Embora os recursos de água doce da Terra sejam finitos, o desafio de gerenciá-los de forma eficaz e sustentável à medida que caminhamos para um futuro mais quente com uma crescente população humana significa manter o controle sobre uma rede aparentemente interminável de cursos d'água acima e abaixo do solo.

Para os Estados Unidos, dois modelos enormes foram desenvolvidos para capturar processos hidrológicos - desde a previsão de enchentes até a previsão dos níveis de água subterrânea - para todo o continente. Agora, um projeto liderado por pesquisadores da Universidade de Princeton empreendeu a tarefa hercúlea de verificar esses dois modelos um contra o outro para garantir que cientistas e formuladores de políticas trabalhem de forma consistente, dados precisos quando se trata de gerenciar o orçamento de água do país.

Pesquisadores de Princeton, o Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica (NCAR), a Universidade do Arizona (UA), e a NASA publicou os resultados da primeira fase do Continental Hydrologic Intercomparison Project (CHIP). A equipe passou um ano executando simulações de supercomputador e analisando grandes conjuntos de dados enquanto comparavam os dois modelos continentais - conhecidos como WRF-Hydro e ParFlow-CLM - entre si e com quase 3, 000 observações de fluxo, de acordo com um relatório no jornal Pesquisa de Recursos Hídricos .

Os pesquisadores procuraram examinar os componentes e processos dentro de cada modelo, bem como resolver quaisquer vieses e discrepâncias entre eles. O projeto se destaca como a primeira comparação modelo a modelo desta escala e fornece uma importante prova de conceito para a comparação rigorosa de modelos hidrológicos em grande escala, os pesquisadores relataram.

Os resultados do estudo não só aumentam o conhecimento dos cientistas sobre como modelar processos hidrológicos, mas também de como melhorar as previsões futuras, disse a primeira autora correspondente Danielle Tijerina, estudante de doutorado em engenharia civil e ambiental em Princeton.

"Como todos os modelos têm tendências inerentes, um dos nossos principais objetivos era usar o desempenho do fluxo do modelo para isolar vieses específicos, que então dá aos desenvolvedores de modelos uma plataforma para começar a melhorar certos aspectos desses modelos, "Tijerina disse." Queremos enfatizar que este foi um grande esforço colaborativo entre diferentes grupos de modelagem, o que é essencial para o desenvolvimento e aprimoramento desses modelos de comunidade. "

Ao examinar e resolver as discrepâncias entre cada modelo, os pesquisadores também ajudaram a construir a confiança científica e pública na transparência e precisão da modelagem hidrológica, referido co-autor Reed Maxwell, Professor de engenharia civil e ambiental de Princeton e do High Meadows Environmental Institute (HMEI).

Essa confiança é crítica como cientistas, legisladores e a comunidade trabalham juntos para conservar e proteger os recursos hídricos do país, ele disse. Maxwell é co-investigador principal da HydroGEN, um projeto financiado com uma doação do Acelerador de Convergência de US $ 1 milhão da National Science Foundation (NSF) que usará inteligência artificial para simular o sistema natural de água subterrânea da nação em um esforço para melhorar a gestão da água e ajudar as pessoas a se preparar melhor para enchentes e secas.

"A escala e a profundidade deste projeto ajudam a construir a confiança da comunidade - e fornecer uma visão sobre a modelagem de bacias hidrográficas - necessária para forjar amplas colaborações que irão melhorar a modelagem hidrológica de bacias hidrográficas nos Estados Unidos, "disse Maxwell, que é diretor do Integrated GroundWater Modeling Center com base no HMEI.

O papel, "Projeto de Intercomparação Hidrológica Continental, Fase 1:Uma comparação de modelo hidrológico em larga escala nos Estados Unidos Continental, "foi publicado na edição de julho de 2021 de Pesquisa de Recursos Hídricos .