
Pedro Szekely via Wikimedia Commons
Pôr do sol sobre o rio Amazonas perto da cidade de Letícia, na Colômbia
Fonte
UNIBO Magazine, Universidade de Bolonha
Publicação Original
Áreas
Resumo
Usando redes neurais em novos modelos avançados de aprendizado de máquina, pesquisadores conseguiram reconstruir a evolução do armazenamento de água terrestre entre 1984 e 2021.
Com a nova solução, os cientistas podem realizar uma análise mais aprofundada sobre a influência dos eventos climáticos extremos sobre a distribuição de água doce no planeta, em nível global e também para cada bacia hidrográfica.
Podendo detectar com mais precisão as interações complexas entre clima, vegetação e recursos hídricos, o estudo permite a reconstrução precisa dos efeitos das anomalias no armazenamento de água terrestre.
Foco do Estudo
Por que é importante?
O armazenamento de água terrestre é a soma de todas as reservas de água doce na superfície e no subsolo do planeta.
Monitorar suas variações é essencial para avaliar os impactos das mudanças climáticas e das atividades humanas na quantidade de água doce disponível.
Neste cenário, compreender o impacto de eventos climáticos extremos no abastecimento de água é essencial para ajudar as comunidades a se prepararem para a escassez de água ou inundações antes que elas ocorram.
Estudo
Para avaliar como os eventos climáticos extremos cada vez mais frequentes estão alterando a quantidade de água doce disponível em escala local e global, pesquisadores estão usando um novo conjunto de dados – chamado GRAiCE – em conjunto com modelos avançados de aprendizado de máquina.
Com essa abordagem, os cientistas puderam reconstruir a evolução do armazenamento de água terrestre em nível global entre 1984 e 2021
Publicado recentemente na revista Scientific Data, o GRAiCE nasceu do trabalho da Dra. Irene Palazzoli, pesquisadora do Departamento de Engenharia Civil, Química, Industrial e de Materiais da Universidade de Bolonha, na Itália, e da Dra. Serena Ceola, professora do mesmo departamento, em colaboração com o Dr. Pierre Gentine, professor da Universidade de Columbia em Nova York, nos EUA.
Para criar um conjunto de dados maior e mais completo, os pesquisadores desenvolveram modelos de redes neurais, treinando-os com observações das missões GRACE (lançada em 2002) e GRACE-FO (operacional desde 2018) e integrando-os com dados sobre as principais variáveis climáticas que influenciam o ciclo hidrológico e a vegetação.
Este conjunto de dados inovador fornece uma nova perspectiva sobre as mudanças na disponibilidade de água doce: ele é capaz de reproduzir com alta precisão os impactos de eventos climáticos extremos. O GRAiCE contribui para os esforços globais para compreender e enfrentar os desafios que as mudanças climáticas representam para os sistemas hídricos
Resultados
“Graças ao uso de redes neurais, conseguimos capturar as interações complexas entre clima, vegetação e recursos hídricos, obtendo uma reconstrução precisa das anomalias no armazenamento de água terrestre”, explicou a Dra. Irene Palazzoli. “As variações estimadas pelos nossos modelos nos permitem analisar em detalhes a evolução dos sistemas hídricos ao longo do tempo em resposta a fatores climáticos.”
O conjunto de dados GRAiCE não apenas reconstrói com precisão as mudanças no armazenamento de água doce nos níveis global e individual das bacias hidrográficas, mas também permite identificar o impacto de eventos climáticos extremos, como El Niño e La Niña, sobre os recursos hídricos.
Ao identificar tendências de longo prazo no ciclo global da água e revelar a resposta dos recursos hídricos à variabilidade climática nas últimas décadas, o GRAiCE fornece informações cruciais para melhorar a gestão da água em um contexto de mudanças globais.
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Autores/Pesquisadores Citados
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Publicação
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