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Como el clima mundial sigue cambiando y los fenómenos meteorológicos extremos amenazan cada vez más a regiones de todo el mundo, la precisión de las previsiones meteorológicas es más importante que nunca.
En un nuevo estudio publicado en Scientific Reports, un equipo de investigación dirigido por el Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio informa de que la precisión de las previsiones meteorológicas puede mejorar en varios puntos porcentuales si se incorporan a un modelo de circulación general las observaciones por satélite de las composiciones isotópicas del vapor de agua.
Los diferentes isótopos de hidrógeno y oxígeno hacen que las moléculas de agua sean más pesadas o más ligeras, y los procesos meteorológicos como la evaporación y la precipitación influyen en la distribución de estos isótopos. Estos isótopos tienen el potencial de revelar el sistema meteorológico, pero generalmente se han descuidado en los modelos meteorológicos debido a la relativa escasez de datos isotópicos en comparación con las mediciones meteorológicas convencionales como la temperatura y la velocidad del viento. Sin embargo, los avances en la tecnología de los satélites han permitido colmar esta laguna y mejorar la capacidad de previsión.
Para este estudio, los investigadores utilizaron los datos isotópicos de vapor de agua del Interferómetro de Sondeo Atmosférico Infrarrojo (IASI), un espectrómetro basado en satélites que observa los datos de vapor de agua en la troposfera media entre 60°S y 60°N dos veces al día. Se utilizaron las mediciones de una altitud de 4,5 km porque a esta altitud es donde las mediciones de isótopos son más fiables.
"Se utilizó un filtro de Kalman de transformación de conjunto local para asimilar los datos del IASI en el modelo de previsión", explica el primer autor del estudio, Masataka Tada. "En los experimentos de asimilación se utilizaron casi 230.000 puntos de datos medidos durante abril de 2013. Utilizamos el Modelo Espectral Global Incorporado por Isótopos (IsoGSM) como modelo de previsión".
Se realizaron experimentos para determinar cómo la incorporación de estos datos isotópicos afectaba a la modelización de otras variables meteorológicas tanto a escala global como local. El experimento global mostró una mejora en la habilidad del modelo, especialmente en las latitudes medias y en el hemisferio norte. La mayoría de las variables meteorológicas mostraron una mejora en la modelización, especialmente la temperatura del aire y la humedad específica.
Para probar el modelo en un entorno local, los investigadores investigaron un evento de baja presión sobre Japón que ocurrió en abril de 2013. Con los datos de isótopos de vapor de agua incluidos, el modelo fue capaz de simular mejor el patrón de presión global de este evento.
El autor correspondiente, Kei Yoshimura, afirma: "El nuestro es el primer estudio en el que se asimilan observaciones reales de isótopos de vapor de agua por satélite con un modelo de circulación general y se examinan los efectos en la modelización de la dinámica global y local. Con las mejoras que hemos observado, y con la creciente disponibilidad de mediciones de isótopos por satélite, esperamos que en el futuro se produzcan nuevas mejoras en las previsiones meteorológicas basadas en datos isotópicos."
Fuentes, créditos y referencias:
Masataka Tada et al, Improving weather forecasting by assimilation of water vapor isotopes, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-97476-0
Imágen: Crédito: Universidad de Tokio