Na primavera de 2011, O hidrogeologista Chris Lowry da Universidade de Buffalo martelou um gigantesco bastão de medição no fundo de um lago no oeste de Nova York. Próximo, ele postou instruções explicando como os transeuntes podiam ler a equipe e enviar uma mensagem de texto com o nível da água.

Com esse começo humilde, CrowdHydrology foi lançado.

Desde então, a iniciativa se expandiu para riachos em 14 estados, e Lowry agora está procurando usá-lo para melhorar as previsões de enchentes nos Estados Unidos.

Com novo financiamento da National Science Foundation (NSF), ele está trabalhando para integrar dados de crowdsourcing da CrowdHydrology ao National Water Model, uma ferramenta desenvolvida pela Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA) para prever as condições ao longo das hidrovias do país.

"Poucas pessoas sabem disso, mas existe um Modelo Nacional de Água que simula e prevê o fluxo de todos os rios nos Estados Unidos continentais, "diz Lowry, Ph.D., professor associado de geologia na UB College of Arts and Sciences. "Passei o verão no Alabama trabalhando com cientistas do National Water Center da NOAA para ver como poderíamos usar os dados da ciência do cidadão para ajudar a melhorar o modelo."

O prêmio NSF permitirá que ele continue esse trabalho, ele diz, "com a esperança de que possamos desenvolver novos métodos de controle de qualidade e assimilação de dados para melhorar as previsões de fluxo de fluxo, seca e inundações. "

Usando tecnologias modernas para monitorar, previsão de inundações

A pesquisa de Lowry com o National Water Model faz parte de um projeto maior, projeto multiinstitucional liderado pela Arizona State University (ASU) que recebeu uma doação de Comunidades Inteligentes e Conectadas de US $ 1,5 milhão da NSF para melhorar a previsão e o monitoramento de enchentes por meio da coleta de dados de fontes como mídia social, câmeras de tráfego e webcams.

O objetivo é conectar os primeiros respondentes, cidadãos e outras partes interessadas com dados precisos, dados quase em tempo real, e para melhorar a comunicação sobre inundações durante emergências.

O projeto será liderado por Mikhail Chester, Ph.D., professor associado da Escola de Engenharia Sustentável e Ambiente Construído da ASU, e diretor do Centro Metis para Infraestrutura e Engenharia Sustentável da ASU.

A equipe de pesquisa interdisciplinar inclui engenheiros, hidrólogos e cientistas da computação da ASU, Northern Arizona University, a Universidade do Arizona, Universidade Tecnológica de Michigan e UB. Lowry receberá $ 90, 000 do subsídio de US $ 1,5 milhão, com o trabalho do UB focado na integração de dados crowdsourced da CrowdHydrology ao National Water Model.

A evolução da CrowdHydrology

CrowdHydrology percorreu um longo caminho desde 2011, quando Lowry começou com Michael Fienen, Ph.D., um hidrólogo pesquisador do U.S. Geological Survey Wisconsin Water Science Center.

De uma estação piloto no Beaver Meadow Audubon Center, uma reserva natural no condado de Wyoming, Nova york, a iniciativa cresceu para incluir dezenas de locais na região dos Grandes Lagos, com outros locais tão distantes quanto o Alabama, Utah e Califórnia.

"Estamos agora em nosso oitavo ano de funcionamento da rede, e logo no início, muitos cientistas nos disseram que achavam que os dados da ciência cidadã são de baixa qualidade, "Lowry diz." Temos trabalhado muito para mostrar à comunidade científica que esses dados não são apenas precisos, mas úteis. É maravilhoso ver o CrowdHydrology sendo usado neste grande projeto de pesquisa multi-institucional. "

"Este é o segundo grande projeto financiado pela NSF que tem um componente de pesquisa transformadora em torno da CrowdHydrology, ", acrescenta." Isto é, em grande parte, Obrigado a todas as pessoas que se deram ao trabalho de enviar observações dos níveis de água. Acabamos de quebrar o 8, Marca de 000 usuários no início deste ano. Alguns de nossos melhores medidores CrowdHydrology obtêm mais de 300 observações por ano. Sem esses cientistas cidadãos engajados, nada disso seria possível. "