Las observaciones obtenidas por el pequeño sistema de aeronaves no tripuladas Coyote permitieron mejorar significativamente los análisis de la posición, intensidad y estructura del huracán María (2017), según una nueva investigación publicada en la revista Revista meteorológica mensual. El estudio realizado por científicos del Instituto Cooperativo de Estudios Marinos y Atmosféricos de la Universidad de Miami y del Laboratorio Oceanográfico y Meteorológico del Atlántico (AOML) destaca cómo las novedosas mediciones cercanas a la superficie del Coyote ayudaron a representar con mayor precisión el núcleo interno del huracán María, demostrando su capacidad para mejorar las previsiones.
El huracán María dejó un rastro de destrucción a su paso por el Caribe en septiembre de 2017 como una gran tormenta mortal. Durante las misiones del avión P-3 Hurricane Hunter de la NOAA, los científicos del AOML desplegaron seis drones Coyote en el ojo y la pared ocular circundante de María para probar su capacidad de muestreo en los tramos más bajos del entorno del huracán.
Las mediciones de esta región turbulenta en la que chocan el océano y la atmósfera son de vital importancia, pero rara vez se observan, ya que las condiciones que se dan allí son demasiado peligrosas para los aviones con tripulación. Los diminutos drones Coyote, que sólo pesan 13 libras, recogieron datos sobre el viento, la temperatura, la humedad y la presión atmosférica -por lo general, varias veces por segundo durante períodos de hasta una hora- a altitudes de hasta 300 pies por encima de la superficie del océano.
Estos datos de alta resolución se añadieron al modelo de investigación y previsión meteorológica de huracanes de la NOAA, siendo la primera vez que se incluyen estas observaciones, utilizando el sistema de asimilación de datos de conjuntos de huracanes desarrollado en el AOML. Para mejorar su impacto en las previsiones del modelo, los autores idearon una técnica de control de calidad para identificar y eliminar las observaciones atípicas. Se lograron mejoras adicionales en las previsiones al asimilar las mediciones de Coyote a la alta frecuencia de cada 5 minutos en lugar de cada 6 horas.
El impacto de los datos de los coyotes de calidad controlada que se introdujeron en el modelo a intervalos de 5 minutos fue significativo. Se observaron reducciones de los errores en todos los tipos de observaciones basadas en las estadísticas calculadas en las ubicaciones de las observaciones de los coyotes y de los no coyotes.
Las mediciones del Coyote de la atmósfera más cercana al océano, raramente muestreada, fueron clave para proporcionar descripciones más precisas de la intensidad y estructura del huracán María mientras la tormenta atravesaba el Caribe. Estas observaciones únicas tienen el potencial de mejorar las previsiones futuras para proteger mejor la vida y la propiedad.
Referencia:
Aksoy, A., J.J. Cione, B.A. Dahl, y P.D. Reasor, 2022: Tropical cyclone data assimilation with Coyote uncrewed aircraft system observations, very frequent cycling, and a new online quality control technique.Monthly Weather Review, 150(4):797-829, https://doi.org/10.1175/MWR-D-0124.1.