Cada minuto cuenta cuando se trata de predecir condiciones meteorológicas adversas. La combinación de datos de satélites geoestacionarios de vanguardia y el radar meteorológico tradicional creó un camino hacia lo anterior, advertencias más precisas, según los investigadores de Penn State que estudiaron las tormentas eléctricas supercélulas en el Medio Oeste.

"Sabemos que los satélites tienen la ventaja de producir pronósticos antes, y el radar tiene más confianza en dónde deberían estar las nubes y hacia dónde se moverán las tormentas, "dijo Yunji Zhang, profesor asistente de investigación en meteorología y ciencias atmosféricas en Penn State. "La pregunta era si estos dos tipos de observaciones se complementarían entre sí si se combinaran. Encontramos, para al menos un evento meteorológico severo, asimilar satélite y radar simultáneamente conduce a los mejores pronósticos ".

La asimilación de datos es un método estadístico que se utiliza para pintar la imagen más precisa posible de las condiciones meteorológicas actuales, importante porque incluso pequeños cambios en la atmósfera pueden dar lugar a grandes discrepancias en los pronósticos a lo largo del tiempo.

Los científicos asimilaron datos de satélite y radar por separado y simultáneamente para ver qué combinación podría recrear mejor las condiciones durante un gran sistema de tormentas que azotó Wyoming y Nebraska en 2017. Los mejores resultados se obtuvieron al combinar observaciones de temperatura de brillo infrarrojo de satélites, y observaciones de la velocidad del viento radial desde el radar, los científicos informaron en la revista American Meteorological Society Revisión mensual del clima .

"Nuestros resultados sugieren que cada sensor proporciona información única sobre la tormenta, "dijo David Stensrud, jefe del Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas de Penn State. "Si bien estos resultados deben evaluarse en un amplio espectro de casos, señalan un camino a seguir que podría extender los tiempos de espera para eventos climáticos severos, proporcionando así una mejor información al público cuando azota el clima severo ".

Los investigadores fueron previamente los primeros en utilizar datos del nuevo satélite ambiental operativo geoestacionario de EE. UU., GOES-16, para predecir tormentas eléctricas severas a través del método de radiación de todo el cielo.

El método de todo el cielo, desarrollado por Penn State's Center for Advanced Data Assimilation and Predictability Techniques, puede asimilar datos de todas las condiciones meteorológicas, incluyendo cielos nublados y lluviosos. La predicción se basaba anteriormente en observaciones de cielo despejado, debido a los desafíos en el diagnóstico de los complejos procesos físicos dentro de las nubes, dijeron los científicos.

Los instrumentos del GOES-16 pueden ver las nubes de tormenta a medida que se forman, decenas de minutos antes que el radar Doppler tradicional, que detecta tormentas solo después de que la lluvia comienza a caer, dijeron los científicos. Los satélites también pueden detectar importantes condiciones ambientales circundantes, como la cantidad de vapor de agua que hay en el aire.

Pero los satélites también tienen limitaciones. Esos mismos sensores infrarrojos solo pueden escanear la parte superior de las nubes y pueden perder detalles sobre lo que está sucediendo debajo. Las observaciones de radar Doppler proporcionan exploraciones tridimensionales de las tormentas, conduciendo a información más precisa sobre la estructura de la tormenta y potencialmente reduciendo las falsas alarmas, según los investigadores.

Los científicos descubrieron que podían aumentar los tiempos de advertencia hasta en 40 minutos, que apoya los hallazgos de su trabajo anterior. Según los investigadores, Los tiempos de advertencia actuales para tornados promedian alrededor de 14 minutos.

"Supongamos que tiene un clima severo y se dirige hacia un partido de fútbol o un gran evento, ", Dijo Zhang." Si puede tener un tiempo de espera más largo de 20 a 40 minutos, tiene más tiempo para evacuar. Creo que se pueden salvar más vidas humanas aumentando los tiempos de previsión ".