Un nouveau logiciel de la NASA simule des missions scientifiques pour observer l’eau douce terrestre

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Une carte décrivant l’accumulation (en bleu) et la perte (en rouge) d’eau douce, utilisant les données des satellites Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) de la NASA. Une nouvelle expérience de simulation de système d’observation (OSSE) aidera les chercheurs à concevoir des missions scientifiques dédiées à la surveillance du stockage terrestre d’eau douce. Crédit : NASA

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Une carte décrivant l’accumulation (en bleu) et la perte (en rouge) d’eau douce, utilisant les données des satellites Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) de la NASA. Une nouvelle expérience de simulation de système d’observation (OSSE) aidera les chercheurs à concevoir des missions scientifiques dédiées à la surveillance du stockage terrestre d’eau douce. Crédit : NASA

Depuis les instruments radar plus petits qu’une boîte à chaussures jusqu’aux radiomètres de la taille d’un carton de lait, les scientifiques disposent aujourd’hui de plus d’outils que jamais pour observer les systèmes terrestres complexes. Mais cette abondance de capteurs disponibles crée son propre défi : comment les chercheurs peuvent-ils organiser ces divers instruments de la manière la plus efficace possible pour les campagnes de terrain et les missions scientifiques ?

Pour aider les chercheurs à maximiser la valeur des missions scientifiques, Bart Forman, professeur agrégé en génie civil et environnemental à l’Université du Maryland, et une équipe de chercheurs du Stevens Institute of Technology et du Goddard Space Flight Center de la NASA ont prototype une expérience de simulation de système d’observation. (OSSE) pour la conception de missions scientifiques dédiées à la surveillance du stockage terrestre d’eau douce.

« Vous disposez de différents types de capteurs. Vous avez des radars, des radiomètres, des lidars : chacun mesure différentes composantes du spectre électromagnétique », a déclaré Bart Forman, professeur agrégé de génie civil et environnemental à l’Université du Maryland. « Différentes observations ont des points forts différents. »

Le stockage terrestre d’eau douce décrit la somme intégrée de l’eau douce répartie dans la neige de la Terre, l’humidité du sol, le couvert végétal, les retenues d’eau de surface et les eaux souterraines. Il s’agit d’un système dynamique qui remet en question les systèmes traditionnels et statiques d’observation scientifique.

Le projet de Forman s’appuie sur les avancées technologiques antérieures qu’il a réalisées lors d’un projet antérieur du Earth Science Technology Office (ESTO), dans lequel il a développé une expérience de simulation de système d’observation pour cartographier la neige terrestre.

Il s’appuie également largement sur les innovations lancées par le système d’information terrestre (LIS) de la NASA et l’outil d’analyse de l’espace commercial pour la conception de constellations (TAT-C) de la NASA, deux outils de modélisation qui ont commencé comme des investissements ESTO et sont rapidement devenus des incontournables au sein de la communauté des sciences de la Terre.

L’outil de Forman intègre ces programmes de modélisation dans un nouveau système qui fournit aux chercheurs une plate-forme personnalisable pour planifier des missions d’observation dynamiques comprenant une collection diversifiée d’ensembles de données spatiales.

En outre, l’outil de Forman comprend également un outil d’estimation des coûts « dollars pour la science » qui permet aux chercheurs d’évaluer les risques financiers associés à une mission proposée.

Ensemble, toutes ces fonctionnalités offrent aux scientifiques la possibilité de relier les observations, l’assimilation de données, l’estimation de l’incertitude et les modèles physiques au sein d’un cadre unique et intégré.

“Nous prenions un modèle de surface terrestre et essayions de le fusionner avec différentes mesures spatiales de la neige, de l’humidité du sol et des eaux souterraines pour voir s’il existait une combinaison optimale pour nous donner le meilleur rapport qualité-prix”, a expliqué Forman.

Bien que l’outil de Forman ne soit pas le premier système d’information dédié à la conception de missions scientifiques, il inclut un certain nombre de fonctionnalités novatrices. En particulier, sa capacité à intégrer les observations provenant de radiomètres optiques passifs spatiaux, de radiomètres passifs à micro-ondes et de sources radar marque une avancée technologique significative.

Forman a expliqué que même si ces observations indirectes de l’eau douce contiennent des informations précieuses pour quantifier l’eau douce, elles contiennent également chacune leurs propres caractéristiques d’erreur uniques qui doivent être soigneusement intégrées à un modèle de surface terrestre afin de fournir des estimations des variables géophysiques qui intéressent le plus les scientifiques.

Le logiciel de Forman combine également LIS et TAT-C dans un cadre logiciel unique, étendant les capacités des deux systèmes pour créer des descriptions supérieures de l’hydrologie terrestre mondiale.

En effet, Forman a souligné l’importance de disposer d’une équipe nombreuse et diversifiée composée d’experts issus des communautés des sciences de la Terre et de la modélisation.

« C’est bien de faire partie d’une grande équipe car ce sont de gros problèmes et je ne connais pas moi-même les réponses. J’ai besoin de trouver beaucoup de gens qui en savent beaucoup plus que moi et de les amener à se lancer, à retrousser leurs manches et à nous aider. Et ils l’ont fait », a déclaré Forman.

Après avoir créé une expérience de simulation de système d’observation capable d’incorporer des observations spatiales dynamiques dans des modèles de planification de mission, Forman et son équipe espèrent que les futurs chercheurs s’appuieront sur leurs travaux pour créer un programme de modélisation de mission encore meilleur.

Par exemple, alors que Forman et son équipe se concentraient sur la génération de plans de mission pour les capteurs existants, une version étendue de leur logiciel pourrait aider les chercheurs à déterminer comment ils pourraient utiliser les futurs capteurs pour collecter de nouvelles données.

« Grâce au genre de choses que TAT-C peut faire, nous pouvons créer des capteurs hypothétiques. Et si on doublait la largeur d’andain ? S’il pouvait voir deux fois plus d’espace, cela nous donnerait-il plus d’informations ? Simultanément, nous pouvons poser des questions sur l’impact de différentes caractéristiques d’erreur pour chacun de ces capteurs hypothétiques et explorer le compromis correspondant », a déclaré Forman.

 
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