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    ¿Cómo podemos mitigar los impactos de las tormentas de polvo?

    Tormenta de polvo que afectó a las Islas Canarias y se dirigió hacia Europa continental el 18 de febrero de 2021, con una columna de polvo que se extiende desde las Islas Canarias hasta la Península Ibérica. Las marcas negras son áreas sin información de satélite. Cosmovisión de la NASA

    Durante el último mes, partes de Europa se vieron afectadas por intensas tormentas de polvo. Primero, una enorme columna de polvo que se originó en el noreste de Argelia provocó cielos rojizos en gran parte de Europa. Luego, los depósitos de polvo tiñeron de marrón los Pirineos nevados y los Alpes. A finales de febrero un brote de polvo sahariano afectó gravemente a las Islas Canarias antes de dirigirse hacia Europa continental, llegando tan al norte como Escandinavia.

    Si bien la actividad del polvo tan intensa y persistente es inusual, No es raro que Europa experimente algunos grandes brotes de polvo cada año.

    ¿Por qué el polvo es un problema?

    El polvo del desierto es producido por la erosión eólica de superficies áridas y semiáridas. Afecta el clima, química climática y atmosférica, entrega hierro y fósforo a los ecosistemas terrestres y oceánicos, y aumenta la fotosíntesis y la productividad biológica.

    Si bien hay algunos efectos positivos, las tormentas de polvo en general tienen graves impactos negativos, particularmente en países a favor del viento de las principales fuentes en el norte de África, Oriente Medio, y Asia central y oriental. En tales regiones, Los niveles de polvo inusualmente altos que se alcanzaron en Europa este febrero son comunes.

    Las tormentas de polvo aumentan las infecciones oculares y la incidencia de morbilidad y mortalidad respiratoria y cardiovascular. y están asociados a tasas de incidencia de meningitis en el Sahel africano. Los brotes intensos pueden interrumpir las comunicaciones, forzar el cierre de carreteras y aeropuertos debido a la mala visibilidad, y puede dañar las tierras de cultivo y el ganado.

    El polvo afecta la producción de energía solar al reducir la radiación solar superficial y al acumularse en la superficie de los paneles solares. El polvo depositado sobre la nieve reduce drásticamente su reflectividad y aumenta la absorción de la radiación solar. conduciendo a un derretimiento más rápido de la capa de nieve.

    Previsión del contenido de polvo en la atmósfera para el 18 de febrero mediante el modelo MONARCH desarrollado en el Centro de Supercomputación de Barcelona. La comparación con las observaciones mostró que los modelos pronosticaron bien el momento y la extensión geográfica de la columna de polvo que llega a Europa. Crédito:. CC BY

    ¿Mitigar fuentes o mitigar impactos?

    La mitigación de la fuente es posible en regiones donde la erosión eólica se ve agravada por actividades humanas que perturban el suelo, incluido el cultivo, pastoreo de ganado, recreación y suburbanización, y desvío de agua para riego. Un ejemplo clásico es el "Dust Bowl" de la década de 1930 en las llanuras altas de los Estados Unidos, donde las malas prácticas de gestión de la tierra, junto con la duración de la sequía, provocaron una fuerte erosión eólica y tormentas de polvo a una escala sin precedentes.

    Cuando las fuentes de polvo son de origen natural (p. Ej., una zona desértica), La mitigación de la fuente es posible estabilizando la superficie y desplegando cercas cuando la arena y el polvo que soplan desafían las actividades humanas. Sin embargo, ni son factibles ni deseables a gran escala. Globalmente el potencial de mitigación de la fuente es bastante limitado, lo que hace que la mitigación del impacto sea aún más crucial.

