p Em 4 de abril, 2017, a cidade de Khan Sheikhoun, no noroeste da Síria, sofreu um dos piores ataques químicos da história recente. Uma pluma de gás sarin espalhou-se por mais de 10 quilômetros (cerca de seis milhas), carregada por turbulência flutuante, matando mais de 80 pessoas e ferindo centenas. p Horrorizado com o ataque, mas também inspirado para fazer algo útil, Kiran Bhaganagar, professor de engenharia mecânica da Universidade do Texas em San Antonio, e sua equipe do Laboratório de Detecção de Turbulência e Sistemas de Inteligência, usou modelos de computador para replicar a dispersão do gás químico. Os resultados foram publicados em Riscos naturais em maio de 2017. A precisão de suas simulações mostrou a capacidade de capturar as condições do mundo real, apesar da escassez de informações.

p "Se houver um ataque químico repentino, questões importantes são:'até onde vai' e 'em que direção vai, '", Disse Bhaganagar." Isso é crítico para evacuações. "

p A pesquisa de Bhaganagar é apoiada pelo Centro Químico e Biológico de Edgewood do Departamento dos Estados Unidos (ECBC), que esperam adotar seus modelos para auxiliar no caso de um ataque em solo americano.

p Produtos químicos, sejam agentes tóxicos como gás sarin ou escapamento de veículos, viajam de maneira diferente de outras partículas na atmosfera. Como incêndios florestais, que pode se mover incrivelmente rápido, produtos químicos criam suas próprias micro-condições, dependendo da densidade do material e como ele se mistura com a atmosfera. Este fenômeno é conhecido como turbulência flutuante e leva a diferenças notáveis ​​na forma como os produtos químicos viajam durante o dia ou à noite, e durante diferentes estações.

p "À noite e de manhã cedo, mesmo quando você tem ventos calmos, os gradientes são muito nítidos, o que significa que os produtos químicos viajam mais rápido, "Bhaganagar explicou.

p Mesmo a turbulência comum é difícil de modelar e prever matematicamente. Ele funciona em uma variedade de escalas, cada um interagindo com os outros, e dispersa a energia à medida que se move para os níveis mais baixos. Modelar turbulência flutuante é ainda mais difícil. Para prever os efeitos da turbulência na dispersão de partículas químicas, A equipe de Bhaganagar executou simulações de computador no supercomputador Stampede2 no Texas Advanced Computing Center (TACC), o maior sistema em qualquer universidade dos EUA.

p "Vamos à física disso e tentamos entender o que são os vértices e onde está a energia, "Bhaganagar disse." Nós decompomos o problema e cada processador resolve para uma pequena porção. Em seguida, juntamos tudo para visualizar e analisar os resultados. "

p Bhaganagar usou os supercomputadores da TACC por meio da iniciativa da University of Texas Research Cyberinfrastructure (UTRC), que, desde 2007, forneceu aos pesquisadores de qualquer uma das 14 instituições do Sistema da Universidade do Texas acesso aos recursos do TACC, especialização e treinamento.

p A atmosfera de fundo e a hora do dia desempenham um grande papel na dispersão. No caso dos ataques na Síria, Bhaganagar primeiro teve que determinar a velocidade do vento, temperatura, e os tipos de produtos químicos envolvidos. Com essas informações em mãos, seu modelo de alta resolução foi capaz de prever a distância e em que direção as plumas químicas viajavam.

p "Na Síria, era muito ruim porque o tempo fazia com que as condições ideais se espalhassem muito rápido, "disse ela." Corremos o caso real da Síria no supercomputador TACC, obteve todas as informações de histórico e as adicionou aos modelos, e nossos modelos capturaram os limites da pluma e para quais cidades ela se espalhou. Vimos que era muito parecido com o que foi noticiado no noticiário. Isso nos deu confiança de que nosso sistema funciona e que poderíamos usá-lo como uma ferramenta de evacuação. "

p A pesquisa é voltada para previsões de curto prazo:entender em que direção os produtos químicos se propagam em uma janela de quatro horas e trabalhar com os primeiros respondentes para distribuir o pessoal de maneira adequada.

