p Os professores Antoinette Tordesillas e Robin Batterham lideraram o trabalho durante cinco anos para desenvolver e testar o modelo SSSAFE (Spatiotemporal Slope Stability Analytics for Failure Estimation), que analisa a estabilidade da encosta ao longo do tempo para prever onde e quando um deslizamento de terra ou avalanche pode ocorrer. p Em um estudo publicado em Relatórios Científicos , a equipe de pesquisa foi capaz de prever deslizamentos de terra, que muitas vezes causam interrupções graves, danos econômicos e mortes, de vários tamanhos e velocidades e em diferentes ambientes.

p "A chave para o sucesso deste modelo é que ele funciona em uma vasta gama de escalas espaciais ou temporais e é informado pela física de falha no solo e nos corpos rochosos, "disse o professor Tordesilhas.

p "Pode ser usado em uma mina, onde medições de precisão milimétrica do movimento da superfície de uma face de rocha são feitas a cada poucos minutos. E também pode ser usado em uma área rural, onde os únicos dados disponíveis são uma imagem de radar de satélite tirada em intervalos de alguns dias ou semanas. "

p O modelo SSSAFE foi inicialmente desenvolvido para monitoramento de minas, onde deslizamentos de terra são uma ameaça constante, mas usando dados de satélite publicamente disponíveis, a equipe foi capaz de prever retrospectivamente o deslizamento de terra do Xinmo em 2017, que enterrou um município na China.

p "Para Xinmo, o modelo destacou um movimento significativo no que se tornou a fonte da avalanche de rochas, 10 meses antes do desastre ocorrer, "disse o professor Tordesilhas." Se pudermos usar este modelo, junto com dados de satélite disponíveis gratuitamente para reconhecer possíveis locais de deslizamentos de terra muito antes que eles aconteçam, ações podem ser tomadas para proteger as comunidades, salvando muitas vidas. "

p Com SSSAFE explorando análises de big data, ciência e física da rede, A professora Tordesilhas espera que sua pesquisa seja usada pela indústria e governos em todo o mundo para ajudar os sistemas de alerta precoce (EWS) na mitigação de riscos de deslizamentos de terra em face da mudança climática.

p "Muito poucos estudos usaram dados de sensoriamento remoto para detectar precursores de falhas em taludes. pouco se sabe sobre como interpretar esses dados da física conhecida de falha granular para melhor compreender e prever eventos que levam a deslizamentos de terra catastróficos. Conseguimos ambos no SSSAFE ", disse ela.