Científicos alertan sobre lluvias extremas en una región de Sudamérica por el avance del cambio climático Infobae

Científicos alertan sobre lluvias extremas en una región de Sudamérica por el avance del cambio climático. Noticias en tiempo real 13:10

El estudio advierte que las lluvias extremas podrían aumentar un 41% a nivel global si persisten las altas emisiones de dióxido de carbono. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Con el uso de modelos climáticos de alta resolución, investigadores de Estados Unidos y Suiza alertaron que los fenómenos de lluvias extremas podrían aumentar un 41% a nivel global si continúan altas las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera.

El estudio, que fue publicado en la revista Nature Geoscience, identificó también que las áreas más afectadas por el aumento de precipitaciones extremas serán el sur de Estados Unidos, la región monzónica de Asia y la Cuenca del Plata en Sudamérica.

La Cuenca del Plata es una extensa región hidrográfica que abarca partes de Argentina, Brasil, Paraguay, Uruguay y Bolivia.

La Cuenca del Plata figura entre las zonas más vulnerables al incremento de precipitaciones extremas/ Archivo  REUTERS/Matias Baglietto

Reúne ríos como el Paraná, el Paraguay y el Uruguay, que confluyen para formar el Río de la Plata. Cubre una superficie de más de 3 millones de kilómetros cuadrados.

Según el nuevo estudio, las simulaciones climáticas de alta resolución muestran un riesgo mucho mayor que las previsiones tradicionales. Modelos anteriores no permitieron detectar la amenaza real sobre inundaciones futuras.

Para la Cuenca del Plata, señalaron que el riesgo de inundaciones y daños será mucho más alto que lo que indicaban modelos anteriores.

El cambio climático, inducido por actividades humanas, se refiere a la variación a largo plazo de los patrones climáticos de la Tierra (Imagen Ilustrativa Infobae)

El análisis fue realizado por Ping Chang, Dan Fu y Xue Liu desde la Universidad Texas A&M, junto a expertos del Centro Nacional para la Investigación Atmosférica y otras instituciones de Estados Unidos y Suiza.

El equipo se completa con científicos como Susan Bates, de The Nature Conservancy.

Por qué se buscan errores en modelos climáticos

El nuevo análisis muestra que los modelos climáticos convencionales subestiman por tres veces el impacto de las lluvias extremas/Archivo Infobae

La preocupación parte del fracaso de herramientas usadas durante décadas para medir lluvias inusuales.

Estos eventos, llamados precipitaciones extremas, dependen de la interacción entre vapor de agua, temperatura y movimientos atmosféricos.

La comunidad científica tenía una regla física clara: si el planeta se calienta, habrá más vapor de agua en el aire, lo que dispara lluvias.

Sin embargo, esa regla no sirve sola porque no incorpora la fuerza de los movimientos del viento ni la carga de humedad en pequeñas áreas.

Los modelos habituales, que miden el clima global con cuadros de 100 kilómetros, no logran ver los sistemas convectivos de mesoescala.

La convergencia de humedad en la mesoescala se identifica como el principal motor de las precipitaciones intensas, según el estudio internacional. (Freepik)

Ese término refiere a estructuras que generan tormentas masivas y afectan zonas enteras.

Según los investigadores que hicieron el nuevo estudio, “esa dependencia de la dinámica atmosférica plantea desafíos para los modelos de clima CMIP, que parametrizan los ascensos de aire a pequeña escala debido a su resolución gruesa (aproximadamente 100 kilómetros), lo que introduce incertidumbres en la simulación de precipitaciones extremas”.

Estos vacíos dificultan prever inundaciones y daños urbanos. Gobiernos y científicos trabajan con estimaciones pobres de lo que podría ocurrir en el futuro más peligroso.

Simulaciones climáticas más precisas

Los investigadores recomiendan el uso de modelos climáticos avanzados para mejorar la prevención de desastres y la planificación de políticas públicas. (Imagen Ilustrativa Infobae)

El equipo decidió usar modelos con una malla mucho más fina, capaces de detectar procesos en zonas de 10 a 25 kilómetros cuadrados.

Con estos datos prueban el Modelo de la Comunidad del Sistema Terrestre (CESM) en dos versiones.

Primero, probaron si su versión de alta resolución puede reproducir lluvias extremas históricas, al usar observaciones de satélites.

Luego crearon escenarios futuros hasta el año 2100 con un escenario de emisiones altas.

Las simulaciones de alta resolución requieren tecnología avanzada y deben combinarse con mejores sistemas de monitoreo y observación climática (Imagen ilustrativa Infobae)

Lograron “simulaciones de alta resolución” que “capturan de forma más realista la distribución espacial observada y la intensidad de la precipitación extrema diaria sobre el periodo histórico que las versiones de resolución baja”.

El análisis encuentra que hay diez fenómenos capaces de producir lluvias extremas, como sistemas convectivos, ciclones tropicales y ríos atmosféricos.

La “convergencia de humedad” en la mesoescala aparece como el motor de mayores precipitaciones.

El dato clave surge del salto en la proyección: el modelo avanzado ve un 41,2% de crecimiento, frente al 24,8% de los modelos antiguos.

El modelo avanzado, que se publicó en Nature Geoscience, triplica la estimación de riesgo frente a los modelos tradicionales (Imagen ilustrativa Infobae)

Los investigadores subrayaron que el impacto de esta contribución en la precipitación extrema está subestimado por un factor de tres en el modelo de baja resolución”. Esto implica mayores riesgos para regiones como el sur de Estados Unidos, la Cuenca del Plata y zonas de Asia afectadas por el monzón.

La dinámica identificada agrava el peligro: la carga de agua en los flujos de aire puede triplicar el potencial destructivo de las lluvias.

A partir de los resultados, los investigadores aconsejan usar modelos de alta resolución para planes de mitigación y políticas de prevención de desastres.

Reconocieron que aún existen límites, pues las simulaciones requieren recursos tecnológicos muy novedosos y pueden fallar en eventos de corta duración.

Piden combinar modelos más detallados con mejoras en monitoreo y redes de observación.


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