Lago di Urmia (LU), il suo livello dell'acqua nel tempo, e viene mostrata l'area di rilevamento dei quattro satelliti, insieme a una mappa topografica dell'Iran e uno schizzo del Lago di Urmia Causeway. Credito: Rapporti scientifici
Gli scienziati del Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) hanno utilizzato dati radar ad apertura sintetica provenienti da quattro diversi satelliti, combinato con metodi statistici, per determinare i modelli di deformazione strutturale del più grande ponte in Iran.
L'importanza delle strade e dei ponti per l'uomo sia in epoca antica che contemporanea è chiaramente evidente. La salute strutturale e l'integrità di strutture così grandi sono, però, non così evidente, principalmente perché le strutture tendono a deteriorarsi nel tempo. Determinare la quantità di deformazione che una struttura ha subito (e quanto subirà in futuro) è fondamentale per garantire la sicurezza delle persone all'interno o nelle vicinanze di quella struttura e per ridurre al minimo i costi di riparazione e potenziali danni.
Una grande struttura che ha sollevato preoccupazioni nell'ultimo decennio è la Lake Urmia Causeway (LUC), una serie di strade e un ponte che scavalcano il lago di Urmia, situato nel nord-ovest dell'Iran (vedi Figura 1). Iran, conosciuta come una zona da arida a semi-arida, ha seri problemi di cedimento del terreno a causa dell'eccessiva estrazione di acqua sotterranea. Così, La dottoressa Sadra Karimzadeh che ha capito il problema della LUC e si è unita a un team di scienziati della Tokyo Tech, guidato dal professor Masashi Matsuoka, ha analizzato i recenti modelli di deformazione che il LUC ha subito dal 2004 al 2017, utilizzando set di dati ottenuti da quattro satelliti dotati di radar ad apertura sintetica (vedi Figura 2). Come previsto, questi insiemi di dati hanno richiesto sofisticate analisi matematiche e statistiche prima che i tassi di deformazione (relativi all'assestamento naturale del rilevato est e al sollevamento artificiale all'inizio del rilevato ovest) potessero essere determinati con maggiore precisione.
Le velocità verticali di ciascuna parte della LUC ottenute dai quattro satelliti sono mostrate in (a-e), mentre lo spostamento verticale complessivo catturato da ciascun satellite nel tempo è mostrato in (f). Credito: Rapporti scientifici
Utilizzando la tecnica del piccolo sottoinsieme di base (SBAS) sui dati dei satelliti, l'incertezza nei tassi di spostamento verticale ottenuti della LUC è stata ridotta. Il team di ricerca ha anche eseguito un'indagine sul campo del lago nel 2017 per osservare le condizioni fisiche del LUC e per indagare sulle cause più probabili della deformazione accelerata che interessa la struttura.
Al fine di verificare le loro ipotesi sulle cause della deformazione accelerata, il team ha condotto un'analisi dei componenti principali (PCA) sui dati e quindi ha utilizzato un modello idrotermico per confrontare i risultati. La PCA è una tecnica che prende dati multidimensionali come input e li appiattisce in genere in due o tre dimensioni (denominate "componenti principali" o "PC"), che possono essere poi utilizzati per rivelare nuove e preziose informazioni comparative. Solo tre componenti principali hanno rappresentato quasi tutta la variabilità dei dati, con il primo (il più significativo) che rivela una tendenza generale al ribasso della struttura causata dal consolidamento del suolo, e il secondo e il terzo essendo associati sia ai cambiamenti stagionali che all'attività umana che interessano il lago (vedi Figura 3). Il team ha fatto una previsione sulla quantità di deformazione prevista nei successivi 365 giorni.
La dottoressa Sadra Karimzadeh ha detto:"I risultati del monitoraggio spaziale delle strutture critiche sono piuttosto utili nei paesi in via di sviluppo. Devono essere continuamente utilizzati a costi accessibili".
(a) Caricamento di PC1, con il riquadro che mostra un diagramma a ghiaione che indica che PC1 rappresenta la maggior parte della varianza nei dati. (b) Caricamento di PC2 e PC3, che presumibilmente corrispondono a variazioni stagionali, come mostrato confrontandolo con le precipitazioni e la temperatura. (c) Confronto dello spostamento medio del LUC ottenuto con un metodo idrotermico e il metodo PCA, insieme allo spostamento previsto nei prossimi 365 giorni. Credito: Rapporti scientifici
Con questo studio, il team di ricerca ha dimostrato come la PCA può essere impiegata efficacemente per accogliere i dati provenienti da diversi set di dati su più scale temporali. La combinazione delle suddette tecniche dimostra come i dati delle missioni satellitari attuali e precedenti possano essere utilizzati come meccanismo efficiente per determinare la salute attuale e futura delle strutture in modo tale da poter intraprendere azioni preventive per ridurre al minimo i potenziali danni e ridurre i costi.
