:como podemos imitar esse processo natural para armazenar com segurança o dióxido de carbono que emitimos? Em algumas rochas, o dióxido de carbono nunca formará minerais e sempre terá o potencial de migrar para o abastecimento de água potável ou de volta para a atmosfera.

    Os solos são outra área chave. O carbono do solo é o maior reservatório de carbono na superfície da Terra ou próximo a ela e, portanto, é especialmente sensível às mudanças no uso da terra, bem como às mudanças de temperatura e umidade do solo associadas às mudanças climáticas. Muitos dos modelos atuais de sistemas terrestres usados ​​para prever o ciclo do carbono no futuro - incluindo aqueles usados ​​pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) - contêm descrições desatualizadas de transformações de carbono no solo e nenhum tratamento explícito de microorganismos. Para resolver este problema, os cientistas que usam RTMs estão ativamente empenhados em encontrar maneiras de melhorar a representação do carbono do solo nos modelos do sistema terrestre. Isso pode variar desde o efeito da seca sobre os microrganismos até o papel que os minerais do solo desempenham no sequestro de carbono. O objetivo final é reduzir a incerteza em torno da resposta dos solos às mudanças climáticas.

    O que o fez buscar esse campo e quais habilidades ele exige?

    Como estudante de graduação, Sempre adorei ciência da computação. Contudo, tendo crescido nas montanhas do Oeste, Eu também estava profundamente preocupado com o meio ambiente. Um dos meus primeiros cursos na pós-graduação foi em geodinâmica, e ao procurar um tópico para meu artigo final, Descobri modelos de transporte reativo e fiquei completamente fascinado.

    Eu diria que a habilidade mais importante é provavelmente a capacidade de aprender com os outros. RTMs se baseiam no conhecimento e experiência de uma gama incrivelmente diversa de campos, de tal forma que há muito poucas pessoas que podem entender completamente os fundamentos numéricos e conceituais dos modelos. Sempre haverá alguém que sabe mais sobre a história do site de campo, o metabolismo microbiano ou as bibliotecas de álgebra linear. O trabalho do modelador é, em última análise, colher essas informações de maneiras significativas. Contudo, o potencial infinito para integrar o conhecimento entre as comunidades científicas também significa que os RTMs podem ser plataformas incrivelmente poderosas para colaboração.

    Eu aprendi que uma mistura de determinação, curiosidade e paciência são fundamentais. Em nosso artigo do kit de ferramentas, destacamos algumas das áreas-chave. Uma sólida formação em programação e matemática é extremamente útil, ou pelo menos tornar mais fácil começar. Os modelos são tão complexos que é fácil produzir resultados que não fazem sentido físico, portanto, a capacidade de usar as equações governantes para a massa, o impulso e a conservação de energia para desenvolver casos limites também são extremamente importantes.

    A maioria dos RTMs convencionais é construída e mantida por cientistas do Laboratório Nacional do Departamento de Energia dos EUA, o que significa que existem relativamente poucas oportunidades de treinamento e o campo ainda é pequeno, com apenas alguns programas nas universidades. Dado o vasto potencial desses modelos, isso é algo que os cientistas que usam RTMs estão tentando abordar, desenvolvendo novas oportunidades inovadoras para a educação.


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