Istraživači u Nacionalnoj laboratoriji Oak Ridge Ministarstva energetike koriste podatke koji nisu o vremenu iz mreže meteoroloških radara širom zemlje da bi razumeli kako da prate nemeteorološke događaje koji se kreću kroz vazduh radi boljeg odgovora na hitne slučajeve. Vremenski izveštaji na vestima pokazuju živopisne prikaze oblaka i padavina koje se kreću preko nekog područja.
Mreža Doplerovih radara raspoređenih širom zemlje šalje energetske impulse u vazduh kako bi pružila informacije koje se mogu protumačiti algoritmima, dajući kritične informacije o kiši, susnežici i drugim vremenskim prilikama. Među informacijama prikupljenim iz radarskih impulsa nalaze se podaci koji se obično filtriraju, ali mogu biti dragoceni za istraživanja koja nisu vezana za vremenske prilike, kao što je praćenje predmeta koji se kreću kroz vazduh, poput dima, pepela ili krhotina.
„Padavine se pojavljuju kao sfere na Doplerovom radaru“, rekao je Erik Kabela, meteorolog koji podržava nauke o nacionalnoj bezbednosti u ORNL-u.
„U skupu podataka, sfere imaju vrednost jedan. Sve ostalo što je otkrio radar u vazduhu prikazuje se kao izdužena stavka i ima vrednost manju od jedan. Na ovaj način možemo ukloniti unose padavina, one kodirane kao jedan i iskoristite preostale podatke da vidite šta je bilo u vazduhu, u kom pravcu je išao i šta mu se desilo dok je putovao na daljinu.“
Kabela i njegov tim su pogledali događaje iz vesti tokom proteklih decenija kako bi identifikovali datum, vreme i lokaciju nevremenskih događaja koji su prouzrokovali da se krhotine dižu u vazduh. Među događajima koje su odabrali bili su eksplozija naftne platforme BP-a u Meksičkom zalivu, eksplozija SpaceKs Starship-a u Teksasu i posledice bombardovanja Oklahoma Sitija.
Vraćajući se u prošlost da bi videli kako su se ovi podaci pojavili na radarima, ORNL tim je prikazao krhotine koje se dižu u vazduh i kreću se na daljinu. Rezultati su objavljeni u Journal of Emergenci Management .
Kabela je zainteresovana za prilagođavanje rezultata ovog istraživanja za hitne službe. „Podaci koji se ne odnose na vremenske prilike mogu da dojave vlastima pre nego što se koriste druge vrste indikacija. Za one koji su već na terenu, ovi podaci bi mogli da im kažu gde se kreće oblak krhotina i da obezbede indikacije bezbednih mesta za postavljanje njihove operativne stanice.“
Mike Benson, mašinski inženjer ORNL-a koji podržava nuklearno neproliferaciju, rekao je da vreme – nešto što ljudi obično svakodnevno proveravaju – pruža lako dostupan skup podataka za druge namene. „Postoji ogroman resurs sa podacima koji su filtrirani za predviđenu svrhu, ali su zaista korisni za druge aplikacije. To je mrežna sposobnost u našoj zemlji koja je dobro distribuirana.“
Benson je rekao da je sledeći korak razvoj algoritma mašinskog učenja koji će automatski otkriti oblak krhotina i obavestiti osobu u realnom vremenu. „Algoritam bi mogao da otkrije hitne događaje u ruralnim oblastima koje osoba još nije primetila. Što se ranije događaj može otkriti, brže se koriste usluge za ublažavanje uticaja“, rekao je on.
Još jedna upotreba ovih podataka je pomoć u nuklearnim forenzičkim istragama, projekat koji je Dejvid Huper iz ORNL-a proveo podržavajući poslednjih 15 godina.
„Ako bi se istraga dogodila, tehničari bi izašli na teren da sakupe uzorke“, rekao je Huper, inženjer za modeliranje incidenata i računarstvo. „Vremenski radari bi mogli da otkriju oblak da nam kažu koliko je krhotina u vazduhu i gde se kreće. To bi pomoglo u praćenju podataka i pružanju sigurnijih informacija za tehničare na terenu.“
Huperov tim razvija softver sa detaljima modeliranja padavina specifičnim za potrebe vlade SAD. Radarski podaci mogu poboljšati model koji se koristi za predviđanje uticaja padavina. Tokom forenzičke situacije, radarski podaci bi pratili rastući oblak i davali bolje procene o tome gde ga vetrovi nose, kako strmi slojevi utiču na oblak i moguće praćenje krhotina dok se spuštaju na zemlju.
„Ovo bi značilo da se manje bavimo prediktivnim modelom, a više fizičkim merenjem, što je za planiranje misije uvek poželjno“, rekao je Huper.
