Un estudio dotará de mayor precisión al pronóstico de tempestades

Un equipo científico franco-brasileño detectó y corrigió una falla existente en modelos matemáticos empleados para simular los procesos de formación de nubes y de lluvias

Karina Toledo | Agência FAPESP – En el marco de un estudio dado a conocer recientemente en la revista Monthly Weather Review, un equipo científico franco-brasileño detectó y corrigió una falla existente en modelos matemáticos empleados para simular los procesos de formación de nubes y lluvias.

De acuerdo con los autores, este trabajo dotará de mayor precisión al pronóstico de temporales. “Comparamos una simulación realizada con un modelo de alta resolución con datos observacionales recolectados en 2012 en la ciudad de Santa Maria (en el estado brasileño de Rio Grande do Sul), situada en una zona considerada como la cuna de las mayores tempestades del planeta”, dijo Luiz Augusto Toledo Machado, investigador del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe, por sus siglas en portugués), en Brasil.

“En el modelo, notamos que aparecían muchas nubes pequeñas que no se habían observado en la realidad vía satélites y radares de lluvia; entonces decidimos investigar por qué sucedía eso”, dijo Toledo Machado. Este estudio forma parte de un Proyecto Temático apoyado por la FAPESP y coordinado por el científico.

La recolección de datos en Santa Maria formó parte de una gran campaña científica realizada entre los años 2010 y 2014 en el marco del Proyecto Lluvia, cuyo objetivo consiste en develar los procesos físicos que ocurren en el interior de las nubes, descubrir la variación en parámetros tales como el tamaño de las gotas de lluvia, la proporción de las capas de agua y de hielo y el funcionamiento de las descargas eléctricas, con miras a perfeccionar el pronóstico de eventos extremos (lea más en: http://agencia.fapesp.br/20584).

De acuerdo con la explicación de Toledo Machado, el tipo de tempestades que suelen formarse en esa zona del sur de Brasil es conocido como complejo convectivo de mesoescala (CCM) y, para simularlo, se empleó un modelo desarrollado en Francia y conocido como Meso-NH (modelo atmosférico de mesoescala no hidrostática).

El trabajo se realizó en colaboración con Jean-Pierre Chaboureau, del Laboratoire d’Aérologie, vinculado al Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS).

“Comúnmente, los modelos regionales que simulan la formación de nubes trabajan con una escala del orden de los 10 kilómetros (km), es decir: son capaces de generar una información cada 10 km. El Meso-NH genera una información cada 2 km, por eso se lo considera de alta resolución, pues resuelve la nube de manera más explícita. Ésa es la tendencia a futuro, la que nos permitirá pronosticar la ocurrencia de lluvias en cada barrio de una ciudad, por ejemplo”, dijo Toledo Machado.

La comparación entre los datos reales con los simulados se concretó mediante la utilización una técnica innovadora de rastreo, capaz de calcular la distribución del tamaño y del tiempo de vida de las nubes y de la lluvia, y de producir histogramas que permiten comparar el tamaño y la altura de las nubes simuladas con las observadas vía satélites y radares.

Al investigar por qué los datos simulados no coincidían con los reales, los científicos descubrieron que el modelo no representaba con exactitud cómo transcurría la mezcla del aire existente dentro y fuera de la nube, que es un proceso conocido como transición [o entrainment, entrañado en inglés].

“La transición es una medida determinada por la turbulencia [la mezcla del aire de dentro y fuera]. En el modelo, la turbulencia se parametrizaba en una dimensión. Nosotros realizamos una parametrización tridimensional y alteramos la longitud de la mezcla [la distancia entre la parcela de aire que va a entrar en la nube y la parcela que ya está dentro] para hacerla un poco mayor”, dijo Toledo Machado.

Con las modificaciones, comentó el investigador, fue posible tornar más similar la distribución de tamaño y altura de las nubes simuladas y las reales.

“Esto sin duda tendrá impacto sobre la calidad de los pronósticos de lluvias. En un estudio de caso, demostramos que el grado de acierto mejora con la corrección de la turbulencia”, dijo Toledo Machado.

Estudios anteriores, según comentó el investigador, habían sugerido la existencia de problemas similares en otros modelos matemáticos de formación de nubes, que podrán corregirse al utilizar un abordaje análogo.

Este artículo es uno de los primeros despliegues del Proyecto Lluvia, que abarcó –aparte de Santa Maria– campañas de recolección de datos en las ciudades de Alcântara (estado de Maranhão), Fortaleza (Ceará), Belém (Pará), São José dos Campos (São Paulo) y Manaos (Amazonas). Las zonas elegidas para la investigación de campo representan a los distintos regímenes de precipitaciones existentes en Brasil.