p Contudo, executar o modelo de alta resolução leva tempo. No caso da simulação da Síria, foram necessários cinco dias inteiros de processamento de números em Stampede2 para ser concluído. Durante um ataque real, esse tempo não estaria disponível. Consequentemente, Bhaganagar também desenvolveu um modelo mais grosso que usa um banco de dados de condições sazonais como informações básicas para acelerar os cálculos.

p Para este propósito, A equipe de Bhaganagar introduziu um novo protocolo de sensoriamento móvel, em que implantam sensores móveis de baixo custo que consistem em drones aéreos e sensores terrestres para coletar os dados do vento local e usar o modelo courser para prever o transporte da pluma.

p Usando este método, as previsões de quatro horas podem ser calculadas em apenas 30 minutos. Ela está trabalhando para reduzir ainda mais o tempo, a 10 minutos. Isso permitiria que os oficiais emitissem ordens de evacuação precisas rapidamente, ou coloque pessoal onde for necessário para ajudar na proteção dos cidadãos.

p "Quase não existem modelos que possam prever com este nível de precisão, "Bhaganagar disse." O Exército usa caminhões com sensores móveis, que eles enviam em um círculo ao redor da fonte. Mas é muito caro e eles têm que enviar soldados, o que é um perigo para eles. "No futuro, o exército espera combinar simulações de computador e monitoramento ao vivo no caso de um ataque químico.

p Bhaganagar conduzirá testes nos próximos meses na instalação experimental do Exército dos EUA em Maryland para determinar o quão bem os drones podem prever as condições do vento com precisão.

p "Quanto maior a precisão dos dados - a velocidade do vento, Direção do vento, temperatura local - melhor será a previsão, "ela explicou." Usamos drones para nos fornecer dados adicionais. Se você pode alimentar esses dados no modelo, a precisão para a janela de quatro horas é muito maior. "

p Mais recentemente, ela e seu aluno de pós-graduação, quem é um Ph.D. candidato, Sudheer Bhimireddy, integraram seu modelo de turbulência flutuante com o modelo Advanced Research Weather Research and Forecast de alta resolução para entender o papel da estabilidade atmosférica no transporte de curto prazo de plumas químicas. A pesquisa aparece na edição de setembro de 2018 de Pesquisa de poluição atmosférica

p Desenvolvimento de ferramentas para detectar poluição em sua comunidade

p Em trabalhos relacionados financiados pela National Science Foundation, Bhaganagar adotou seu modelo de pluma química para rastrear a poluição. Ela espera que seu código possa ajudar as comunidades a prever as condições locais de poluição.

p De acordo com Bhaganagar, sensores de vento e gás de baixo custo adquiridos por uma comunidade podem ajudar a produzir previsões diárias para que os indivíduos possam tomar as devidas precauções quando os níveis de poluição estiverem concentrados em uma área. Esforços recentes tentaram determinar quantos sensores são necessários para permitir previsões locais precisas.

p "Podemos detectar zonas de poluição e tomar medidas eficazes para evitar a poluição?" Bhaganagar perguntou. "Se tivéssemos nossos próprios modelos em pequena escala que pudéssemos usar em nossas comunidades, isso teria um grande impacto na poluição."

p Embora as previsões de poluição da comunidade acabassem sendo executadas em computadores voltados para o consumidor, tais previsões não seriam possíveis sem acesso a supercomputadores para testar os modelos e gerar um banco de dados de condições de fundo.

p "Os recursos do TACC são tão valiosos, "disse ela." Eu não teria sequer tentado esses projetos de pesquisa se não fosse capaz de acessar os supercomputadores TACC. Eles são absolutamente necessários para o desenvolvimento de novos modelos de turbulência que podem salvar vidas no futuro. "