Investigadores de la Universidad de Texas en Austin descubrieron que la incorporación de datos de nieve recopilados desde el espacio en modelos de clima por computadora puede mejorar significativamente las predicciones de temperatura estacional
Los hallazgos, publicados en noviembre en Cartas de investigación geofísica , una publicación de la American Geophysical Union, podría ayudar a los agricultores, proveedores de agua, compañías eléctricas y otros que usan predicciones climáticas estacionales, pronósticos de condiciones meses en el futuro, para tomar decisiones. La nieve influye en la cantidad de calor que hayabsorbido por el suelo y la cantidad de agua disponible para la evaporación a la atmósfera, que desempeña un papel importante en la influencia del clima regional.
"Estamos interesados en proporcionar pronósticos climáticos más precisos porque la escala de tiempo estacional es bastante importante para la gestión de los recursos hídricos y las personas interesadas en el clima de la próxima temporada", dijo Peirong Lin, autor principal del estudio y estudiante de posgrado enla UT Jackson School of Geosciences.
Los pronósticos estacionales están influenciados por factores que son significativamente más difíciles de tener en cuenta que las variables para los pronósticos meteorológicos diarios o semanales o el cambio climático a largo plazo, dijo Zong-Liang Yang, coautor del estudio y profesor en elJackson School of Geosciences Department of Geological Sciences.
"Entre la escala de tiempo corta y muy larga hay una escala de tiempo estacional que es un sistema muy caótico", dijo Yang. "Pero hay alguna evidencia de que las condiciones de superficie que varían lentamente, como la capa de nieve, tendrán una firma en la escala de tiempo estacional"."
Los investigadores descubrieron que la incorporación de los datos de nieve recopilados por los satélites de la NASA en los modelos climáticos mejoró las predicciones regionales de temperatura en un 5 a 25 por ciento. Estos hallazgos son los primeros en ir más allá de las asociaciones generales y analizar la cantidad de nieve que puede afectar la temperatura de una región durante meseshacia el futuro: mejorar las predicciones de temperatura es un elemento clave para mejorar los modelos informáticos que proporcionan predicciones climáticas con meses de anticipación.
Los investigadores analizaron cómo los datos sobre la capa de nieve y la profundidad recopilados de dos satélites de la NASA - MODIS y GRACE - afectaron las predicciones de temperatura del hemisferio norte en un modelo climático. El estudio examinó datos estacionales de 2003 a 2009, para que los investigadores pudierancompare las predicciones del modelo con las temperaturas registradas. El modelo ejecutó predicciones en intervalos de tres meses, con enero, febrero y marzo, cada uno utilizado como meses de inicio.
La mejora de la temperatura del modelo de computadora cambió según la región y el tiempo, y las mejoras más importantes se producen en regiones donde las mediciones terrestres son escasas, como Siberia y la meseta tibetana. Las condiciones climáticas de ambas áreas pueden influir en el monzón indio -Las lluvias estacionales que son vitales para la agricultura en la India, un hecho que muestra la aplicabilidad de largo alcance de la predicción climática estacional, dijo Yang.
"Esta correlación entre la nieve y el futuro monzón se ha establecido durante varias décadas, pero aquí estamos desarrollando un marco predictivo en el que puede ejecutar el modelo hacia adelante y obtener una cantidad, no solo una correlación", dijo Yang.
En el futuro, los investigadores planean expandir su investigación para predecir otros factores climáticos, como nevadas y precipitaciones. Por el momento, esperan que sus hallazgos puedan ser útiles para las organizaciones nacionales que hacen predicciones climáticas, como el National USAdministración Oceánica y Atmosférica y el Centro Europeo de Pronósticos.
Randal Koster, un científico del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA que estudia las interacciones tierra-atmósfera utilizando modelos de computadora, dijo que el estudio es un ejemplo de cómo los satélites pueden mejorar los pronósticos climáticos al proporcionar datos más precisos para informar las condiciones iniciales del modelo.
"En el futuro, el uso de datos satelitales será estándar", dijo Koster, que no participó en el estudio. "Los estudios pioneros como este son absolutamente críticos para que esto suceda".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :