Desvendando os segredos da água doce da Terra com o software mais recente da NASA

NASAA ferramenta OSSE da empresa auxilia no planejamento de missões dinâmicas de observação da Terra, apresentando um estimador de custos e a capacidade de incorporar diferentes tipos de sensores espaciais.

Desde instrumentos de radar mais pequenos do que uma caixa de sapatos até radiómetros do tamanho de uma caixa de leite, existem hoje mais ferramentas disponíveis para os cientistas observarem sistemas complexos da Terra do que nunca. Mas esta abundância de sensores disponíveis cria o seu próprio desafio: como podem os investigadores organizar estes diversos instrumentos da forma mais eficiente para campanhas de campo e missões científicas?

Aprimorando Missões Científicas

Para ajudar os pesquisadores a maximizar o valor das missões científicas, Bart Forman, professor associado de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade de Maryland, e uma equipe de pesquisadores do Stevens Institute of Technology e do Goddard Space Flight Center da NASA, criaram um protótipo de uma simulação de sistema observacional. Experimento (OSSE) para projetar missões científicas dedicadas ao monitoramento do armazenamento terrestre de água doce.

“Você tem diferentes tipos de sensores. Você tem radares, radiômetros, lidares – cada um mede diferentes componentes do espectro eletromagnético”, disse Bart Forman, professor associado de Engenharia Civil e Ambiental na Universidade de Maryland. “Observações diferentes têm forças diferentes.”

Um mapa que descreve o acúmulo de água doce (azul) e a perda (vermelho), usando dados dos satélites Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) da NASA. Um novo Experimento de Simulação de Sistema Observacional (OSSE) ajudará os pesquisadores a projetar missões científicas dedicadas ao monitoramento do armazenamento terrestre de água doce. Crédito: NASA

Observação Dinâmica do Sistema

O armazenamento terrestre de água doce descreve a soma integrada de água doce espalhada pela neve da Terra, umidade do solo, copa da vegetação, represas de água superficial e águas subterrâneas. É um sistema dinâmico, que desafia os sistemas tradicionais e estáticos de observação científica.

O projeto de Forman baseia-se em avanços tecnológicos anteriores que ele alcançou durante um projeto anterior do Earth Science Technology Office (ESTO), no qual desenvolveu um experimento de simulação de sistema de observação para mapear a neve terrestre.

Também depende fortemente de inovações iniciadas pelo Sistema de Informação Terrestre (LIS) da NASA e pela Ferramenta de Análise do Espaço Comercial para Design de Constelações (TAT-C) da NASA, duas ferramentas de modelagem que começaram como investimentos ESTO e rapidamente se tornaram essenciais na comunidade de ciências da Terra.

Planejamento Avançado de Missão

A ferramenta de Forman incorpora esses programas de modelagem em um novo sistema que fornece aos pesquisadores uma plataforma personalizável para planejar missões de observação dinâmicas que incluem uma coleção diversificada de conjuntos de dados espaciais.

Além disso, a ferramenta de Forman também inclui uma ferramenta de estimativa de custos “dólares para a ciência” que permite aos investigadores avaliar os riscos financeiros associados a uma missão proposta.

Juntos, todos esses recursos fornecem aos cientistas a capacidade de vincular observações, assimilação de dados, estimativa de incerteza e modelos físicos dentro de uma estrutura única e integrada.

“Estávamos pegando um modelo de superfície terrestre e tentando combiná-lo com diferentes medições espaciais de neve, umidade do solo e águas subterrâneas para ver se havia uma combinação ideal para nos dar o melhor retorno para nosso investimento científico”, explicou Forman.

Um esforço colaborativo

Embora a ferramenta de Forman não seja o primeiro sistema de informação dedicado ao projeto de missões científicas, ela inclui uma série de recursos novos. Em particular, a sua capacidade de integrar observações de radiómetros ópticos passivos espaciais, radiómetros de microondas passivos e fontes de radar marca um avanço tecnológico significativo.

Forman explicou que embora essas observações indiretas de água doce incluam informações valiosas para quantificar a água doce, cada uma delas também contém suas próprias características de erro únicas que devem ser cuidadosamente integradas a um modelo de superfície terrestre, a fim de fornecer estimativas de variáveis ​​geofísicas com as quais os cientistas mais se preocupam.

O software de Forman também combina LIS e TAT-C em uma única estrutura de software, ampliando as capacidades de ambos os sistemas para criar descrições superiores da hidrologia terrestre global.

Na verdade, Forman enfatizou a importância de ter uma equipe grande e diversificada que inclua especialistas de todas as comunidades de ciências da Terra e modelagem.

“É bom fazer parte de uma grande equipe porque esses são problemas grandes e eu mesmo não sei as respostas. Preciso encontrar muitas pessoas que saibam muito mais do que eu e fazer com que elas entrem em ação, arregacem as mangas e nos ajudem. E eles fizeram”, disse Forman.

Direções futuras

Tendo criado um experimento de simulação de sistema de observação capaz de incorporar observações dinâmicas baseadas no espaço em modelos de planejamento de missão, Forman e sua equipe esperam que futuros pesquisadores desenvolvam seu trabalho para criar um programa de modelagem de missão ainda melhor.

Por exemplo, enquanto Forman e a sua equipa se concentravam na geração de planos de missão para sensores existentes, uma versão expandida do seu software poderia ajudar os investigadores a determinar como poderiam usar sensores futuros para recolher novos dados.

“Com o tipo de coisas que o TAT-C pode fazer, podemos criar sensores hipotéticos. E se duplicarmos a largura da faixa? Se pudesse ver o dobro do espaço, isso nos daria mais informações? Simultaneamente, podemos fazer perguntas sobre o impacto das diferentes características de erro para cada um desses sensores hipotéticos e explorar a compensação correspondente.” disse Forman.

O programa Advanced Information Systems Technology (AIST) da NASA, uma parte do Earth Science Technology Office (ESTO) da NASA, financiou este projeto.