É uma premissa simples: para realmente melhorar a saúde humana, segurança e proteção, você deve primeiro entender ou esses indivíduos são. Todo o resto – quantas pessoas podem estar em risco de um evento climático, quem pode ser afetado por uma escassez de recursos e como implantar efetivamente recursos limitados em resposta a uma crise – decorre do conhecimento inicial e básico dos locais da população.
Parece óbvio. Mas há 25 anos, obter esses dados demográficos era quase impossível.
ORNL, Departamento dos EUA of Energy, a plataforma LandScan USA mostrando variações na distribuição da população diurna, esquerda e noturna para Chicago, Illinois.
“Divulgação Pública de Dados de Distribuição da População Global do ORNL Apoio Humanitário à AIDS.”
Pesquisadores do Oak Ridge National Laboratory passaram mais de duas décadas resolvendo esse problema por meio do desenvolvimento de modelos de distribuição populacional de pico. Agora, seu conjunto de conjuntos de dados LandScan é disponível online para audiências globais sob uma nova licença Creative Commons de código aberto.
Manteiga de amendoim e geléia?
Em meados da década de 1990, o mundo carecia de dados confiáveis e consistentes sobre as populações em todo o mundo.
A maioria dos países realizou censos, mas os dados eram extremamente inconsistentes. Reconhecendo que essa falta de dados poderia ser fatal no caso de um desastre, cientistas geoespaciais e geógrafos humanos do ORNL iniciaram um projeto para desenvolver o primeiro modelo de distribuição populacional confiável e padronizado do mundo. (Leia mais sobre o trabalho inicial de modelagem populacional do ORNL.)
“A ideia quando começamos era fornecer uma estimativa realista da população para cada quilômetro quadrado do planeta”, disse Amy Rose, cientista sênior do ORNL e investigadora principal do projeto LandScan.
O projeto não começou pela contagem de pessoas, mas pela análise e caracterização dos dados existentes sobre o meio ambiente e as infraestruturas. Compreender como era o espaço físico permitiu aos pesquisadores identificar onde as pessoas provavelmente estariam e, mais importante, onde elas não estavam.
“Quando você considera coisas como terreno, cobertura e uso da terra e características das instalações, você pode começar a criar uma espécie de molde de gelatina que identifica a probabilidade relativa de as pessoas estarem em um só lugar”, disse Rose.
A alternativa – chamada de método da “manteiga de amendoim” – era distribuir uniformemente o número populacional conhecido pelo espaço geográfico. Mas isso muitas vezes resultaria em modelos que só poderiam supor que as pessoas viviam na água, em encostas íngremes de montanhas ou em outros lugares impossíveis.
Em vez disso, os pesquisadores do ORNL pegaram os dados do censo disponíveis para uma determinada área e os colocaram em seu chamado molde de gelatina – na verdade, um algoritmo complexo que dá mais peso às áreas mais densamente povoadas. uma imagem de onde em uma determinada área as pessoas provavelmente estariam e uma estimativa de quantas pessoas em cada área.
Rose comparou essa abordagem a uma sala de conferências com mesa, cadeiras e um pódio.
“É mais provável que as pessoas estejam naquelas cadeiras ao redor da mesa, talvez alguém no pódio, do que no restante da sala de conferências”, disse ela. “Assim, as pessoas não estão espalhadas uniformemente pela sala, mas podemos estimar de forma inteligente onde elas podem estar com base nas características da sala.”
Nem todas as salas de conferência – ou países – são iguais
A equipe rapidamente percebeu que modelar a distribuição da população global não era uma proposta única. Um único molde de gelatina nunca capturaria a distribuição mundial.
“Uma das principais características distintivas do LandScan, em oposição a outros conjuntos de dados demográficos que surgiram mais tarde, é que, quando começamos, percebemos que a distribuição populacional definitivamente não era um caso em que um único modelo capturaria adequadamente a distribuição mundial”, disse Eddie. Bright, um cientista aposentado do ORNL e um dos desenvolvedores originais do programa LandScan.
Bright acrescentou que algumas áreas são dominadas por assentamentos nucleados ou aglomerados, enquanto outras podem ser mais lineares ao longo de rios e estradas. “Desenvolvemos, portanto, modelos separados para cada país com base nos fatores culturais e naturais presentes naquele país, bem como na qualidade dos dados disponíveis para cada nação.”
LandScan Global foi lançado em 1998 e disponibilizado para o governo dos EUA e parceiros de missão, fornecendo o primeiro conjunto de dados de distribuição global da população capturando todo o espaço de atividade potencial das pessoas durante um período de 24 horas.
