Bajo el calentamiento global la frecuente aparición de olas de calor de verano ha tenido un impacto cada vez mayor en la salud humana y la infraestructura pública. Por ejemplo, Europa experimentó una fuerte ola de calor en 2003 con más de 70, 000 bajas relacionadas con el calor. Rusia occidental se vio afectada por su verano más caluroso registrado en 2010, provocando la muerte de alrededor de 55, 000 personas. También se han informado con frecuencia olas de calor récord en países populosos de Asia oriental, como la ola de calor del noreste de Asia en 2018 y la ola de calor en Japón este verano. En China, la cuenca del río Yangtze es una de las regiones más densamente pobladas y económicamente importantes de China, y una región donde las olas de calor tienen una alta probabilidad de ocurrir. Las olas de calor del verano en esta región han causado enormes pérdidas económicas en los últimos años. Por lo tanto, extender los plazos de entrega de los pronósticos y aumentar la capacidad de predicción de las olas de calor en la cuenca del río Yangtze es clave para la prevención y mitigación de desastres.

En un estudio publicado recientemente en Avances en ciencias atmosféricas , La profesora Pang-Chi Hsu y su equipo de la Universidad de Ciencia y Tecnología de la Información de Nanjing evalúan la habilidad de predicción subestacional de las olas de calor en la cuenca del río Yangtze e identifican los procesos cruciales que influyen en la habilidad de predicción utilizando los datos retroactivos a largo plazo de tres modelos operativos.

"Comparamos tres modelos desarrollados respectivamente por la Administración Meteorológica de China, los Centros Nacionales de Predicción Ambiental de EE. UU., y el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo, "explica el profesor Hsu." Todos estos modelos participaron en el proyecto de predicción subestacional a estacional ".

Su equipo descubrió que la habilidad superior de estos modelos operativos para predecir la ocurrencia, La intensidad y duración de las olas de calor se pueden atribuir a su fidelidad al capturar la evolución de fase y la amplitud de las anomalías de alta presión asociadas con la oscilación intraestacional y la sequedad de la humedad del suelo inducida por una menor precipitación a través del acoplamiento tierra-atmósfera.

Es más, El equipo descubrió que la capacidad de los modelos para predecir la ocurrencia de olas de calor con un tiempo de entrega más largo (15-20 días antes) está estrechamente relacionada con su fidelidad para capturar la evolución y la amplitud de la circulación intraestacional de 30-90 días en lugar de la 10 -Circulación intraestacional de 30 días. Los sesgos de las anomalías de la circulación intraestacional afectan aún más las anomalías de precipitación y, por lo tanto, las condiciones de humedad del suelo. afectando la habilidad de predicción de la intensidad y duración de la ola de calor.

"En el futuro, Además, diagnosticaremos los factores clave que influyen en la actividad de la oscilación intraestacional y las interacciones tierra-aire relacionadas para obtener una comprensión más completa y profunda de las posibles fuentes de predictibilidad subestacional. ", dice el profesor Hsu. Ella y su equipo continuarán trabajando para mejorar la habilidad de predicción subestacional de eventos meteorológicos de alto impacto.