Los efectos del cambio climático relacionados con el clima afectarán la siguiente fase de la vida urbana. Solo necesitamos saber cómo y cuándo.

En 2017, El clima calamitoso parecía estar siempre presente. Tres huracanes trajeron lluvias récord inundaciones intensas y daños generalizados en Texas, Florida, Puerto Rico y las Islas Vírgenes de los Estados Unidos. Las inundaciones de California llevaron a la crisis de la presa de Oroville, donde los aliviaderos principales y de emergencia se erosionaron y resultaron en evacuaciones extensivas. Las fuertes lluvias provocaron una inundación repentina mortal que atravesó un cañón cerca de Payson, Arizona, matando 10.

Clima extremo, incluyendo fuertes lluvias, sequía y calor excesivo, ahora amenaza a los centros urbanos a una escala sin precedentes. Por eso Giuseppe Mascaro, profesor asistente de ingeniería civil en la Universidad Estatal de Arizona, trató de caracterizar la lluvia diaria en el área metropolitana de Phoenix y en todo el centro de Arizona utilizando modelos estadísticos. Sus resultados se publican en el Revista de hidrología .

"¿Por qué queremos caracterizar los extremos?" preguntó Mascaro, miembro de la facultad de la Escuela de Ingeniería Sostenible y el Ambiente Construido, una de las seis escuelas de las Escuelas de Ingeniería Ira A. Fulton. “La reciente ocurrencia de desastres naturales desencadenados por fuertes lluvias y la percepción de que esto ha estado sucediendo con más frecuencia de lo habitual requieren la realización de este tipo de análisis cuantitativo para comprender la situación actual, compárelo con el pasado e intente modelar el futuro ".

Los modelos estadísticos de precipitaciones extremas son cruciales para sustentar el agua, estudios de ingeniería y clima. Los modelos de Mascaro informarán los esfuerzos en la predicción de inundaciones, gestión del agua y diseño de infraestructura urbana. Adicionalmente, Los modelos de Mascaro evaluarán la capacidad de los modelos climáticos actuales para pronosticar de manera confiable escenarios de fuertes lluvias.

La metodología reduce la incertidumbre

Los extremos son raros por definición. En teoría, una tormenta de 100 años ocurre una vez cada 100 años. Esto hace que la observación de eventos climáticos extremos sea un desafío, especialmente en el suroeste de los Estados Unidos, donde los registros de observaciones de precipitaciones pueden ser más escasos y breves en comparación con la parte oriental del país.

Por ejemplo, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica creó Atlas 14, un atlas de precipitación que caracteriza la frecuencia e intensidad de la lluvia en el suroeste de los EE. UU. En Arizona, el atlas se basa en datos de una red de solo 270 pluviómetros en todo el estado.

Los ingenieros civiles se basan en modelos estadísticos para diseñar la infraestructura y los sistemas de aguas pluviales para los centros urbanos. asumiendo que la variabilidad climática observada en el pasado seguirá siendo la misma en el futuro. Sin embargo, Los argumentos teóricos sugieren que un clima más cálido puede conducir a una mayor frecuencia y magnitud de eventos extremos relacionados con el clima, lo que implica que es posible que la infraestructura existente no pueda mitigar los efectos de las fuertes lluvias y las inundaciones.

"El inconveniente de los registros escasos y más cortos para los análisis estadísticos es que las distribuciones de probabilidad no son lo suficientemente robustas, "dijo Mascaro, quien también es ingeniero de investigación en el Instituto Global de Sostenibilidad Julie Ann Wrigley de ASU y profesor asistente en el Centro de Investigación del Clima Urbano. "Hay incertidumbre. Quiero reducir la incertidumbre en la estimación de extremos para que podamos planificar mejor el futuro".

Para caracterizar las precipitaciones extremas diarias en el área metropolitana de Phoenix y el centro de Arizona, Mascaro utilizó un conjunto de datos sin explotar del Distrito de Control de Inundaciones del condado de Maricopa. La red incluye registros de 310 pluviómetros, de los cuales 240 tienen más de 15 años de datos.

