Crédito:Pixabay / CC0 Public Domain
Ciclones tropicales, también conocidos como tifones, causar estragos en Asia y el Pacífico. Las tormentas pueden ser mortales:en 2013, Tifón Haiyan, el más fuerte jamás registrado, fue responsable de 6, 340 muertes y un costo de miles de millones en daños. Los modelos de pronóstico actuales solo pueden predecir estas tormentas con 10 días de anticipación, a lo sumo, y no pueden predecir con precisión la intensidad de las tormentas.
Para rectificar esto, un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo que analiza casi una cuarta parte de la superficie y la atmósfera de la Tierra con el fin de predecir mejor las condiciones en las que nacen los tifones, así como las condiciones que conducen a tormentas más severas. Publicaron sus resultados el 27 de julio en Avances en ciencias atmosféricas .
"El problema objetivo de este estudio es cómo predecir la génesis de los tifones, "dijo el autor del artículo Mingkui Li, profesor asociado en el Laboratorio Clave de Oceanografía Física de la Universidad Oceánica de China y el Laboratorio Nacional Piloto de Ciencia y Tecnología Marinas (QNLM). "Abordamos específicamente tres aspectos:la hora de inicio, presión central y velocidad máxima del viento ".
Con esas tres variabilidades en mente, los investigadores combinaron modelos de predicción de la atmósfera y la superficie de la Tierra que cubren Asia y el Océano Pacífico. Examinaron tres modelos acoplados, cada uno representa una profundidad de área diferente. Los investigadores también tuvieron en cuenta la influencia de una variable sobre otra, como la velocidad del viento en la temperatura de la superficie del mar, un fenómeno conocido como asimilación de datos acoplados. Esta influencia se comprende bien y se tiene en cuenta en las predicciones climáticas y en los pronósticos meteorológicos. pero no se ha aplicado completamente para comprender cómo el clima a largo plazo afecta el clima cotidiano y viceversa, según Li.
Las curvas de puntos blancos son las huellas de los tifones de 2018 recogidas en el noroeste del Océano Pacífico como fondo, que es la principal área objetivo del Sistema Regional de Predicción Acoplada de Asia y el Pacífico desarrollado por el Grupo de Investigación de Modelado y Predicción del Laboratorio Clave de Oceanografía Física MOE, Universidad Oceánica de China. Los autores analizan la configuración de las condiciones oceánicas y atmosféricas al inicio del tifón Yagi (2018), que el sistema prevé con 5 días de antelación. El diagrama tridimensional de las estructuras de unión aire-mar consta del centro de baja presión, alta temperatura de la superficie del mar en la ubicación del tifón, y el viento se enrosca alrededor del núcleo del tifón. Crédito:Avances en Ciencias Atmosféricas
"Un modelo acoplado océano-atmósfera de resolución fina que se inicializa mediante la asimilación de datos acoplados a escala reducida es clave para pronosticar la génesis del tifón, "dijo Shaoqing Zhang, autor del artículo y profesor en el Laboratorio Clave de Oceanografía Física, QNLM y el Laboratorio Internacional de Modelo y Predicción de Sistemas Terrestres de Alta Resolución (iHESP). "Nuestro objetivo era proporcionar información sobre la escala de tiempo que se puede utilizar para pronosticar tifones por adelantado, así como cómo la resolución de modelos acoplados puede afectar la predicción de formación, intensidad, y rastrear ".
De su estudio, Los investigadores determinaron que un modelo acoplado de alta resolución con la capacidad de comprender mejor la relación entre las temperaturas cálidas de la superficie del mar y las cizalladuras débiles del viento (condiciones que favorecen la formación de ciclones tropicales) podría mejorar la previsibilidad de los tifones.
"Aunque aborda completamente estos problemas, que son importantes para comprender los problemas del clima regional y los pronósticos de rango extendido, requiere mucho más estudio, nuestro periódico intenta abrirle la puerta, "Zhang dijo, señalando que el equipo seguirá mejorando la física de los modelos acoplados. "Nuestro objetivo es desarrollar un sistema de predicción de rango extendido de 10 a 30 días que, en última instancia, conducirá a predicciones meteorológicas y climáticas perfectas".
