En el terreno accidentado del oeste de Estados Unidos, donde los incendios forestales arrasan sin control, surge una conexión sorprendente con los cielos tumultuosos del centro de Estados Unidos. Un estudio reciente publicado en Advances in Atmospheric Sciences explora la intrigante relación entre los incendios forestales en el oeste y las tormentas de granizo en el centro de EE. UU.
En el centro de este estudio pionero dirigido por Jiwen Fan, que estuvo en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico y actualmente se encuentra en el Laboratorio Nacional Argonne, se encuentra la aplicación innovadora de técnicas de aprendizaje automático (ML) para iluminar el vínculo oculto entre fenómenos aparentemente dispares. P>
Se emplean algoritmos de aprendizaje automático, incluidos Random Forest y Extreme Gradient Boosting, para analizar vastos conjuntos de datos que abarcan dos décadas, de 2001 a 2020. Estos modelos de ML están entrenados para predecir la aparición de grandes granizos en los estados del centro de EE. UU. en función de una multitud de variables. incluidas las condiciones meteorológicas en la región del incendio, los patrones del viento y las características de los propios incendios forestales.
Mediante un análisis y un procesamiento de datos meticulosos, los modelos de ML logran una precisión notable, con predicciones que superan el 90% en algunos casos. Al identificar variables y patrones clave, estos modelos revelan correlaciones entre los incendios forestales en el oeste de EE. UU. y las tormentas de granizo en el centro de EE. UU., proporcionando información invaluable sobre los impactos remotos de los incendios forestales en eventos climáticos severos a miles de kilómetros de distancia.
"Ahora podemos pintar una imagen vívida de la intrincada relación entre el fuego y el granizo en todo el paisaje estadounidense. Los incendios forestales en el oeste de los EE. UU. ejercen una influencia de gran alcance en las condiciones atmosféricas, dando forma a la trayectoria de eventos climáticos severos a miles de kilómetros de distancia. —algo que nunca antes habíamos pensado", dijo el Dr. Jiwen Fan.
"Variables meteorológicas como el viento del oeste, la temperatura y la humedad relativa en la zona del incendio y la intensidad de los incendios forestales emergen como actores clave en esta sinfonía climática."
Sin embargo, en medio de la maravilla del descubrimiento, abundan los desafíos. Los intentos de predecir el recuento diario de grandes granizos revelan las complejidades de los caprichos de la naturaleza, recordándonos la naturaleza impredecible de los fenómenos meteorológicos. A medida que los investigadores continúan perfeccionando sus modelos y enfrentan los desequilibrios de los datos, la búsqueda de comprensión continúa.
La utilización de técnicas de aprendizaje automático representa un avance significativo en la ciencia atmosférica, ya que permite a los investigadores navegar por conjuntos de datos complejos y extraer patrones significativos que pueden haber eludido los métodos estadísticos tradicionales.
Con el aprendizaje automático como guía, los científicos se embarcan en un viaje para desentrañar los misterios de los sistemas interconectados de la Tierra y allanar el camino para predicciones más precisas y medidas proactivas frente a la dinámica climática en evolución.
Más información: Xinming Lin et al, Análisis de aprendizaje automático del impacto de los incendios del oeste de EE. UU. en las granizadas del centro de EE. UU., Avances en las ciencias atmosféricas (2024). DOI:10.1007/s00376-024-3198-7
Información de la revista: Avances en las ciencias atmosféricas
Proporcionado por la Academia China de Ciencias
