Los investigadores informan en la revista Geophysical Research Letters que agregar datos de microondas recopilados por satélites en órbita terrestre baja a los modelos informáticos de pronóstico del tiempo existentes produjo pronósticos más precisos de ráfagas en la superficie en un estudio de caso del Midwest Derecho de 2020. Los derechos son líneas de intensas tormentas conocidas por sus vientos dañinos.

"El modelo informático es capaz de producir una serie de pronósticos que enfatizan consistentemente las tormentas más poderosas y los daños causados ​​por los vientos más fuertes en el lugar donde ocurrieron", dijo Yunji Zhang, profesor asistente en el Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas de Penn State y autor principal. "Si disponemos de este tipo de información en tiempo real, antes de que se produzcan los acontecimientos, los meteorólogos podrían determinar dónde se producirán los daños más graves".

La técnica podría ser especialmente útil, dijeron los científicos, en áreas que carecen de infraestructura de monitoreo meteorológico terrestre, como los radares utilizados tradicionalmente en el pronóstico del tiempo. En el estudio, los investigadores sólo utilizaron datos disponibles de observaciones satelitales.

"En regiones donde no hay observaciones de superficie, o básicamente no hay radar, demostramos que esta combinación de observaciones satelitales puede generar un pronóstico decente de eventos climáticos severos", dijo Zhang. "Probablemente podamos aplicar esta técnica a más regiones donde no hay radar ni observaciones de superficie densa. Esa es la motivación fundamental detrás de este estudio".

La investigación se basa en el trabajo anterior del equipo utilizando la asimilación de datos, un método estadístico que tiene como objetivo pintar la imagen más precisa de las condiciones climáticas actuales. Esto incluye incluso pequeños cambios en la atmósfera, ya que pueden provocar grandes discrepancias en los pronósticos con el tiempo.

En trabajos anteriores, los científicos del Centro de Técnicas Avanzadas de Asimilación y Previsibilidad de Datos de Penn State asimilaron datos de temperatura de brillo infrarrojo del Satélite Ambiental Operacional Geoestacionario de EE. UU., GOES-16. Las temperaturas de brillo muestran cuánta radiación emiten los objetos en la Tierra y en la atmósfera, y los científicos utilizaron temperaturas de brillo infrarrojas en diferentes frecuencias para pintar una mejor imagen del vapor de agua atmosférico y la formación de nubes.

Pero los sensores infrarrojos sólo captan lo que sucede en las cimas de las nubes.

Los sensores de microondas observan una columna vertical completa, lo que ofrece nueva información sobre lo que sucede debajo de las nubes después de que se han formado las tormentas, dijeron los científicos.

"Basándonos únicamente en las cimas de las nubes, es más difícil inferir cómo se ve la convección de estas tormentas debajo", dijo Zhang. "Ese es uno de los beneficios de agregar observaciones de microondas:pueden proporcionar información sobre dónde están las convección más fuertes".

Al combinar datos asimilados de infrarrojos y microondas en el estudio del derecho, los investigadores pudieron predecir las ubicaciones de las ráfagas en la superficie y los valores máximos del viento con mayor precisión.

En trabajos futuros, Zhang dijo que planea aplicar el método a regiones que carecen de los recursos y la infraestructura para soportar observaciones meteorológicas de alta resolución espaciotemporal.

"Sabemos que ha habido varias ocasiones en los últimos años en África occidental en las que lluvias torrenciales muy fuertes han provocado muchas precipitaciones en esos países", dijo Zhang. "Y una cosa acerca de estos países es que también son los lugares que probablemente se verán más afectados por el calentamiento global. Así que creo que si podemos utilizar estas observaciones satelitales disponibles para proporcionar mejores pronósticos para esas regiones, será realmente beneficioso para el gente allí también."

También contribuyeron desde Penn State David Stensrud y Eugene Clothiaux, profesores, y Xingchao Chen, profesor asistente, todos en el Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas.