Las inundaciones repentinas, marcadas por su aparición repentina y su impacto devastador, representan una amenaza importante a nivel mundial, particularmente en China, donde representan más del 70% de las muertes relacionadas con las inundaciones y pérdidas económicas sustanciales. La complejidad de predecir estos eventos surge de la intrincada interacción entre lluvias intensas y de corta duración y las rápidas respuestas posteriores de las cuencas.

Esto subraya la necesidad urgente de realizar investigaciones avanzadas sobre los patrones de lluvia y la dinámica de las inundaciones repentinas para mejorar la precisión de los pronósticos y desarrollar sistemas eficaces de alerta temprana destinados a mitigar las graves consecuencias de estos desastres naturales.

A la luz de esto, un estudio publicado en el Journal of Geographical Sciences en diciembre de 2023 ofrece una nueva perspectiva sobre el pronóstico de inundaciones repentinas al evaluar las capacidades de simulación con respecto a la variabilidad de las precipitaciones en la cuenca de Anhe, una pequeña región montañosa en el sureste de China.

Este estudio combinó análisis estadístico multivariado y simulaciones hidrológicas para evaluar meticulosamente las capacidades de dos modelos hidrológicos avanzados (el modelo hidrológico de Xinanjiang, XAJ, y el modelo hidrológico de inundaciones repentinas de China, CNFF) y predecir las respuestas a inundaciones repentinas bajo estas diversas condiciones de lluvia.

Los hallazgos revelan una competencia significativa de ambos modelos en la simulación precisa de balances hídricos, hidrogramas, índices de comportamiento de inundaciones repentinas e índices de dinámica de inundaciones para eventos de inundaciones repentinas desencadenados por períodos prolongados de lluvia uniforme. Sin embargo, los modelos enfrentaron dificultades a la hora de pronosticar con precisión el comportamiento de las inundaciones repentinas asociadas con ráfagas de lluvia breves e intensas.

La esencia de esta investigación subraya la complejidad de los fenómenos de inundaciones repentinas, impulsados ​​por las distintas características de los patrones de lluvia identificados. Mediante la aplicación de los modelos XAJ y CNFF, el estudio destaca los desafíos para cerrar la brecha entre las simulaciones de modelos y la naturaleza errática de los eventos de lluvia intensa.

El Dr. Wang Xuemei, autor principal, enfatiza la naturaleza crítica de comprender las complejidades de las inundaciones repentinas inducidas por lluvias para mejorar la predicción y la gestión. "Nuestros hallazgos revelan la influencia significativa de los patrones temporales de lluvia en la dinámica de las inundaciones repentinas, destacando la necesidad de enfoques de pronóstico personalizados en diferentes entornos hidrológicos", afirma.

Esta investigación ofrece avances significativos en el pronóstico de inundaciones repentinas, proporcionando una comprensión matizada de cómo los diferentes patrones de lluvia afectan la génesis y progresión de las inundaciones repentinas. Estos conocimientos son invaluables para desarrollar herramientas de predicción de inundaciones más precisas y específicas para cada región y, en última instancia, mejorar la preparación para desastres y las estrategias de mitigación.