Research Features

Storms in the Machine

Satellite of Typhoon Imbudo 2003

Moviéndose hacia el oeste/noroeste, el tifón Imbudo se acerca a la costa sur de China el 23 de julio de 2003. Esta imagen del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) en la mañana del 23 de julio, muestra cómo la tormenta se extendía sobre el Mar del Sur de China. En ese momento, los vientos sostenidos eran de unos 90 nudos, 104 millas por hora. (Crédito: NASA/GSFC/MODIS Rapid Response Team/Jacques Descloitres via NASA Earth Observatory)

Estamos en el año 1975, y una nube oscura se cierne sobre la costa de Taiwán. Con poco aviso previo, la tormenta se estrella en tierra con vientos de más de 150 millas por hora. El "súper tifón" se abre camino a través de la isla — pero el verdadero horror viene cuando se adentra en China continental. Aunque debilitado por su viaje a través de las montañas de Taiwán, el tifón Nina penetra hacia el interior de China con lluvias torrenciales. Esto se traduce en un fallo catastrófico de la presa de Banquiao. Las inundaciones barren la tierra, cobrándose más de 171.000 vidas y causando miles de millones de dólares en daños (1).

Preparándose en Asia

En 2011 solamente, según algunas estimaciones, el costo de la "temporada de tifones" en el Pacífico fue de 4 mil millones de dólares y las muertes totales pasaron de 1700 (2). Muchas de las ciudades más pobladas del mundo, ahora yacen en las regiones costeras del continente asiático, Japón, Filipinas y otros países insulares del Pacífico. Sólo en China, unos 250 millones de personas viven en zonas amenazadas por este tipo de tormentas (3). Todos los años, las vidas de millones de personas están en peligro.

Cuando un tifón comienza a formarse en el Pacífico, se utiliza la modelización numérica del tiempo para predecir cómo va a evolucionar la tormenta en los días siguientes. Estas tormentas pueden desarrollar una velocidad feroz y rápidamente dirigirse hacia zonas pobladas. Desafortunadamente, los avisos a pocos días no son suficientes para prevenir la muerte y la destrucción.

Los gobiernos locales, los grupos de gestión de desastres y las compañías aseguradoras se beneficiarían de tener más tiempo para planificar y prepararse. De hecho, estas instituciones necesitan años para desarrollar métodos eficaces para hacer frente a tifones masivos. Tienen que ser capaces de responder a preguntas como: ¿Cuál es la probabilidad de que una determinada ciudad costera sufra el impacto de un tifón en el próximo año? ¿O en los próximos cinco años? ¿Cómo afecta el clima cambiante a estas probabilidades? ¿Cómo se puede usar las observaciones de tifones pasados, y las tendencias y fluctuaciones del clima para informar las políticas actuales y futuras en regiones costeras? Un nuevo modelo computacional puede tener algunas respuestas a estas preguntas.

Line plot of typhoon landfall rates on SE Asian coastlines

Tasas de llegada de tifones (llegadas por 100 km de costa segmentada por año) en función de la distancia a lo largo de 5 secciones de la costa continental: Asia, Japón, Filipinas, Indonesia / Malasia y Kamchatka. El rojo es un ENSO = +2 (El Niño fuerte) y azul ENSO = -2 (La Niña fuerte). El panel superior muestra la línea costera segmentada de 100 kilómetros utilizado para calcular las llegadas de tifones. (Crédito: NASA/GISS/Yonekura & Hall)

Tifones en la máquina

Dos investigadores de la NASA y la Universidad de Columbia, Emmi Yonekura y Tim Hall, están construyendo un modelo estadístico de tifones que puede generar rápidamente millones de tifones sintéticos desde su nacimiento hasta su terminación, y cuyas propiedades estadísticas coinciden con las de cientos de tifones históricos documentados. A continuación, utilizan el conjunto sintético para estimar las tasas locales de llegada a Asia con una precisión mucho más alta de la que se puede obtener directamente de las llegadas históricas. En su estado actual el modelo simula la formación y propagación de tifones y sus dependencias con un patrón natural del clima conocido como la Oscilación del Sur El Niño (El Niño-Southern Oscillation, ENSO, por sus siglas en inglés)

