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    Los investigadores están desarrollando modelos para predecir las marejadas ciclónicas

    Crédito:CC0 Public Domain

    Las marejadas ciclónicas a veces pueden aumentar el nivel del mar costero 10 pies o más, poniendo en peligro comunidades y negocios a lo largo del agua, pero una nueva investigación de la Universidad de Florida Central muestra que puede haber una manera de predecir los períodos en los que es más probable que ocurran tales eventos.

    En un estudio publicado recientemente en la Revista de investigación geofísica:océanos , Los investigadores desarrollaron modelos para predecir cambios extremos en el nivel del mar al vincular las marejadas ciclónicas con la variabilidad climática a gran escala que está relacionada con los cambios en la presión atmosférica y la temperatura de la superficie del mar. como El Niño.

    El Niño es un calentamiento periódico de la temperatura de la superficie del mar en el Océano Pacífico entre Asia y América del Sur que puede afectar el clima en todo el mundo.

    "Si pudiéramos predecir de antemano cuándo atravesamos períodos de riesgo de inundación relativamente mayor, Sería muy útil tener información por ejemplo, para poner a disposición y desplegar recursos con mucha antelación, "dice Mamunur Rashid, el autor principal del estudio y un investigador asociado postdoctoral en el Departamento de Civil de la UCF, Ingeniería Ambiental y de la Construcción.

    "Nuestro análisis fue solo el primer paso en esta dirección, y aunque mostramos que existe cierta capacidad para predecir la variabilidad de la marejada ciclónica en escalas de tiempo interanual a decenal, Todavía no estamos en el punto en el que dicho marco de modelado se pueda utilizar de manera operativa o para tomar decisiones importantes basadas en los resultados. " él dice.

    El estudio fue apoyado por la Oficina del Programa Climático de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, Programa de Observación y Monitoreo Climático.

    El estudio se basa en investigaciones anteriores que demostraron que la marejada ciclónica es un factor importante en la variabilidad extrema del nivel del mar. que es cuando los umbrales del nivel del agua son más altos o más bajos que las condiciones normales. Además de la marejada ciclónica, Los factores detrás de la variabilidad extrema del nivel del mar también incluyen el nivel medio del mar y las mareas de baja frecuencia.

    Las evaluaciones del riesgo de inundaciones costeras a menudo omiten el papel de las variaciones extremas del nivel del mar, ignorando que el riesgo de inundaciones es mayor en algunos períodos que en otros, y, en cambio, centrarse en el aumento a largo plazo del nivel del mar, dice Thomas Wahl, coautor del estudio y profesor asistente en el Departamento de Civil de la UCF, Ingeniería Ambiental y de la Construcción.

    "Saber cómo las variaciones extremas del nivel del mar que estamos investigando modulan las pérdidas potenciales puede ayudar a planificar y adaptar mejor para mitigar estos impactos, " él dice.

    Para desarrollar los modelos, los investigadores vincularon eventos de variabilidad climática a gran escala, como El Niño, a la variabilidad en la actividad de las marejadas ciclónicas. Luego probaron los modelos haciéndoles predecir la variabilidad de marejadas ciclónicas pasadas y luego compararon sus predicciones con lo que realmente ocurrió.

    Los resultados indicaron que los modelos coincidían con las tendencias generales y la variabilidad de los indicadores de marejadas ciclónicas para casi todas las regiones costeras de los EE. UU. Durante las temporadas de tormentas tropicales y extratropicales.

    Por Florida, los modelos reflejan la diferencia en la variabilidad de la marejada ciclónica en la costa oeste en comparación con la este, Dice Wahl.

    "Es un poco más grande en la costa oeste, y los altibajos a lo largo de las dos costas tampoco están en fase, " él dice.

    Los investigadores dicen que continuarán mejorando sus modelos a medida que los modelos climáticos globales que emplean continúen mejorando en precisión.


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