Un modelo de huracanes que sigue múltiples tormentas mejora las previsiones de intensidad

Advertir al público de los vientos dañinos de los ciclones tropicales es fundamental para salvaguardar a las comunidades en peligro. Un nuevo estudio realizado por científicos especializados en huracanes del AOML es el primero en cuantificar el valor añadido a las previsiones de intensidad de los ciclones tropicales por los nidos de seguimiento de tormentas. La investigación, publicada en la revista Boletín de la Sociedad Meteorológica Americanademuestra que los nidos de seguimiento de tormentas aplicados a varios huracanes en el mismo ciclo de previsión pueden mejorar las predicciones de intensidad hasta en un 30%.

Para que las previsiones de intensidad de los ciclones tropicales realizadas por los modelos informáticos sean precisas, es necesario que los lugares que se pronostican, denominados cuadrícula, estén muy próximos entre sí. La distancia entre los puntos de la cuadrícula, o la resolución, debe ser igual o inferior a 3 kilómetros para lograr lo que se denomina "alta resolución". Los modelos de alta resolución, como el modelo de Investigación y Previsión Meteorológica de Huracanes (HWRF) de la NOAA, permiten predecir con precisión el ojo y la pared ocular de los ciclones tropicales, así como las nubes y las tormentas que componen la pared ocular y las bandas de lluvia.

Estos modelos suelen "anidar" cuadrículas de alta resolución alrededor del ciclón tropical dentro de cuadrículas más grandes con menor resolución para conservar el uso de valiosos recursos informáticos. Esta tecnología sin fisuras ahorra millones de horas de tiempo de cálculo y mantiene los costes informáticos viables.

En la versión operativa actual del HWRF, estos nidos, o regiones de alta resolución, siguen al ciclón tropical durante la previsión. Sin embargo, el HWRF sólo puede seguir un ciclón tropical a la vez con nidos telescópicos móviles alrededor de esa única tormenta. Como resultado, los efectos que todos los ciclones tropicales activos tienen entre sí no siempre se predicen bien, y las previsiones no son tan precisas como podrían ser.

Los recientes avances en el HWRF han permitido que varios conjuntos de nidos telescópicos móviles sigan más de un ciclón tropical a la vez. Para comprobar si tener nidos de seguimiento de tormentas alrededor de todos los ciclones tropicales activos al mismo tiempo producía previsiones más precisas, los científicos del AOML desarrollaron una versión experimental del HWRF con nidos móviles alrededor de todas las tormentas activas en lugar de sólo una.

Se muestran los nidos de seguimiento de tormentas (recuadros negros delgados) para cinco ciclones tropicales en una versión experimental del modelo de Investigación y Previsión Meteorológica de Huracanes de la NOAA. Las áreas de responsabilidad del Centro de Huracanes del Pacífico Central (CPHC) y del Centro Nacional de Huracanes (NHC) se muestran con recuadros negros gruesos para demostrar cómo se capturan las interacciones de los ciclones tropicales a corta y larga distancia. Los caracteres 13E, 14E, 15E, 09L y 10L se refieren a los ciclones tropicales individuales en este pronóstico, es decir, Kiko, Mario y Lorena en el Pacífico Norte oriental y Humberto y Jerry en el Atlántico Norte, respectivamente.

Ejecutaron más de 400 previsiones de dos versiones, es decir, una versión de una sola tormenta frente a una versión de varias tormentas, para observar si los nidos móviles alrededor de más de un ciclón tropical mejoraban las previsiones. La única diferencia entre los dos conjuntos de previsiones fue el número de tormentas que tenían nidos móviles telescópicos.

En cuanto a los nidos móviles, ¡cuantos más, mejor! Las previsiones de intensidad mejoraron a medida que se añadieron al modelo más ciclones tropicales y, en consecuencia, más nidos móviles, con ganancias de hasta el 30%. Se observaron mejoras en las previsiones para todos los tipos de interacciones entre ciclones tropicales, incluso cuando (1) los ciclones estaban lo suficientemente cerca como para girar uno alrededor del otro, es decir, el "efecto Fujiwhara"; (2) los ciclones interactuaban indirectamente a través de los mismos sistemas meteorológicos, por ejemplo, un sistema de bajas presiones de nivel superior; y (3) los ciclones estaban a miles de kilómetros de distancia, por ejemplo, situados en diferentes cuencas oceánicas.

"En realidad, es bastante común que varios huracanes estén activos al mismo tiempo, y todos ellos se comunican entre sí", dijo Ghassan Alaka, autor principal del estudio e investigador de huracanes en el AOML. "Este trabajo demuestra que las previsiones de huracanes pueden mejorar sustancialmente cuando simulamos esa comunicación a alta resolución con múltiples nidos en movimiento".

Este estudio marca la primera vez que se ha medido directamente el valor añadido a las previsiones de ciclones tropicales por los nidos de seguimiento de tormentas, observándose mejoras en las previsiones de intensidad simplemente añadiendo nidos a más de un ciclón tropical. Los resultados desempeñarán un papel fundamental en el desarrollo de nidos de seguimiento de tormentas para el sistema de modelización de ciclones tropicales de próxima generación de la NOAA, el Hurricane Analysis and Forecast System o HAFS.

El HAFS se basa en el marco del Sistema Unificado de Previsión de la NOAA, un sistema de modelización de la Tierra que sirve de base para todas las aplicaciones de previsión de la NOAA. El HAFS incorpora conceptos de las versiones operativas y experimentales del HWRF. Se utilizará durante la temporada de huracanes de 2022 y en adelante para proporcionar orientación de previsión sobre la trayectoria, intensidad y estructura de los ciclones tropicales al Centro Nacional de Huracanes de la NOAA.

Visite la página web del Programa de Modelado y Predicción de Huracanes para saber más sobre los esfuerzos del AOML para desarrollar y avanzar en los sistemas de investigación y predicción de huracanes de la NOAA. Para la orientación de modelos experimentales y de ciclones tropicales de HWRF, HAFS, y otros modelos numéricos de predicción meteorológica, visite el Visor de Modelos de Huracanes del AOML.

Referencia:

Alaka, G.J. Jr., X. Zhang, y S.G. Gopalakrishnan, 2022: Huracanes de alta definición: Mejora de las previsiones con nidos de seguimiento de tormentas.Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana, 103(3): E680-E703, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-20-0134.1.