En marzo de 2020, la vida cotidiana en los Estados Unidos cambió en un instante cuando el país se bloqueó para hacer frente a la ola inicial de la pandemia de COVID-19. Una nueva investigación revela cómo los residentes de una comunidad volvieron a sus rutinas cuando se levantaron las restricciones, según un equipo de científicos de Penn State.
"Usamos señales de sonido capturadas por sensores de fibra óptica subterráneos para comprender cómo las medidas COVID impactaban las actividades humanas", dijo Junzhu Shen, un estudiante graduado en geociencias en Penn State. "Estos sensores brindan datos muy precisos y de alta resolución que puedenayúdanos a comprender lo que está sucediendo en nuestras comunidades ".
Los científicos analizaron los datos de sonido registrados desde marzo hasta junio de 2020 en y alrededor del campus de Penn State University Park y State College, Pensilvania. Observaron un período de tranquilidad que coincidió con el cierre seguido de una recuperación de la actividad a medida que el área pasaba del rojo.a las fases amarilla y verde menos restrictivas.
Al escuchar pequeños cambios en las vibraciones en la superficie, los científicos encontraron que la actividad de la construcción y el tráfico de vehículos se recuperaron antes que el tráfico de peatones. Informaron sus hallazgos en la revista de acceso abierto El registro sísmico .
"Los pasos desaparecieron y realmente no se recuperaron después de la reapertura del negocio a fines de mayo", dijo Tieyuan Zhu, profesor asistente de geociencias en Penn State. "Pero si miras el tráfico de automóviles, muestra un patrón diferente. Disminuyó yrecuperado. Esto puede darnos una pista de que las personas eran conservadoras, trabajaban de forma remota y conducían cuando tenían que salir a la calle para hacer compras ".
Otro trabajo para medir los impactos de los cierres de COVID en la actividad humana ha utilizado sensores sísmicos o datos de movilidad de Google: información GPS recopilada de dispositivos como teléfonos móviles. Pero el uso de la red de fibra óptica permite datos de mayor resolución, con mediciones recopiladas sobrecada seis pies y medio, dijeron los científicos.
"Con los datos de movilidad de Google, estamos limitados a mirar un punto de datos para todo el condado", dijo Zhu. "Es difícil separar una comunidad de otra. Con nuestra red de alta densidad, podemos comprender la variación de ruido de unabloque a otro. "
Los científicos analizaron datos desde marzo, cuando comenzó el cierre y los estudiantes de Penn State abandonaron el campus, hasta junio, cuando el área entró en la fase verde de reapertura de Pensilvania.
Los resultados brindan una herramienta de evaluación útil para los tomadores de decisiones que enfrentan la implementación de tales medidas y podrían resultar en una mejor comprensión de cómo las pandemias impactan las actividades humanas, dijeron los científicos.
Para realizar el estudio, los científicos aprovecharon millas de cables de fibra óptica de telecomunicaciones continuos en la Universidad y la comunidad cercana. Estas redes a menudo se encuentran en ciudades y brindan servicios de telefonía e Internet a hogares y empresas.
Una nueva tecnología llamada matriz de detección acústica distribuida DAS permitió a los investigadores enviar un láser por una de las fibras de vidrio delgadas como un cabello contenidas dentro de los cables y detectar pequeños cambios causados por la presión. Tomando medidas cada seis y-medio pie, los científicos esencialmente pueden crear una red de 2000 sensores.
"Incluso si hay un pequeño cambio en la energía externa en el suelo arriba, eso estirará o comprimirá la fibra, y podemos detectar esos cambios", dijo Zhu. "Y en el caso de COVID, podemos proporcionar algunosindicadores para comprender si las medidas que se están implementando son efectivas o no. "
Una subvención inicial de los Penn State Institutes of Environment and Energy y la subvención inicial del Institute of Computational and Data Science apoyaron este trabajo.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Penn State . Original escrito por Matthew Carroll. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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