Cronología del accidente, algunas operaciones en el mar, observaciones de derrames de hidrocarburos (1-5), y corridas de modelos (A-F) Crédito:© Svitlana Liubartseva, Fundación CMCC
En octubre de 2018, el buque de pasajeros Ro-Ro tunecino "Ulysse" se estrelló contra el casco del buque portacontenedores con bandera de Chipre "Virginia, "que estaba anclado en aguas internacionales frente al extremo norte de Córcega, un área conocida por sus aguas cristalinas y playas. El combustible del búnker de Virginia se filtró de sus tanques a través de una brecha de varios metros de largo, amenazando el medio marino y las zonas costeras. 530 metros 3 de aceite fueron liberados, y en 36 horas la mancha se había alargado hasta cubrir aproximadamente 35 km.
Predecir la deriva de las mareas negras en las superficies del agua y en las zonas costeras es fundamental para responder a los derrames y mitigar sus impactos en el medio ambiente. permitiendo un uso más eficiente de los recursos de respuesta a emergencias.
Un artículo científico publicado recientemente habla de la colaboración que se formó para este propósito, entre los investigadores de la Fundación CMCC — Centro Euromediterráneo de Cambio Climático y REMPEC, el Centro Regional de Respuesta a Emergencias por Contaminación Marina para el Mar Mediterráneo, con sede en Malta, justo después de la colisión de Ulysse con Virginia.
"Gracias a un esfuerzo conjunto que implica un intercambio de información eficiente y oportuno, recibimos datos de observación de REMPEC y usamos estas observaciones reales como el punto de partida de nuestro modelo para calcular el pronóstico, "explica Svitlana Liubartseva, investigador de la Fundación CMCC y primer autor del estudio. "Trabajamos día y noche, y entregó a REMPEC 5 boletines de pronóstico durante las operaciones de rastreo y recuperación de derrames de petróleo ".
Los polígonos rosados indican el área desde donde se reinició el modelo el 10 de octubre de 2018. Una cruz azul marca el punto de colisión de los barcos. Crédito:© Svitlana Liubartseva, Fundación CMCC
Pronóstico de corrientes, viento, las olas y la temperatura de la superficie del mar son fundamentales para predecir la propagación y el destino del petróleo. El estudio se centra en la capacidad de predecir de manera realista los tiempos y lugares donde el petróleo llega a las costas gracias al modelo oceanográfico MEDSLIK-II, desarrollado por la Fundación CMCC. Los resultados del modelo se verificaron comparando los datos de observación disponibles.
"Utilizando el conjunto de datos oceanográficos y atmosféricos proporcionado por el Servicio de Monitoreo del Medio Marino de Copernicus (CMEMS) y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Mediano Plazo (ECMWF), generamos pronósticos de la deriva de petróleo. El resultado del CMEMS tiene una alta resolución de aproximadamente 4 km , que nos permitió producir una predicción de bastante buena calidad de cuándo y dónde llegó el petróleo a las playas, "especifica la Dra. Liubartseva.
Durante los primeros 16 días después del accidente, el modelo pudo generar predicciones confiables, pronosticar los movimientos del petróleo con al menos 7 días de anticipación. Los investigadores pudieron predecir casi con precisión el lugar y la hora en que el petróleo llegaría a la costa por primera vez. Después de más de 9 días a la deriva en el mar, aterrizó cerca de Saint-Tropez (Francia). Debido a la falta de datos de observación a largo plazo, hubo un deterioro en la solución del modelo, ya que el aceite se fue a la deriva durante aproximadamente un mes. Sin embargo, la investigación demuestra que el modelo CMCC facilita el uso y la optimización del despliegue de recursos anticontaminación y aumenta la preparación costera.
Los investigadores de CMCC ahora están trabajando para mejorar aún más la previsibilidad de la deriva y la transformación de los derrames de petróleo. Por un lado, existe la necesidad de mejorar la resolución de los modelos, haciendo su cuadrícula cada vez más fina, lo que implicará estudiar más eventos de derrames de petróleo para obtener mejores predicciones.