Temperaturas peligrosamente altas, especialmente en las ciudades, a menudo causan afecciones como insolación y agotamiento por calor o exacerban afecciones médicas preexistentes, como enfermedades cardiovasculares. Entre 1999 y 2010, al menos 8, 081 personas murieron en los Estados Unidos debido a enfermedades relacionadas con el calor.

Uno de los principales factores detrás de este sorprendente número es el efecto isla de calor urbano. Esto provoca grandes disparidades de temperatura entre las ciudades y las áreas circundantes debido al calor atrapado por las concentraciones de población y la infraestructura artificial. Ochenta y uno por ciento de las muertes reportadas, más de 6, 500 en total — ocurrió en áreas urbanas.

Armado con una subvención del programa Predicción y resiliencia contra eventos extremos (PREEVENTS) de la National Science Foundation (NSF), un equipo de investigadores de Carnegie Mellon se propuso proporcionar a las ciudades una herramienta para comprender mejor este peligroso fenómeno.

El equipo estuvo liderado por los profesores asociados Matteo Pozzi y Mario Berges del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, y su Co-PI, la científica investigadora Kelly Klima del Departamento de Ingeniería y Políticas Públicas.

El fruto de su trabajo es la SOMBRA, que significa Evaluación de calor superficial para entornos desarrollados. A través de la SOMBRA, el equipo, incluyendo al investigador postdoctoral Carl Malings y al profesor Elie Bou Zeid de Princeton, han desarrollado modelos espacio-temporales a pequeña escala de las temperaturas urbanas de Pittsburgh.

Si bien los investigadores de Princeton se enfocaron en simular las condiciones climáticas y otros factores que contribuyen a las temperaturas en un lugar determinado, el equipo de CMU adoptó un enfoque más basado en datos. Pozzi y Malings, un doctorado estudiante de Pozzi en ese momento, trabajó para desarrollar "modelos estadísticos para modelar mejor, comprender, y darse cuenta de cómo cambia la temperatura a lo largo del tiempo y el espacio "dentro del entorno urbano.

Descubrieron que las altas temperaturas causadas por los eventos regionales de olas de calor pueden agregar otro ingrediente potente a la olla de factores peligrosos de temperatura en juego en el entorno urbano.

"Uno, la temperatura es más alta en las zonas urbanas, "dice Malings." Dos, es incluso mayor durante las olas de calor. Y tres, las temperaturas pueden variar mucho en toda la ciudad, porque la composición del edificio es muy diferente. Esto hace que el efecto sea muy diferente ".

Si bien el equipo de Princeton pudo modelar estos factores en un punto dado, hacerlo en toda la ciudad sería extremadamente intensivo en computación, lo que hace que este método no sea práctico para el modelado y la predicción de temperatura en tiempo real.

"La idea en la que estamos trabajando es construir lo que llamamos 'modelos sustitutos, 'que son básicamente modelos más simples que capturan el mismo tipo de información pero que se pueden ejecutar mucho más rápidamente para acercarse a los pronósticos en tiempo real, "dice Malings.

Usando este sistema de modelos sustitutos, el equipo pudo comenzar a observar tendencias más grandes en las temperaturas entre diferentes lugares a lo largo del tiempo. A pesar de estar en las primeras etapas del proyecto, sus hallazgos ya han dado lugar a varias publicaciones, incluyendo su trabajo más reciente sobre una metodología de detección óptima para apoyar la toma de decisiones en escenarios de temperaturas extremas. Esto podría permitir un sistema de alerta temprana mucho mejor para las poblaciones con alto riesgo de enfermedades relacionadas con el calor.

En la perspectiva a largo plazo, el modelo podría informar las decisiones de infraestructura para los ingenieros civiles. Usando información proporcionada por las técnicas de modelado del equipo, Los urbanistas y arquitectos podrían integrar la infraestructura verde y otras técnicas de mitigación del calor en las ciudades del futuro. luchar contra el efecto isla de calor urbano en su origen.

"El marco resultante ayudará a los futuros planificadores y administradores urbanos a tomar decisiones relacionadas con la temperatura dentro de la ciudad, "dice Berges, "y podrán aprovechar el flujo de datos de sensores en rápido crecimiento que está disponible en entornos urbanos".

Para Malings, ahora investigador postdoctoral en el Departamento de Ingeniería Mecánica, la información de SHADE también ayudará a informar las decisiones futuras sobre dónde colocar los sensores para obtener resultados óptimos. Las inferencias que espera sacar de estos sensores no solo se limitan al efecto isla de calor urbano.

"Puedes hacer algo similar con la contaminación del aire, donde toma su predicción previa de concentraciones de contaminación y luego actualiza las que tienen las mediciones del sensor y optimiza las decisiones basadas en eso, "dice Malings.

Habiendo restringido hasta ahora su modelaje a Pittsburgh y Nueva York, el equipo planea extender su alcance a una gama más amplia de ciudades en el futuro.

"Las ciudades tienen propiedades similares, pero comenzando en Pittsburgh y Nueva York como nuestros casos de estudio, Definitivamente hay comportamientos diferentes entre los dos, " says Pozzi. "Our idea for the future is to develop urban scale models for different cities, but some specific calibration needs to be done for each individual city."