Métrica intuitiva para lluvias mortales de ciclones tropicales: la página principal

Con los huracanes moviéndose más lentamente y los modelos climáticos que proyectan índices de lluvia crecientes, los científicos han estado lidiando con la forma de transmitir de manera efectiva el peligro resultante de lluvias extremas de estas tormentas más intensas y lentas.

C_Bosma Las lluvias torrenciales ya son el peligro más mortal de los ciclones tropicales (TC), que incluyen huracanes y tormentas tropicales. Sin embargo, la herramienta ampliamente reconocida para transmitir la destrucción potencial de los ciclones tropicales es el Escala Saffir-Simpson, que se basa únicamente en los impactos de los vientos máximos. Clasifica los huracanes desde 1, con vientos que causan daños mínimos, hasta 5 y daños catastróficos por viento. Pero no es fiable para la lluvia.

Investigaciones recientes de Christopher Bosma, de la Universidad de Wisconsin en Madison, y colegas publicado en el Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana presenta una nueva herramienta que se enfoca exclusivamente en el peligro mortal de las lluvias extremas en los ciclones tropicales. “Enviar mensajes sobre la amenaza mortal relacionada con el agua en los huracanes fue un problema que salió a la luz con los huracanes Harvey y Florence”, dice J. Marshall Shepherd (Universidad de Georgia), uno de los coautores. «Nuestro artículo ofrece un nuevo enfoque para este tema crítico utilizando métodos científicos sólidos».

“Uno de los objetivos de este documento”, explica Bosma, “es brindar a varias partes interesadas, desde meteorólogos hasta planificadores de emergencias y medios de comunicación, una forma fácil de entender, pero estadísticamente significativa, de hablar sobre la frecuencia y magnitud de los eventos de lluvias extremas. ”

De esa manera es con su multiplicador de lluvia extrema (ERM), que enmarca la magnitud de las lluvias de eventos extremos raros como múltiplos de tormentas de lluvia «fuertes» de referencia. Científicamente, ERM es la relación entre la precipitación pluvial de una ubicación específica y la cantidad máxima de lluvia que ha caído con mayor frecuencia en la ubicación en dos períodos de años consecutivos desde 1981 hasta 2010: los eventos de lluvia de referencia que son relativamente frecuentes en esa ubicación. Una cantidad de lluvia intensa de referencia recurrente se define por la mediana (en lugar de la media) de la precipitación máxima anual durante el período de 30 años y se utiliza para descartar eventos atípicos.

Los autores proponen la escala para

1. Caracterizar con precisión el peligro de lluvia TC;

2. Identificar eventos “localmente extremos” porque los impactos locales aumentan con las desviaciones positivas de la climatología pluviométrica local;

3. Describir sucintamente los peligros de lluvia TC en un rango de escalas de tiempo hasta la vida útil del sistema de tormentas;

4. Ser fácil de entender y basarse en el procesamiento experiencial para comunicar de manera efectiva el peligro al público.

El procesamiento experiencial es un término que significa arraigado en la experiencia, y ERM tiene como objetivo relacionar sus valores para un evento de lluvia extrema con la experiencia directa de alguien, o informes e imágenes de los medios, de fuertes lluvias en su ubicación. Hacer esto tiene el beneficio de permitirles conectar, o «anclar» en términos de psicología cognitiva, la gran magnitud de un evento de lluvia extrema a los eventos de lluvia intensa típicos del área, destacando cuánto peor es.

Los ERM máximos anuales más altos (1948–2017) se indican con marcadores de colores y líneas de colores que representan el ajuste de regresión lineal.  Una prueba de Mann-Kendall para las tendencias monotónicas en los valores máximos anuales no reveló cambios significativos a lo largo del tiempo ni para la ERM ni para la precipitación.
Los ERM máximos anuales más altos (1948–2017) se indican con marcadores de colores y líneas de colores que representan el ajuste de regresión lineal. Una prueba de Mann-Kendall para las tendencias monotónicas en los valores máximos anuales no reveló cambios significativos a lo largo del tiempo ni para la ERM ni para la precipitación.

