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    Los sensores de fibra óptica subterráneos registran los sonidos del bloqueo COVID, reapertura

    Los estudiantes caminan por el campus de University Park de Penn State. Crédito:Patrick Mansell, Penn State

    En marzo de 2020, La vida diaria en los Estados Unidos cambió en un instante cuando el país se bloqueó para hacer frente a la ola inicial de la pandemia de COVID-19. Una nueva investigación revela cómo los residentes de una comunidad volvieron a sus rutinas cuando se levantaron las restricciones, según un equipo de científicos de Penn State.

    "Usamos señales de sonido capturadas por sensores de fibra óptica subterráneos para comprender cómo COVID mide las actividades humanas impactadas, "dijo Junzhu Shen, estudiante de posgrado en geociencias en Penn State. "Estos sensores proporcionan datos de alta resolución que pueden ayudarnos a comprender lo que está sucediendo en nuestras comunidades ".

    Los científicos analizaron datos de sonido registrados desde marzo hasta junio de 2020 en y alrededor del campus de Penn State University Park y State College. Pensilvania. Observaron un período de tranquilidad que coincidió con el bloqueo seguido de una recuperación de la actividad a medida que el área pasaba de las fases roja a amarilla y verde menos restrictivas.

    Al escuchar pequeños cambios en las vibraciones en la superficie, Los científicos encontraron que la actividad de la construcción y el tráfico de vehículos se recuperaron antes que el tráfico de peatones. Informaron sus hallazgos en la revista de acceso abierto. El registro sísmico .

    "Los pasos desaparecieron y realmente no se recuperaron después de la reapertura comercial a fines de mayo, "dijo Tieyuan Zhu, profesor asistente de geociencias en Penn State. "Pero si miras el tráfico de automóviles, muestra un patrón diferente. Disminuyó y se recuperó. Esto puede darnos una pista de que la gente era conservadora, trabajar de forma remota y conducir cuando tenían que salir a la calle para comprar alimentos ".

    Otro trabajo para medir los impactos de los cierres de COVID en la actividad humana ha utilizado sensores sísmicos o datos de movilidad de Google:información de GPS recopilada de dispositivos como teléfonos móviles. Pero el uso de la red de fibra óptica permite datos de mayor resolución, con mediciones recopiladas aproximadamente cada seis pies y medio, dijeron los científicos.

    "Con los datos de movilidad de Google, estamos limitados a mirar un punto de datos para todo el condado, "Dijo Zhu." Es difícil separar una comunidad de otra. Con nuestra red de alta densidad, podemos entender la variación del ruido de un bloque a otro ".

    Los científicos analizaron datos de marzo, cuando comenzó el encierro y los estudiantes de Penn State abandonaron el campus, hasta junio, cuando el área entró en la fase verde de reapertura de Pensilvania.

    Los resultados proporcionan una herramienta de evaluación útil para los tomadores de decisiones que enfrentan la implementación de tales medidas y podrían resultar en una mejor comprensión de cómo las pandemias impactan las actividades humanas. dijeron los científicos.

    Para realizar el estudio, los científicos aprovecharon millas de cables de fibra óptica de telecomunicaciones continuos bajo la Universidad y la comunidad cercana. Estas redes a menudo se encuentran en ciudades y brindan servicios de telefonía e Internet a hogares y empresas.

    Una nueva tecnología llamada matriz de detección acústica distribuida (DAS) permitió a los investigadores enviar un láser por una de las fibras de vidrio delgadas como un cabello contenidas dentro de los cables y detectar pequeños cambios causados ​​por la presión. Al tomar medidas cada seis pies y medio, los científicos esencialmente pueden crear una red de 2, 000 sensores.

    "Incluso si hay un pequeño cambio en la energía externa en el suelo, que estirará o comprimirá la fibra, y podemos detectar esos cambios, "Dijo Zhu." Y en el caso de COVID, podemos proporcionar algunos indicadores para comprender si las medidas que se están implementando son efectivas o no ".


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