Lago Urmia (LU), su nivel de agua a lo largo del tiempo, y se muestra el área de estudio de los cuatro satélites, junto con un mapa topográfico de Irán y un bosquejo de la calzada del lago Urmia. Crédito: Informes científicos
Los científicos del Instituto de Tecnología de Tokio (Tokyo Tech) utilizaron datos de radar de apertura sintética de cuatro satélites diferentes, combinado con métodos estadísticos, para determinar los patrones de deformación estructural del puente más grande de Irán.
La importancia de los caminos y puentes para los humanos tanto durante la antigüedad como en la época contemporánea es claramente evidente. La salud estructural y la integridad de estructuras tan grandes son, sin embargo, no tan evidente, principalmente porque las estructuras tienden a deteriorarse durante mucho tiempo. Determinar la cantidad de deformación que ha sufrido una estructura (y cuánto sufrirá en el futuro) es crucial para garantizar la seguridad de las personas en o cerca de esa estructura y para minimizar los costos de reparación y los posibles daños.
Una gran estructura que ha suscitado preocupación durante la última década es la calzada del lago Urmia (LUC), una serie de caminos y un puente que atraviesa el lago Urmia, ubicado en el noroeste de Irán (ver Figura 1). Irán conocida como zona árida a semiárida, tiene serios problemas con el hundimiento de la tierra debido a la extracción excesiva de agua subterránea. Por lo tanto, Dr. Sadra Karimzadeh, quien se dio cuenta del problema del LUC y se unió a un equipo de científicos en Tokyo Tech, dirigido por el profesor Masashi Matsuoka, analizaron los patrones de deformación recientes que experimentó el LUC de 2004 a 2017, utilizando conjuntos de datos obtenidos de cuatro satélites equipados con radares de apertura sintética (ver Figura 2). Como se esperaba, Estos conjuntos de datos requirieron análisis matemáticos y estadísticos sofisticados antes de que las tasas de deformación (relacionadas con el asentamiento natural del terraplén este y el levantamiento artificial al comienzo del terraplén oeste) pudieran determinarse con mayor precisión.
Las velocidades verticales de cada parte del LUC obtenidas por los cuatro satélites se muestran en (a-e), mientras que el desplazamiento vertical total capturado por cada satélite a lo largo del tiempo se muestra en (f). Crédito: Informes científicos
Usando la técnica del pequeño subconjunto de línea de base (SBAS) en los datos de los satélites, se redujo la incertidumbre en las tasas de desplazamiento vertical obtenidas del LUC. El equipo de investigación también realizó un estudio de campo del lago en 2017 para observar las condiciones físicas del LUC e investigar las causas más probables de la deformación acelerada que afecta la estructura.
Para verificar sus supuestos sobre las causas de la deformación acelerada, el equipo llevó a cabo un análisis de componentes principales (PCA) sobre los datos y luego utilizó un modelo hidrotérmico para comparar los resultados. PCA es una técnica que toma datos multidimensionales como entrada y los aplana en dos o tres dimensiones (a los que se hace referencia como "componentes principales" o "PC"), que luego se puede utilizar para revelar información comparativa nueva y valiosa. Solo tres componentes principales explicaron casi toda la variabilidad en los datos, con el primero (el más significativo) revelando una tendencia general a la baja en la estructura causada por la consolidación del suelo, y el segundo y el tercero están asociados tanto a los cambios estacionales como a la actividad humana que afecta al lago (ver Figura 3). El equipo hizo una predicción sobre cuánta deformación se puede esperar que ocurra en los siguientes 365 días.
El Dr. Sadra Karimzadeh dijo:"Los resultados de la vigilancia espacial de las estructuras críticas son bastante útiles en los países en desarrollo. Debe utilizarse continuamente a un costo asequible".
(a) Carga de PC1, con el recuadro que muestra un gráfico de pantalla que indica que PC1 representa la mayor parte de la varianza en los datos. (b) Carga de PC2 y PC3, que presumiblemente corresponden a variaciones estacionales, como se muestra comparándolo con la precipitación y la temperatura. (c) Comparación del desplazamiento medio del LUC obtenido con un método hidrotérmico y el método PCA, junto con el desplazamiento previsto en los próximos 365 días. Crédito: Informes científicos
Con este estudio, el equipo de investigación demostró cómo la PCA se puede emplear de manera eficaz para acomodar datos de diferentes conjuntos de datos en múltiples escalas de tiempo. La combinación de las técnicas mencionadas demuestra cómo los datos de las misiones satelitales actuales y anteriores pueden usarse como un mecanismo eficiente para determinar la salud actual y futura de las estructuras, de modo que se puedan tomar acciones preventivas para minimizar los daños potenciales y reducir los costos.
