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1/2 Prevendo o transporte de soluto em águas superficiais e subterrâneas O transporte de poluentes em corpos de água é um processo complexo – modelos computacionais chamados FADEs fornecem uma solução de modelagem precisa. A poluição da água torna-se cada vez mais problemática com o crescimento econômico, e prever com precisão a migração de poluentes no sistema de água é crucial para a saúde humana e a gestão da água. Imagine o impacto da poluição acidental a montante de uma fonte de água potável. Um cenário ainda pior é não saber quando a água será re-supbelied, porque os modelos existentes dificilmente podem prever quando os poluentes upstream vão fluir completamente através de uma área. A subestimação dos poluentes residuais pode representar mais riscos, enquanto a superestimação pode aumentar os custos de limpeza. O transporte de contaminantes no mundo real é altamente complexo porque os processos hidrológicos nesses ambientes são influenciados por muitos fatores. Por exemplo, nos rios, a rugosidade dos leitos dos rios, a curvatura do canal fluvial e a existência de plantas aquáticas têm um impacto significativo no transporte de contaminantes. Para descrever com precisão o transporte de contaminantes requer informações detalhadas de um sistema de água. Como resultado, seria um fardo computacional significativo prever esses processos de transporte de forma realista. As equações de dispersão de advecção fracionária (FADEs) são modelos relativamente complexos, mas promissores, que descrevem processos de transporte poluentes na água. Em FADEs, as informações do 2/2 campo de fluxo podem ser convenientemente correlacionadas a uma distribuição de probabilidade efetivamente governada pelos parâmetros correspondentes. Nos últimos anos, esforços substanciais têm sido dedicados ao desenvolvimento de FADEs, mas ainda estão longe de serem ferramentas de previsão ideais em hidrologia. Para entender melhor essa disparidade, Prof. Jie Niu, do Instituto de Ciências Somais e da Terra, da Universidade de Jinan, na China, e seus colegas abordaram os possíveis desafios que dificultam a aplicação efetiva dos FADEs. O mais óbvio desses desafios é “a lacuna teórica no FADE que requer esforços multidisciplinares para resolver”, explicou o Dr. O Niu. Por exemplo, os FADEs que podem simular os poluentes quimicamente reativos são muito limitados. Além disso, os requisitos para técnicas computacionais e conhecimentos matemáticos para aplicar os modelos fracionários são intensos. Desenvolver excelentes conjuntos de códigos e software de simulação maduro com uma interface amigável certamente aliviaria a carga de trabalho computacional dos hidrólogos e estenderia a aplicação de FADEs. Enquanto isso, o trabalho abrangente de comparação de modelos é necessário para identificar um modelo adequado para um problema específico, que Sun e seus colegas exploraram em duas publicações separadas em Advances in Water Resources e no Journal of Hydrology. “O estado atual da hidrologia passou por mais de cem anos, enquanto o FADE só foi desenvolvido nas últimas duas décadas”, afirmaram os autores. “Portanto, embora promissores, os FADEs ainda estão em um estágio inicial. O gargalo atual é temporário e os desafios para a aplicação dos FADEs serão resolvidos gradualmente por esforços conjuntos envolvendo várias disciplinas. Artigo escrito por Liwei Sun, Han Qiu, Chuanhao Wu, Jie Niu e Bill X. Hu (em inglês) Referência: Liwei Sun et al. “ Uma revisão das aplicações de equações de dispersão de advecção fracionária para o transporte de solutos anômalos em águas superficiais e subsuperficiais”, WIREs Água (2020). DOI: 10.1002/wat2.1448 ASN WeeklyTradução Inscreva-se para receber nossa newsletter semanal e receba as últimas notícias científicas diretamente na sua caixa de entrada. ASN WeeklyTradução Inscreva-se no nosso boletim informativo semanal e receba as últimas notícias científicas. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/wat2.1448 https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2019.103486 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124504 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/wat2.1448