    Mitigar los impactos negativos de las tormentas de polvo, en lugar de sus fuentes, requiere monitoreo, modelado, sistemas de predicción y alerta temprana. Las aplicaciones de mitigación táctica se enfocan en acciones que se pueden tomar a corto plazo, siempre que los pronósticos predicen una tormenta de polvo en un lugar y momento determinados. Por ejemplo, los pronósticos de polvo pueden ayudar a los hospitales a anticipar picos en las visitas a la sala de emergencias relacionadas con las vías respiratorias, optimizar el tiempo de siembra y cosecha de cultivos, refugio de ganado, gestionar los programas de generación de energía solar y la limpieza de los paneles solares, y minimizar el tiempo en que se implementan procedimientos de baja visibilidad en los aeropuertos.

    Las aplicaciones estratégicas de mitigación son las relacionadas con la planificación y las inversiones a largo plazo, como la decisión de dónde colocar una planta de energía solar. Otra aplicación es ayudar con evaluaciones posteriores a tormentas de polvo, dado que los gobiernos y las instituciones internacionales necesitan conocer las causas precisas de la degradación de la calidad del aire, brotes epidémicos o daños a los cultivos. Finalmente, comunidades científicas, como la comunidad de salud pública, necesitan datos de polvo resueltos espacial y temporalmente para evaluar los efectos de las partículas de polvo en una variedad de dolencias.

    Capacidades de modelado y pronóstico

    Hay un tremendo esfuerzo para desarrollar modelos y pronósticos de polvo globales y regionales confiables para la mitigación de impactos, por ejemplo, en el Centro Regional del Sistema de Evaluación y Alerta de Alerta de Tormentas de Arena y Polvo de la Organización Meteorológica Mundial para África del Norte, Oriente Medio y Europa.

    Un funcionario del Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. Explica el uso del radar para rastrear y pronosticar tormentas de polvo.

    Los modelos de polvo utilizan técnicas matemáticas y numéricas para simular el ciclo del polvo atmosférico, incluida la forma en que se emite el polvo, transportado y depositado, y también cómo interactúa con la radiación solar y las nubes.

    Para calcular las emisiones de polvo, utilizamos parámetros de entrada:superficie, suelo y características meteorológicas. Sin embargo, el éxito de los esquemas de emisión está limitado por las incertidumbres de los parámetros, incluidos los relacionados con heterogeneidades espaciales y temporales. En efecto, debido a la relación no lineal entre el viento y la movilización de polvo, pequeños errores en la velocidad del viento en la superficie en los modelos pueden dar lugar a grandes errores en las emisiones de polvo previstas. Los procesos que controlan la deposición de partículas de polvo, particularmente aquellos que son toscos, también están sujetos a una incertidumbre sustancial.

    Considerándolo todo, Los modelos de polvo muestran un comportamiento relativamente bueno cuando los brotes de polvo son causados ​​por sistemas a escala sinóptica, es decir, con características alrededor de 1, 000 kilómetros de ancho o más. Un buen ejemplo es la predicción exitosa de los eventos de febrero en Europa en términos de tiempo y extensión geográfica.

    Desafíos adelante

    A diferencia de, la representación de los haboobs, inmensas paredes de arena y polvo producidas por fuertes corrientes descendentes que ocurren regularmente en regiones áridas y semiáridas, requiere resolver la convección de manera explícita, lo que representa un desafío formidable.

    Los pronósticos de polvo que utilizan datos reales de aerosoles satelitales funcionan mejor que los pronósticos que dependen únicamente del modelado para definir las condiciones iniciales. Las mejoras adicionales de los sistemas de observación global y las técnicas de asimilación muestran perspectivas más interesantes.

    Además de las mejoras de modelo y pronóstico, mitigar eficazmente los efectos negativos de las tormentas de polvo requiere más trabajo. La integración limitada de la información cuantitativa del polvo y los pronósticos en la práctica y la política se debe a menudo a una falta de comprensión del impacto preciso de las tormentas en ciertos sectores. Otros factores incluyen la necesidad de productos adaptados a aplicaciones específicas; la falta de conciencia, comprensión, capacidad o estructuras establecidas para utilizar la información; y el desafío general de incorporar información o pronósticos inciertos en las prácticas de gestión.

    Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.




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