El ENSO — llamado El Niño o La Niña en función de su fase — es un patrón de variabilidad climática de la Tierra. El ciclo ENSO es irregular, repitiéndose cada 2 a 7 años. En términos simples, el ENSO es el chapoteo este-oeste de las cálidas aguas tropicales superficiales del Pacífico. El ENSO no sólo afecta al tiempo del sector Pacífico, si no que también tiene una influencia global en la temperatura, los patrones de viento y la lluvia.

Mediante un análisis estadístico del comportamiento de tifones del pasado cuidadosamente optimizado, Yonekura y Hall son capaces de cuantificar la dependencia entre el número de tifones que se forman cada año en el Pacífico norte y el ENSO. Además, han sido capaces de reunir datos sobre dónde en el Pacífico norte se forman las tormentas y cómo se propagan en promedio. Los investigadores utilizan las dependencias de estas tormentas en el ENSO para generar decenas de miles de tifones en cada uno de los varios estados fijos del ENSO abarcando el rango observado del ENSO. Esto les permitió calcular las tasas de llegada a tierra de tifones en las costas asiáticas en función de la fase del ENSO a alta resolución espacial.

Ejemplos de trayectos de tifones simulados en el noroeste del PacĂ­fico. Los segmentos de color muestran las regiones costeras utilizadas para calcular las tasas de llegada (Crédito: NASA/GISS/Yonekura & Hall)
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Prediciendo el Futuro

El número total anual de tifones cambia sólo modestamente con el ENSO, pero hay cambios significativos en la forma de las trayectorias de los tifones y de las regiones de formación dominantes. Los tifones durante El Niño se propagan hacia el oeste antes de volver a curvarse hacia el noreste, una característica que aumenta sus probabilidades de llegar a tierra. Sin embargo, los tifones durante El Niño también se forman más hacia el este, lejos de la costa, lo que reduce sus posibilidades de tocar tierra. El efecto combinado es una reducción general de la llegada a tierra durante El Niño y un incremento durante La Niña (aunque existe una variación considerable a lo largo de la costa). El sur de China y el sudeste asiático experimentan el mayor incremento de llegadas durante La Niña, mientras que Filipinas no muestra una sensibilidad general al ENSO e incluso muestra regiones de sensibilidad opuesta.

Mientras las naciones del Pacífico se preparan para la temporada de tifones de 2013, los meteorólogos se aplican para predecir la evolución diaria de tormentas ya formadas. Gracias a la investigación de la NASA/GISS y la Universidad de Columbia, pronto podremos tener una nueva arma en nuestro arsenal para predecir las zonas y estados climáticos con mayor riesgo de impacto de tifones a largo plazo.

Referencias

1. Sovacool, B.K. 2008. The costs of failure: A preliminary assessment of major energy accidents, 1907-2007, Energy Policy, 36, 1802-1820, doi:10.1016/j.enpol.2008.01.040.

2. Wikipedia 2012. 2011 Pacific typhoon season. Available at http://en.wikipedia.org/wiki/2011_Pacific_typhoon_season. Accessed 19 Nov. 2012.

3. Liu, D., L. Pang, and B. Xie, 2009. Typhoon disaster in China: prediction, prevention, and mitigation. Nat. Hazards, 49, 421-436 doi: 10.1007/s11069-008-9262-2.

4. Yonekura, E., and T.M. Hall, 2011. A statistical model of tropical cyclone tracks in the Western North Pacific with ENSO-dependent cyclogenesis, J. Appl. Meteor. Climatol., 50, 1725-1739, doi:10.1175/2011JAMC2617.1.

5. Yonekura, E., and T.M. Hall, 2012. Typhoon tracks and ENSO: Separating genesis and track propagation effects, J. Appl. Meteorol. Climatol., submitted.