La duración de las inundaciones se puede determinar por el caudal del río, precipitación y bloqueo atmosférico. Ahora, un equipo internacional de investigadores dirigido por Nasser Najibi y Naresh Devineni en el City College de Nueva York ofrece un novedoso modelo de red bayesiana con base física para la inferencia y predicción de la duración de las inundaciones. El modelo también examina con precisión las escalas de tiempo de las inundaciones.

Conceptualizado por Najibi y probado en la cuenca del río Missouri, el modelo estadístico se basa en datos de la zona de los últimos 50 años. Descubrieron que las inundaciones de larga duración primero requieren condiciones de alto flujo en los ríos creados por eventos recurrentes de lluvias de alta intensidad, que luego es seguido por un gran sistema estable de baja presión de larga duración:una celda de tormenta. Estas condiciones pueden resultar en inundaciones devastadoras a gran escala. En inundaciones de menor duración, sin embargo, este acoplamiento tierra-atmósfera es insignificante, lo que explica por qué no todas las tormentas provocan inundaciones generalizadas.

"Es posible predecir la duración de las inundaciones al acoplar la dinámica atmosférica y las condiciones de la superficie terrestre en la cuenca, "resumió Najibi, un doctorado candidato con especialización en ingeniería civil y ambiental (ingeniería de recursos hídricos) en la Escuela de Ingeniería Grove de CCNY.

Sobre los beneficios de este nuevo desarrollo, Najibi y Devineni dijeron que pueden mitigar el riesgo potencial impuesto por inundaciones de mayor duración en los sistemas de infraestructura crítica, como las presas de control de inundaciones. puentes y plantas de energía. También es posible predecir cuánto tiempo durarán las inundaciones y las inundaciones.

Najibi y su equipo planean ampliar su estudio, que apareció en el " Naturaleza "revista de investigación" npj Clima y ciencia atmosférica , "en los Estados Unidos. Este trabajo es parte del proyecto DOE Early Career de Devineni, financiado por el Departamento de Energía de EE. UU.

Devineni es profesor asociado en Grove School y NOAA CREST. Otros colaboradores en la investigación incluyen a Mengqian Lu (Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong) y Rui A. P. Perdigão (Universtät Wien, Austria / Universidad de Lisboa, Portugal).