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A quantidade de oxigênio dissolvido em um rio é uma questão de vida ou morte para as plantas e animais que vivem nele, mas essa concentração de oxigênio varia drasticamente de um rio para outro, dependendo de sua temperatura, luz e fluxo únicos. Para entender melhor qual fator tem o maior impacto na concentração de oxigênio dissolvido, os pesquisadores da Penn State usaram um modelo de aprendizado profundo para analisar dados de centenas de rios nos Estados Unidos.
A concentração de oxigênio é uma medida importante da qualidade da água porque os peixes e outros organismos aquáticos requerem oxigênio dissolvido para respirar, de acordo com Wei Zhi, professor assistente de pesquisa de engenharia civil e ambiental e primeiro autor do estudo, publicado recentemente na Natureza Água.
“Estudos mostraram que três fatores principais – fluxo, temperatura e luz solar – influenciam a quantidade de oxigênio dissolvido encontrado em um rio ou córrego”, disse Zhi. “Queríamos saber, na escala continental dos EUA, qual desses pilotos concorrentes era dominante.”
De acordo com o autor correspondente Li Li, Barry e Shirley Isett Professor de Engenharia Civil e Ambiental na Penn State, a percepção comum é que todos os três fatores são importantes: a rapidez com que um fluxo flui afeta a rapidez com que o oxigênio no ar pode se dissolver na água; a temperatura afeta a quantidade de oxigênio que a água pode extrair do ar; e o nível de luz solar que incide na água afeta a quantidade de oxigênio que as plantas na água podem produzir por conta própria.
“É um desafio, no entanto, descobrir qual desses fatores é o mais importante em escala continental por causa das diferentes quantidades de dados de monitoramento em rios diferentes em momentos diferentes”, disse Zhi. “Houve pouca consistência na forma como as concentrações de oxigênio dissolvido foram medidas em diferentes rios. Por exemplo, alguns rios foram medidos apenas na década de 1980, no verão, e alguns rios foram medidos apenas na década de 2000, na primavera”.
Usando 40 anos de dados de 580 rios nos EUA contíguos – cada um com condições únicas de temperatura, fluxo e luz solar – os pesquisadores treinaram um modelo de aprendizado profundo de memória de curto prazo para descobrir a relação entre as condições climáticas e o oxigênio dissolvido.
“Tradicionalmente, tem sido muito difícil prever os níveis de oxigênio dissolvido em uma escala tão grande, simultaneamente com um modelo”, disse Li. “Mas com uma abordagem de aprendizado profundo e big data, podemos fazer isso. Os modelos de aprendizado profundo permitem uma análise sistemática em larga escala de padrões e drivers.”
O modelo revelou que, em escala continental, a temperatura superou a luz e o fluxo de corrente no controle da dinâmica do oxigênio dissolvido. A luz foi o segundo fator importante nos níveis de oxigênio dissolvido, enquanto o fluxo da corrente teve influência mínima, de acordo com as descobertas.
“A temperatura é o fator predominante da dinâmica diária do oxigênio dissolvido nos rios dos Estados Unidos”, disse Zhi. “Previsões bastante precisas da concentração de oxigênio podem ser feitas apenas pela temperatura. O oxigênio dissolvido está diminuindo nos rios em aquecimento, o que tem implicações importantes para a segurança da água e a saúde do ecossistema no futuro aquecimento climático.”
Este projeto foi apoiado pela cátedra Barry e Shirley Isett do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da Penn State e pelo Escritório de Pesquisa Biológica e Ambiental do Departamento de Energia dos Estados Unidos. Chaopeng Shen, professor associado de engenharia civil e ambiental na Penn State, e Wenyu Ouyang, da Universidade de Tecnologia de Dalian, na China, também contribuíram para esta pesquisa.
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