p Lago Urmia (LU), seu nível de água ao longo do tempo, e a área de pesquisa dos quatro satélites são mostrados, junto com um mapa topográfico do Irã e um esboço da Calçada do Lago Urmia. Crédito: Relatórios Científicos
p Cientistas do Instituto de Tecnologia de Tóquio (Tokyo Tech) usaram dados de radar de abertura sintética de quatro satélites diferentes, combinado com métodos estatísticos, para determinar os padrões de deformação estrutural da maior ponte do Irã. p A importância das estradas e pontes para os humanos, tanto durante os tempos antigos como contemporâneos, é claramente evidente. A integridade e saúde estrutural de tais estruturas grandes são, Contudo, não tão evidente, principalmente porque as estruturas tendem a se deteriorar ao longo do tempo. Determinar a quantidade de deformação que uma estrutura sofreu (e quanto ela sofrerá no futuro) é crucial para garantir a segurança das pessoas dentro ou perto dessa estrutura e para minimizar os custos de reparo e danos potenciais.
p Uma grande estrutura que levantou preocupações na última década é a Calçada do Lago Urmia (LUC), uma série de estradas e uma ponte que passa sobre o Lago Urmia, localizado no noroeste do Irã (ver Figura 1). Irã, conhecida como área árida a semi-árida, tem sérios problemas com subsidência de terra devido à extração excessiva de água subterrânea. Assim, Dra. Sadra Karimzadeh, que percebeu o problema da LUC e se juntou a uma equipe de cientistas da Tokyo Tech, liderado pelo professor Masashi Matsuoka, analisou os padrões de deformação recentes que o LUC sofreu de 2004 a 2017, usando conjuntos de dados obtidos de quatro satélites equipados com radares de abertura sintética (ver Figura 2). Como esperado, esses conjuntos de dados exigiam análises matemáticas e estatísticas sofisticadas antes que as taxas de deformação (relacionadas ao assentamento natural do aterro leste e o levantamento artificial no início do aterro oeste) pudessem ser determinadas com mais precisão.
p As velocidades verticais de cada parte do LUC obtidas pelos quatro satélites são mostradas em (a-e), enquanto o deslocamento vertical geral capturado por cada satélite ao longo do tempo é mostrado em (f). Crédito: Relatórios Científicos
p Usando a técnica de pequeno subconjunto de linha de base (SBAS) nos dados dos satélites, a incerteza nas taxas de deslocamento vertical obtidas do LUC foi reduzida. A equipe de pesquisa também realizou um levantamento de campo do lago em 2017 para observar as condições físicas do LUC e investigar as causas mais prováveis da deformação acelerada que afeta a estrutura.
p A fim de verificar suas suposições sobre as causas da deformação acelerada, a equipe conduziu uma análise de componente principal (PCA) nos dados e, em seguida, usou um modelo hidrotérmico para comparar os resultados. PCA é uma técnica que pega dados multidimensionais como uma entrada e os nivela em geralmente duas ou três dimensões (chamadas de "componentes principais" ou "PCs"), que podem ser usados para revelar informações comparativas novas e valiosas. Apenas três componentes principais foram responsáveis por quase toda a variabilidade dos dados, com o primeiro (o mais significativo) revelando uma tendência geral de queda na estrutura causada pela consolidação do solo, e o segundo e o terceiro estão associados às mudanças sazonais e à atividade humana que afeta o lago (ver Figura 3). A equipe fez uma previsão de quanta deformação pode ocorrer nos próximos 365 dias.
p Dr. Sadra Karimzadeh disse, "Os resultados do monitoramento espacial de estruturas críticas são bastante úteis nos países em desenvolvimento. Deve ser continuamente utilizado a custos acessíveis."
p (a) Carregamento de PC1, com a inserção mostrando um gráfico de scree indicando que PC1 é responsável pela maior parte da variação nos dados. (b) Carregamento de PC2 e PC3, que presumivelmente correspondem a variações sazonais, como mostrado ao compará-lo com a precipitação e a temperatura. (c) Comparação do deslocamento médio do LUC obtido com um método hidrotérmico e o método PCA, junto com o deslocamento previsto nos próximos 365 dias. Crédito: Relatórios Científicos
p Com este estudo, a equipe de pesquisa demonstrou como o PCA pode ser efetivamente empregado para acomodar dados de diferentes conjuntos de dados em várias escalas de tempo. A combinação das técnicas acima mencionadas prova como os dados de missões de satélite atuais e anteriores podem ser usados como um mecanismo eficiente para determinar a saúde atual e futura das estruturas, de modo que ações preventivas possam ser tomadas para minimizar danos potenciais e reduzir custos.