“O lançamento inicial foi um grande negócio porque foi o primeiro conjunto de dados demográfico abrangente desse tipo”, disse Rose, “e também foi o primeiro a considerar especificamente as populações em risco”. – sejam eventos causados pelo homem ou desastres naturais.
Não demorou muito para que o LandScan, que ganhou um prêmio R&D 100 em 2006, mostrasse seu valor e impacto no salvamento de vidas. Em 2003, o banco de dados foi usado para ajudar nos esforços de recuperação após um terremoto no Irã e, um ano depois, os tsunamis que devastaram o Sri Lanka e a Indonésia – dando aos socorristas e socorristas uma rápida visão geral de onde estavam as vítimas em potencial e a melhor forma de chegar. eles.
“Se você tem uma boa ideia de onde as pessoas estavam no momento de um evento, você tem uma estimativa muito informada de quantas pessoas podem ter sido afetadas em um determinado local”, disse Marie Urban, chefe do grupo de geografia humana. no ORNL. “A partir daí, você pode ajustar o nível de resposta e assistência para obter o máximo impacto.”
Expansão, aprimoramento e inovação geoespacial
À medida que as tecnologias melhoraram, os recursos de computação avançaram e a quantidade de dados aumentou, a equipe da LandScan refinou seus modelos e embarcou em esforços relacionados. Em 2004, eles construíram o LandScan USA, uma versão aprimorada do LandScan Global que oferece variações populacionais diurnas e noturnas para todos os Estados Unidos em uma resolução espacial muito mais fina – cerca de 90 metros. E o lançamento contínuo do LandScan HD oferece granularidade semelhante para outros países e regiões.
Ao longo do caminho, a equipe desenvolveu ferramentas e recursos para apoiar uma variedade de missões de pesquisa e vice-versa, ajudando o ORNL a permanecer líder em descoberta e inovação em ciência geoespacial.
“Estamos aproveitando o trabalho realizado no ORNL em GeoAI, que nos permite incorporar a extração automatizada de recursos de construção, bem como tabelas de densidade populacional, que fornecem estimativas do número de pessoas por 1.000 pés quadrados. para diferentes tipos de instalações ao redor do mundo”, disse Rose.
Da mesma forma, um projeto para desenvolver dados fundamentais de infraestrutura crítica para o Departamento de Segurança Interna dos EUA surgiu do LandScan USA, e grande parte do aprendizado de máquina e pesquisa de visão computacional do ORNL para mapeamento de colônias foi apoiado pelo programa LandScan.
“Estamos muito cientes das relações entre esses diferentes esforços de pesquisa”, disse Urban. “Como todos são financiados pelo governo, compartilhamos constantemente nossos resultados e os alimentamos para obter o máximo de cada dólar dos contribuintes”.
A equipe está animada para tornar esses dados demográficos inovadores gratuitos e abertos ao público global. A Agência Nacional de Inteligência Geoespacial, que financia o programa LandScan, trabalhou para tornar os conjuntos de dados disponíveis ao público, principalmente para ajudar a comunidade humanitária. A pandemia do COVID-19 aumentou a urgência dos esforços.
“Sempre conversamos sobre tentar criar esses conjuntos de dados de código aberto, mas quando o COVID apareceu, mostrou muito claramente que mais pessoas precisavam de acesso a bons dados demográficos”, disse Rose.
O conjunto de dados LandScan foi citado em todos os tipos de pesquisa fora do ORNL – preparação para desastres e planejamento de recuperação, projeto urbano e planos de caminhada e estudos de localização de instalações. Com os novos direitos autorais de código aberto e a transferência irrestrita dessa tecnologia para o público, as possibilidades parecem infinitas.
“É realmente incrível para mim ver até onde esses dados chegaram, em várias agências governamentais, na comunidade humanitária e parceiros internacionais”, disse Urban. “E o uso e os impactos na vida das pessoas vão aumentar com certeza por causa deste lançamento público. Mal posso esperar para ver o que as pessoas podem fazer com isso.
UT-Battelle administra o ORNL para o Escritório de Ciências do Departamento de Energia, o maior apoio à pesquisa em ciências físicas básicas nos Estados Unidos. O Office of Science se esforça para enfrentar alguns dos desafios mais prementes do nosso tempo. Para obter mais informações, visite energy.gov/science.
Artigo cortesia de Laboratório Nacional de Oak Ridge.
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