Cuando una tormenta de granizo se movió por Fort Worth, Texas, el 5 de mayo de 1995, golpeó el área altamente poblada con granizo de hasta 4 pulgadas de diámetro y golpeó un festival local al aire libre conocido como Fort Worth Mayfest.
La tormenta Mayfest fue una de las tormentas de granizo más costosas en la historia de los Estados Unidos, causó daños por más de $ 2 mil millones e hirió al menos a 100 personas.
Los científicos saben que las tormentas con una corriente ascendente giratoria en sus lados del sudoeste, que son particularmente comunes en la primavera en las llanuras del sur de los EE. UU. Están asociadas con los tornados más grandes y severos y también producen granizo grande.Las ideas claras sobre cómo se forman y cómo predecir estos eventos de antemano han resultado esquivas.
Un equipo de la Universidad de Oklahoma OU que trabaja en el proyecto de Análisis, Representación y Predicción del Granizo Severo SHARP trabaja para resolver ese misterio, con el apoyo de la National Science Foundation NSF.
Realizando pronósticos meteorológicos experimentales utilizando la supercomputadora Stampede en el Centro de Computación Avanzada de Texas, los investigadores han obtenido una mejor comprensión de las condiciones que causan la formación de granizo severo, y están produciendo predicciones con mucha mayor precisión que las que se usan actualmente de manera operativa.
Mejora de la precisión del modelo
Para predecir las tormentas de granizo, o el clima en general, los científicos han desarrollado modelos físicos de la atmósfera y los complejos procesos internos basados en matemáticas, y códigos informáticos que representan estos procesos físicos en una cuadrícula que consta de millones de puntos. Modelos numéricos en la formade los códigos de computadora se integran en el tiempo a partir de las condiciones actuales observadas para determinar cómo evolucionará un sistema meteorológico y si se formará una tormenta seria.
Debido a la amplia gama de escalas espaciales y temporales que deben cubrir las predicciones numéricas del tiempo y la rápida respuesta requerida, casi siempre se ejecutan en supercomputadoras potentes. Cuanto más fina sea la resolución de la cuadrícula utilizada para simular los fenómenos, más precisa será lapronóstico; pero cuanto más preciso sea el pronóstico, más cálculo se requiere.
Los pronósticos oficiales del Servicio Meteorológico Nacional de más alta resolución tienen un espacio de cuadrícula de un punto por cada tres kilómetros. El modelo que el equipo de Oklahoma está usando en el proyecto SHARP, por otro lado, usa un punto de cuadrícula por cada 500 metros - seisveces más resuelto en las direcciones horizontales.
"Esto nos permite simular las tormentas con mucha mayor precisión", dice Nathan Snook, un científico investigador de OU. "Pero la compensación es que, para hacer eso, necesitamos mucha potencia informática, más de 100 vecesla de simulaciones de tres kilómetros. Por eso necesitamos Stampede ".
Stampede es actualmente una de las supercomputadoras más poderosas en los EE. UU. Para la investigación científica abierta y sirve como una parte importante de la cartera de recursos avanzados de ciberinfraestructura de NSF, lo que permite la investigación científica y de ingeniería intensiva en computación y datos de vanguardia en todo el país.
Según Snook, hay un gran esfuerzo en marcha para pasar a un paradigma de "advertencia sobre pronóstico", es decir, usar pronósticos a corto plazo basados en modelos de computadora para predecir lo que sucederá en las próximas horas y usaresas predicciones para advertir al público, en lugar de advertir solo cuando se forman tormentas y se observan.
"¿Cómo conseguimos que los modelos sean lo suficientemente buenos para que podamos advertir al público sobre la base de ellos?", Pregunta Snook. "Ese es el objetivo final de lo que queremos hacer: llegar al punto en el que podamos hacer pronósticos de granizo dos horas"de antemano. "Es probable que una tormenta se mueva hacia el centro de Dallas, ahora es un buen momento para actuar".
Con tal sistema en su lugar, podría ser posible evitar lesiones a personas vulnerables, desviar o mover aviones en perchas y proteger automóviles y otras propiedades.