Los investigadores analizaron 385 huracanes y tormentas tropicales que golpearon o pasaron dentro de los 500 km de tierra desde 1948 hasta 2012 y, a través de retrospectivas, determinaron un ERM promedio de 2.0. Diecinueve de las tormentas tenían ERM superiores a 4,0. Y los desastrosos huracanes que provocan lluvia en el registro tenían ERM calculados directamente como tormentas de referencia. Estos incluyen el evento más extremo, el huracán Harvey con un ERM de 6,4, el huracán Florence y el huracán Floyd de 1999, que inundó la costa este desde Carolina del Norte hasta Nueva Inglaterra (ERM: 5,7) y el huracán Diane (ERM: 4,9) , que destruyó grandes franjas del noreste de los Estados Unidos con lluvias torrenciales generalizadas en 1955, lo que marcó el comienzo de «un boom de construcción de represas de control de inundaciones en toda Nueva Inglaterra», dice el coautor Daniel Wright, asesor de Bosma en UW-Madison.

Wright dice que un gran desafío en el desarrollo de ERM fue mantener la precisión científica mientras se ampliaba su uso a los no meteorólogos.

He estado leyendo y escribiendo artículos de investigación durante más de 10 años que fueron escritos para audiencias científicas y de ingeniería. Este trabajo fue un poco diferente porque, si bien queríamos que la ciencia fuera hermética, necesitábamos apuntar a una audiencia más amplia y necesitábamos «mantenerlo simple».

En la práctica, estos valores históricos de ERM se utilizarían para transmitir la gravedad del peligro de lluvia de una tormenta que toca tierra. Por ejemplo, los autores proyectaron con éxito los valores de ERM en las Carolinas para el huracán Florence, que inundó partes del sureste de Carolina del Norte y el noreste de Carolina del Sur cuando tocó tierra en 2018. Con una tormenta tropical activa o un huracán, el valor pronosticado de ERM podría compararse con huracanes históricos que han golpeado el lugar esperado para tocar tierra.

Verificación de los pronósticos del Servicio Meteorológico Nacional para los 3 días de lluvia después de la llegada del huracán Florence (y los pronósticos de ERM derivados de estas estimaciones de QPF), emitidos a las 1200 UTC del 14 de septiembre de 2018. La lluvia real y el ERM de 3 días se basan en el CPC posterior a la tormenta. Datos unificados.

Verificación de los pronósticos del NWS para la precipitación de 3 días después de la llegada del huracán Florence (y los pronósticos de ERM derivados de estas estimaciones de QPF), emitidos a las 1200 UTC del 14 de septiembre de 2018. La precipitación real y el ERM de 3 días se basan en datos unificados de CPC posteriores a la tormenta.

En teoría, la ciencia sólida es tal que el marco ERM podría aplicarse a otras tormentas que producen lluvia.

“Creemos que hay potencial tanto para caracterizar las propiedades espaciales de todo tipo de tormentas extremas… como para examinar cómo cambian estas propiedades con el tiempo”, dice Wright.

Sin embargo, los investigadores advierten que hay cosas que deben resolverse antes de que ERM pueda usarse operativamente como una herramienta de comunicación. Por ejemplo, será necesario escalar el ERM para que sea compatible con los productos de lluvia cuadriculados del NWS y los pronósticos de precipitación generalizados. También será necesario determinar los plazos de entrega de los pronósticos y las duraciones de los eventos. Y las pantallas gráficas y la redacción aún deben elaborarse para comunicar ERM de la manera más efectiva.

Sin embargo, el equipo argumenta:

…nuestro pronóstico retrospectivo del ERM del huracán Florence muestra que el método puede caracterizar con precisión el peligro de lluvia de un TC significativo con varios días de anticipación de una manera que el público puede comunicar e interpretar fácilmente.

D_Wright

Arriba, Daniel Wright, de la Universidad de Wisconsin-Madison

Deja un comentario