Como grandes inundaciones, incluidos los de Houston, Texas, y Mumbai, India, Seguir, Los equipos de investigación de la Universidad de Purdue y la India han estado trabajando para mejorar los modelos que pueden ayudar a predecir las fuertes lluvias a partir de eventos climáticos.
Los investigadores encontraron que incluir una representación mejorada de cuán caliente y húmeda es la superficie de la tierra antes de que se forme una tormenta brinda información significativa que conduce a mejoras en la predicción del tiempo de lluvias intensas. localización, magnitud y duración.
El estudio está dirigido por Dev Niyogi, Climatólogo del estado de Indiana y profesor de agronomía y tierra de la Universidad Purdue, ciencias atmosféricas y planetarias.
El estudio, una colaboración entre investigadores de Estados Unidos e India, cuenta con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., Misión Monzónica Nacional del Ministerio de Ciencias de la Tierra de la India y la Fundación de Ciencia y Tecnología Indo-Estadounidense. Fue diseñado para mejorar las simulaciones de tormentas eléctricas y lluvias en la región del monzón de la India. Niyogi dijo que las tormentas eléctricas y las fuertes lluvias a menudo están incrustadas en grupos de tormentas más grandes como parte de las lluvias monzónicas. haciendo de su predicción un desafío continuo.
"La mayor parte de la investigación que se está realizando sobre las lluvias monzónicas se centra en comprender y modelar entornos meteorológicos a gran escala, específicamente patrones e influencias oceánicas, "Niyogi dijo." Este estudio muestra que, así como los procesos oceánicos son importantes para las características del monzón a gran escala, la incorporación de la humedad del suelo y el estado de la tierra puede proporcionar una mejor previsibilidad para los grupos de tormentas regionales y la lluvia dentro de estas tormentas ".
Niyogi dijo que el marco de modelado se ha desarrollado para aplicaciones en diferentes partes del mundo, después de las pruebas iniciales y la aplicación en los Estados Unidos.
"Para la India, Sabemos que las lluvias monzónicas son impulsadas por procesos a gran escala e inicialmente éramos escépticos sobre las mejoras que veremos en los pronósticos al mejorar las condiciones locales de la tierra. "Niyogi dijo." Sin embargo, La evidencia del trabajo en los Estados Unidos y las consideraciones teóricas sugirieron que una mejor representación de la tierra puede ayudar a mejorar la simulación de las tormentas regionales y las energías asociadas. por lo que se llevaron a cabo estos experimentos de modelado. Descubrimos que la tierra afecta e influye en el tiempo, localización, intensidad y duración de los eventos de lluvia intensa. Por lo tanto, mejorar el estado de la tierra ayuda directamente a mejorar la predicción de las precipitaciones, especialmente para peligrosos, situaciones de lluvia intensa ".
El estudio descubrió que la toma de observaciones satelitales y de superficie disponibles dentro de un marco del llamado "Sistema de asimilación de datos terrestres (LDAS)" pudo proporcionar el estado de la superficie terrestre antes de que se formaran las tormentas. La inclusión de esta información en los modelos de pronóstico del tiempo condujo a mejoras en los patrones regionales de calentamiento atmosférico, circulación del viento y predicciones de nubes. Como resultado, el modelo mejorado podría predecir de manera eficiente dónde y cuándo ocurrirían estas tormentas y bandas de lluvia intensa.
La región de los monzones de la India experimenta tormentas eléctricas frecuentes y, a menudo, dañinas. Los meteorólogos continúan buscando formas de pronosticarlos con mayor precisión, dijo el estudio. La urbanización y las prácticas agrícolas cambiantes también han alterado los patrones de calefacción y flujo de aire de la tierra, lo que significa que las predicciones basadas en datos de referencia más antiguos no reflejan las características regionales de la tierra.
"Las condiciones realistas de la tierra deben tenerse en cuenta en los modelos de pronóstico del tiempo para ayudar a mejorar nuestras capacidades de pronóstico de tormentas eléctricas, ", Dijo Niyogi." Desarrollamos conjuntos de datos de alta resolución con información sobre la humedad y la temperatura del suelo, que no estaban disponibles antes, y descubrió que la introducción de esta información puede mejorar las predicciones de tormentas ".
El modelo tiene algunas limitaciones, Niyogi señaló. Si bien el modelo meteorológico mejorado por LDAS era más sensible a ráfagas cortas de lluvia, también tendía a sobrestimar las precipitaciones en determinadas condiciones. Por otra parte, el modelo subestimó el desarrollo de tormentas eléctricas en regiones con topografía compleja. El trabajo futuro se centrará en mejorar las entradas del modelo para hacer predicciones más realistas y precisas utilizando una variedad de conjuntos de datos satelitales recientemente disponibles tanto de los Estados Unidos como de la India. Dijo Niyogi.
El siguiente paso para el equipo de Niyogi es hacer una climatología cuadriculada de la humedad del suelo, Campos de temperatura del suelo que se pueden utilizar para pronósticos meteorológicos y evaluaciones de inundaciones o sequías.
"El objetivo es continuar desarrollando estos conjuntos de datos y traducir nuestros hallazgos en herramientas que ayuden a la previsión diaria, "Niyogi dijo." En pocas palabras, las asociaciones entre Purdue e investigadores indios continúan utilizando nuevos datos, comprensión científica y herramientas computacionales para tomar el conocimiento colectivo y desarrollar soluciones para algunos de los desafíos más urgentes que enfrenta el bienestar social ".
Los modelos y la ciencia mejorada no se limitan a una región y son transferibles a nivel mundial para mejorar los modelos que ayudan a mejorar el pronóstico de tormentas en India y en los Estados Unidos. Dijo Niyogi.
