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Secretaría de Políticas Universitarias
Plan Estratégico de Formación de Ingenieros
09 de Noviembre de 2015

Modelos climáticos: La vegetación como variable clave para pronósticos más precisos

Investigadores de la UNL desarrollaron un sistema de pronóstico y monitoreo que permite predecir el tiempo con siete días de anticipación y elevada precisión. Su particularidad reside en incorporar información actualizada de la vegetación.

Modelos climáticos: La vegetación como variable clave para pronósticos más precisos

Es sabido que en las últimas cuatro décadas, las regiones comprendidas en la Cuenca del Plata –la segunda cuenca hidrográfica más grande del mundo que con sus 3.200.000 km² abarca parte de Brasil y Bolivia, la totalidad de Paraguay y gran parte de Uruguay y Argentina– han sufrido cambios significativos en la vegetación, a partir de procesos de deforestación, reforestación y desertificación del suelo.
“Estos cambios no son tenidos en cuenta actualmente por los modelos climáticos. Representan la vegetación por tipo de cobertura del suelo: bosques, cultivos, etc., pero no consideran sus posibles estados, como por ejemplo la humedad, en cualquier simulación que realicen”, remarcó Omar Müller, investigador del Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climático (CEVARCAM) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL), quien es Ingeniero en Informática y recientemente se graduó en el Doctorado en Ingeniería, mención Recursos Hídricos, que se dicta en la mencionada unidad académica.
En su tesis de posgrado “Pronósticos hidrometeorológicos y su sensibilidad ante los cambios de cobertura del suelo”, dirigida por Ernesto Berbery –de la Universidad de Maryland, Estados Unidos– y codirigida por Norberto García –de la FICH-UNL–, Müller propone un modelo climático que incorpora información actualizada del estado de la vegetación. “Me enfoqué en el período de sequía que sufrió la región Litoral desde 2007 hasta 2009. Realicé simulaciones comparando el modelo tradicional con el que utilizaba información actualizada y obtuve mejoras en los valores de precipitación y temperatura. El error en precipitación se redujo entre un 4% y un 27% en verano, según la zona”, subrayó el investigador.
Esta investigación se realizó con uno de los modelos más utilizados en el mundo: Weather Research and Forecasting (WRF) y sus resultados se aplicaron luego a un sistema de pronóstico y monitoreo para toda la Cuenca del Plata, desarrollado también en el marco de la tesis. “Diariamente hacemos ‘correr’ en forma automática una simulación que pronostica el tiempo para los próximos siete días. A su vez, el sistema permite monitorear lo que ocurrió con el tiempo en los últimos tres meses. Con esta información generamos diferentes herramientas gráficas que publicamos en el sitio web del CEVARCAM”, detalló Müller.

Ecosistemas funcionales
Este concepto, proveniente de la Ecología, es el que marca la diferencia entre el modelo propuesto por Müller y los modelos climáticos convencionales. “Por ejemplo, en un área caracterizada como cultivo, la metodología tradicional no permite distinguir entre diferentes estados del mismo, por ejemplo seco o inundado. En cambio, al utilizar ecosistemas funcionales, el modelo se independiza del tipo de cobertura del suelo y se concentra en el flujo de calor y agua entre esa vegetación y la atmósfera, variables que cambian en situaciones de déficit o de exceso hídrico. La utilización de este tipo de información permite hacer simulaciones más realistas y precisas”, explicó el investigador tras aclarar que los ecosistemas funcionales se generan a partir de un Índice Verde Normalizado que se obtiene a través de satélites. “Es el aporte innovador de mi trabajo”, acotó.

Mayor precisión
El sistema de pronósticos y monitoreo desarrollado por Müller arroja datos de variables hidrometeorológicas como precipitación, temperatura, humedad del suelo –muy útil para la agricultura–, evapotranspiración, vientos y escorrentía, con elevada precisión. “Luego de más de dos años de implementar el sistema, evaluamos su calidad y obtuvimos valores muy buenos. La precisión en el pronóstico de ocurrencia de lluvias con siete días de anticipación es superior al 70%, en tanto que para la temperatura la correlación es del 85% con respecto a lo medido por las estaciones meteorológicas. Esta precisión aumenta a medida que nos acercamos al día observado”, señaló.
Sin dudas, los cambios en la vegetación influyen en los pronósticos del tiempo. “Además, no siempre los efectos del cambio de cobertura del suelo son locales. Es decir, puede ocurrir que la deforestación no afecte a la zona en que fue realizada, pero sí a una región vecina”, ejemplificó Müller tras comentar que este tema corresponde a una nueva línea de investigación que se comenzará a trabajar en el grupo y que consiste en comprender cuáles son esos efectos no locales de los cambios de vegetación.

Nota gentileza corresponsalía Universidad Nacional del Litoral

Más información
http://www.unl.edu.ar/cevarcam/pronostico

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