Decenas de miles de tormentas eléctricas pueden retumbar en todo el mundo cada día, pero predecir con precisión la hora y el lugar donde se formarán sigue siendo un gran desafío para el modelado meteorológico por computadora. Una nueva técnica que combina datos satelitales y de radar infrautilizados en modelos meteorológicos puede mejorar estas predicciones, según un equipo de científicos dirigido por Penn State.
«Las tormentas eléctricas son tan ubicuas que es difícil contar cuántas hay en Pensilvania, Estados Unidos o en todo el mundo todos los días», dijo Keenan Eure, estudiante de doctorado en el Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas de Penn State. «Muchos de nuestros desafíos, incluso hoy, son descubrir cómo predecir correctamente la hora y la ubicación del inicio de las tormentas eléctricas».
Los científicos descubrieron que al combinar datos del satélite meteorológico geoestacionario GOES-16 y el radar Doppler basado en tierra, podían capturar una imagen más precisa de las condiciones iniciales en la capa límite, la parte más baja de la atmósfera, donde se forman las tormentas.
«Es valioso mejorar las predicciones de tormentas eléctricas a partir de las observaciones de radar Doppler y las observaciones satelitales que actualmente están infrautilizadas y demostramos que no solo se pueden usar para mejorar las predicciones, sino que juntarlas tiene muchos beneficios», dijo Eure, autor principal del estudio. . «La suma es mayor que las partes individuales».
La técnica se mostró prometedora para mejorar los pronósticos de iniciación de convección, las condiciones que generan tormentas, varias horas antes de que ocurrieran las tormentas eléctricas en un estudio de caso de mayo de 2018 en el Panhandle de Texas. Los científicos publicaron sus hallazgos en la revista Revisión meteorológica mensual.
«Keenan se centró en usar observaciones satelitales para definir mejor el entorno en el que se formarían más tarde las tormentas, y en usar observaciones de radar para mejorar los campos de viento de bajo nivel que eventualmente ayudaron a crear las tormentas», dijo David Stensrud, profesor de meteorología en la Penn State y asesor de Eure y coautor del estudio. «Esta combinación de observación no se había estudiado previamente y terminó agregando un valor significativo a los pronósticos del modelo en este día».
Los científicos utilizaron la asimilación de datos, un método estadístico que puede pintar la imagen más precisa posible de las condiciones climáticas actuales en el modelo meteorológico, importante porque incluso pequeños cambios en la atmósfera pueden generar grandes discrepancias en los pronósticos a lo largo del tiempo.
Comprender las condiciones en la capa límite es particularmente importante porque influye fuertemente en los ingredientes de la convección: humedad, elevación e inestabilidad cerca de la superficie, un proceso que hace que el aire caliente cerca de la superficie de la Tierra se eleve y forme nubes.
«Obviamente no podemos modelar cada molécula en la atmósfera, pero queremos acercarnos lo más posible», dijo Eure. Realmente creemos que este trabajo agrega mucha información valiosa que los modelos actualmente no tienen y que podemos ayudar a representar la parte más baja de la atmósfera».
El equipo asimiló los datos del satélite y del radar por separado y simultáneamente y descubrió que los mejores resultados se obtuvieron al combinar las observaciones de la temperatura del brillo infrarrojo del satélite y las observaciones de la velocidad del viento radial y la altura del límite del radar.
El trabajo utiliza la asimilación de datos satelitales de todo el cielo, desarrollada por el Centro de Técnicas Avanzadas de Asimilación y Previsibilidad de Datos de Penn State, que asimila datos satelitales de todas las condiciones climáticas, incluidos cielos nublados y despejados. El pronóstico anteriormente se basaba en observaciones de cielo despejado, debido a los desafíos en el diagnóstico de los complejos procesos físicos dentro de las nubes, dijeron los científicos.
«Si bien es necesario explorar más casos, estas observaciones están actualmente disponibles y podrían usarse para mejorar la predicción de tormentas eléctricas durante la próxima década a medida que la NOAA continúa avanzando en su paradigma Warn-on-Forecast en el que las predicciones del modelo de computadora ayudan a hacer que las advertencias de clima severo sean más precisas». precisa y oportuna», dijo Stensrud.
Otros investigadores de Penn State en el proyecto fueron Matthew Kumjian y Steven Greybush, profesores asociados, Yunji Zhang, profesor asistente y Paul Mykolajtchuk, ex estudiante de posgrado, en el Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas.
Esta investigación se basa en el trabajo del difunto Fuqing Zhang, distinguido profesor de meteorología y ciencia atmosférica.
La NASA y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica apoyaron esta investigación.
