Temperaturas perigosamente altas, especialmente nas cidades, frequentemente causam condições como insolação e exaustão pelo calor ou agravam condições médicas preexistentes, como doenças cardiovasculares. Entre 1999 e 2010, pelo menos 8, 081 pessoas morreram nos Estados Unidos devido a doenças relacionadas ao calor.

Um dos principais fatores por trás desse número surpreendente é o efeito da ilha de calor urbana. Isso causa grandes disparidades de temperatura entre as cidades e áreas circunvizinhas devido ao calor aprisionado pelas concentrações de populações e infraestrutura feita pelo homem. Oitenta e um por cento das mortes relatadas - mais de 6, 500 no total - ocorreram em áreas urbanas.

Armado com uma bolsa do programa Prediction of and Resilience against Extreme Events (PREEVENTS) da National Science Foundation (NSF), uma equipe de pesquisadores da Carnegie Mellon se propôs a fornecer às cidades uma ferramenta para entender melhor esse fenômeno perigoso.

A equipe foi liderada pelos Professores Associados Matteo Pozzi e Mario Berges do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, e seu Co-PI, a cientista pesquisadora Kelly Klima, do Departamento de Engenharia e Políticas Públicas.

O fruto do seu trabalho é SHADE, que significa Avaliação de Calor de Superfície para Ambientes Desenvolvidos. Por meio de SHADE, O time, incluindo o pesquisador de pós-doutorado Carl Malings e o professor Elie Bou Zeid de Princeton, desenvolveram modelos espaço-temporais em pequena escala das temperaturas urbanas de Pittsburgh.

Enquanto os pesquisadores de Princeton se concentraram em simular as condições climáticas e outros fatores que contribuem para as temperaturas em um determinado local, a equipe CMU adotou uma abordagem mais baseada em dados. Pozzi e Malings, um Ph.D. aluno de Pozzi na época, trabalhou para desenvolver "modelos estatísticos para um modelo melhor, Compreendo, e perceber como a temperatura muda ao longo do tempo e do espaço "dentro do ambiente urbano.

Eles descobriram que as altas temperaturas causadas por eventos regionais de ondas de calor podem adicionar outro ingrediente potente ao conjunto de fatores perigosos de temperatura em jogo no ambiente urbano.

"1, a temperatura é mais alta nas áreas urbanas, "diz Malings." Dois, é ainda maior durante as ondas de calor. E tres, as temperaturas podem variar muito na cidade, porque a composição do edifício é muito diferente. Isso torna o efeito muito diferente. "

Embora a equipe de Princeton tenha conseguido modelar esses fatores em um determinado ponto, fazer isso em toda a cidade seria extremamente intensivo em termos de computação, tornando este método impraticável para modelagem e previsão de temperatura em tempo real.

"A ideia em que estamos trabalhando é construir o que chamamos de 'modelos substitutos, 'que são modelos basicamente mais simples que capturam o mesmo tipo de informação, mas podem ser executados muito mais rapidamente para chegar perto das previsões em tempo real, "diz Malings.

Usando este sistema de modelos substitutos, a equipe pôde começar a observar tendências maiores nas temperaturas entre locais diferentes ao longo do tempo. Apesar de estar nos estágios iniciais do projeto, suas descobertas já levaram a várias publicações, incluindo seu artigo mais recente sobre uma metodologia de sensoriamento ideal para apoiar a tomada de decisão em cenários de temperaturas extremas. Isso poderia permitir um sistema de alerta precoce muito melhor para populações com alto risco de doenças relacionadas ao calor.

Na perspectiva de longo prazo, o modelo pode informar as decisões de infraestrutura para engenheiros civis. Usando as informações fornecidas pelas técnicas de modelagem da equipe, planejadores e arquitetos de cidades poderiam integrar infraestrutura verde e outras técnicas de mitigação de calor nas cidades do futuro, combater o efeito da ilha de calor urbana em sua origem.

"A estrutura resultante ajudará futuros planejadores e gestores urbanos a tomar decisões envolvendo a temperatura dentro da cidade, "diz Berges, "e eles serão capazes de tirar proveito do fluxo crescente de dados do sensor que está disponível em ambientes urbanos."

Para machos, agora é pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Engenharia Mecânica, as informações do SHADE também ajudarão a informar futuras decisões sobre onde colocar os sensores para obter os melhores resultados. As inferências que ele espera tirar desses sensores não se limitam apenas ao efeito de ilha de calor urbana.

"Você pode fazer algo semelhante com a poluição do ar, onde você faz sua previsão anterior de concentrações de poluição e, em seguida, atualiza-as com as medições do sensor e otimiza as decisões com base nisso, "diz Malings.

Tendo até agora restringido sua modelagem a Pittsburgh e Nova York, a equipe planeja expandir seu escopo para uma gama maior de cidades no futuro.

"As cidades têm propriedades semelhantes, mas apenas começando em Pittsburgh e Nova York como nossos estudos de caso, existem comportamentos definitivamente diferentes entre os dois, " says Pozzi. "Our idea for the future is to develop urban scale models for different cities, but some specific calibration needs to be done for each individual city."