Mascaro analizó este "tesoro" de datos utilizando un enfoque estadístico alternativo llamado análisis de pico sobre umbral, lo que amplía la cantidad de datos utilizados para caracterizar eventos extremos.

"La gente de mi campo dice:'OK, este método no es nuevo, '”, Dijo Mascaro.“ Pero luego apliqué avances metodológicos recientes que se han desarrollado utilizando registros globales de lluvia a largo plazo para ayudar a corregir errores en el análisis de frecuencia de conjuntos de datos más cortos. Esto mejora la solidez al tiempo que limita el efecto de tamaños de muestra pequeños ".

Resultados empíricos útiles para pronosticar el futuro

Mascaro realizó análisis de fuertes lluvias en el área metropolitana de Phoenix y Arizona central, anualmente y estacionalmente. Para el análisis estacional, Mascaro representó el monzón de verano de Arizona marcado de julio a septiembre y la temporada de invierno de noviembre a marzo. Calculó los parámetros de una distribución estadística, llamada distribución de Pareto generalizada, para reproducir la frecuencia de las lluvias extremas diarias.

A través de este análisis, Mascaro encontró que el comportamiento estadístico de las lluvias extremas en verano difiere del de invierno. En verano, las tormentas son muy localizadas y cortas, mientras que generalmente son más largos y extendidos en invierno debido a los frentes fríos del Océano Pacífico.

Mascaro también encontró que la intensidad de las precipitaciones extremas diarias en invierno aumenta con la elevación. Sin embargo, no hay patrones organizados de extremos de lluvia basados ​​en la latitud, longitud o elevación para los extremos de verano. Este tipo de información ayuda a refinar los modelos estadísticos que estiman la frecuencia de lluvia en Phoenix y Arizona central.

Los resultados del trabajo de Mascaro sobre las precipitaciones extremas diarias informan el diseño de la infraestructura civil y brindan herramientas para evaluar la capacidad de los modelos climáticos para predecir eventos extremos. Estas metodologías son ampliamente aplicables a otras regiones, incluidas las áreas urbanas donde los registros de precipitaciones están cada vez más disponibles debido a las crecientes redes de pluviómetros.

Los modelos de predicción de lluvia de Mascaro serán un componente vital para promover la resiliencia urbana y la sostenibilidad del agua, ya que los centros urbanos enfrentan desafíos relacionados con el clima sin precedentes con un clima más cálido.

Además de informar a las ciencias climáticas, Los resultados de Mascaro tendrán un impacto de gran alcance para las redes de investigación actualmente activas en ASU, como la Red de Investigación de Sostenibilidad de Resiliencia Urbana a Extremos y el Centro de Decisiones para una Ciudad Desértica.

UREx SRN promueve la transición de las áreas urbanas contemporáneas a las ciudades del futuro. Estas ciudades tendrán flexibilidad, adaptable, Infraestructura socialmente equitativa y basada en la ecología que sigue siendo resistente incluso a través de una mayor ocurrencia de eventos climáticos extremos. Los investigadores de UREx SRN analizan los extremos en las áreas urbanas para descubrir cómo actualizar los estándares de diseño para la infraestructura del futuro. La investigación de Mascaro puede ayudar a analizar la incertidumbre de los modelos estadísticos actuales utilizados para diseñar y operar la infraestructura.

Un cambio en los patrones de lluvia, incluidos los extremos, también tendrá un impacto en los recursos hídricos de la región. Por lo tanto, DCDC puede utilizar los modelos de lluvia de Mascaro para ayudar a avanzar en el conocimiento sobre la toma de decisiones con incertidumbre en el contexto de la sostenibilidad del agua y la adaptación al cambio climático urbano.

"Si confiamos en la capacidad de los modelos climáticos para reproducir patrones climáticos a gran escala que provocan lluvias extremas, podemos cuantificar cómo cambiará la frecuencia de estos patrones en escenarios futuros de emisión de gases de efecto invernadero, Mascaro dijo. "Podemos combinar esta información con los análisis estadísticos sobre los extremos de lluvia observados por los medidores para obtener una predicción más realista de la futura distribución de la lluvia a escalas locales".