Observando tormentas pasadas para predecir futuras
Para estudiar el problema, el equipo primero revisa las tormentas de la temporada anterior para identificar los mejores casos para estudiar. Luego realizan experimentos numéricos para ver si sus modelos pueden predecir estas tormentas mejor que los pronósticos originales utilizando técnicas nuevas y mejoradas. La ideaes, en última instancia, hacer la transición de los modelos de mayor resolución que están probando en funcionamiento en el futuro.
Ahora en el tercer año de su proyecto de pronóstico de granizo, los investigadores están obteniendo resultados prometedores. Estudiando las tormentas que produjeron el tornado de Oklahoma-Moore del 20 de mayo de 2013 que causó 24 muertes, destruyeron 1,150 hogares y resultaron en un estimado de $ 2 mil millonesen daños, desarrollaron pronósticos de granizo de cero a 90 minutos que capturaron el impacto de la tormenta mejor que los pronósticos del Servicio Meteorológico Nacional producidos en ese momento.
"Las tormentas en el modelo se mueven más rápido que las tormentas reales", dice Snook. "Pero el modelo predijo con precisión qué tres tormentas producirían granizo fuerte y el camino que tomarían".
Los modelos requirieron Stampede para resolver múltiples ecuaciones de dinámica de fluidos en millones de puntos de cuadrícula y también incorporaron la física de precipitación, turbulencia, radiación del sol y cambios de energía desde el suelo. Además, los investigadores tuvieron que simular la tormenta varias veces:- como un conjunto - para estimar y reducir la incertidumbre en los datos y en la física de los fenómenos climáticos mismos.
"Realizar todos estos cálculos en millones de puntos, varias veces por segundo, requiere una gran cantidad de recursos informáticos", dice Snook.
El equipo usó más de un millón de horas de computación en Stampede para los experimentos y tiempo adicional en el sistema Darter en el Instituto Nacional de Ciencias Computacionales para pronósticos más recientes. Los recursos se proporcionaron a través del Entorno de Descubrimiento de Ciencia e Ingeniería Extremo apoyado por NSFXSEDE, que actúa como un único sistema virtual que los científicos pueden usar para compartir interactivamente recursos informáticos, datos y experiencia.
El potencial de predicción de granizo
Aunque el impacto final de los experimentos numéricos llevará algún tiempo en realizarse, su potencial motiva a Snook y al equipo de predicción de granizo severo.
"Esto tiene el potencial de cambiar la forma en que las personas ven las predicciones de clima severo", dice Snook. "Cinco o 10 años más adelante, cuando tengamos un sistema que pueda decirle que hay una tormenta de granizo que llegará con horas de anticipación".y poder confiar en eso: cambiará la forma en que vemos el clima severo. En lugar de buscar refugio, sabrás que viene una tormenta y puedes programar tu tarde ".
Ming Xue, el líder del proyecto y director del Centro de Análisis y Predicción de Tormentas CAPS en OU, hizo una evaluación similar.
"Dada la promesa mostrada por la investigación y la potencia informática cada vez mayor, la predicción numérica de las tormentas de granizo y las advertencias emitidas en función de las previsiones del modelo, con un par de horas de tiempo de entrega, pueden realizarse de manera operativa en un no demasiadofuturo lejano, y los pronósticos también irán acompañados de información sobre cuán ciertos son los pronósticos "
El equipo publicó sus resultados en las actas de la 20ª Conferencia sobre sistemas integrados de observación y asimilación para la atmósfera, los océanos y la superficie terrestre IOAS-AOLS; también se publicarán en un próximo número del Sociedad Meteorológica Americana diario del tiempo y pronósticos.
"Los eventos de granizo severos pueden tener importantes impactos económicos y de seguridad", dice Nicholas F. Anderson, oficial de programas de la División de Ciencias Atmosféricas y Geoespaciales de NSF. "El trabajo que realizan los científicos del proyecto SHARP es un paso hacia la mejora de las previsiones y la mejoraadvertencias para el público "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Fundación Nacional de Ciencias . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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