Desde hace más de tres años, los cielos santafesinos y de la región son sondeados en forma permanente por un radar meteorológico. Gracias a esos datos, un equipo de investigadores estudia el desarrollo espacial de las precipitaciones. Ahora, aplican la información del radar a un modelo hidrológico-hidráulico que permite transformar la lluvia en escurrimiento para conocer cómo se comportará la red de drenaje. “La idea es hacer no sólo previsión meteorológica sino también predicción hidrológica. De esta forma se trata de entender, ante tormentas de características severas, qué problemas de escurrimiento puede haber en determinada área”, explicó el docente e investigador José Macor a Argentina Investiga.
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El equipo de trabajo se aboca al estudio de una subcuenca urbana de la ciudad santafesina de Esperanza. “El comportamiento no es exactamente igual que en las zonas rurales, pero los conceptos son los mismos. Requiere mayor atención pero es posible prever, por ejemplo, qué áreas pueden ser anegadas, cómo se comportan las bocas de tormenta ante determinadas intensidades de lluvia”, señaló.
A partir de imágenes
El solo hecho de saber si va a llover o no es bastante más complejo de lo que puede suponerse. Si, además, se pretende prever la distribución espacial de esas precipitaciones y el comportamiento de un sistema de drenaje, el desafío es aún mayor. “Describir matemáticamente la dinámica de la atmósfera de manera exacta es imposible; las ecuaciones con las que se trabaja intentan representar sus movimientos pero son bastante limitadas”, recalcó Macor.
El trabajo de modelación hidrológica consiste en medir la lluvia y el caudal a la salida de la cuenca para, a partir de esos datos, calibrar el modelo. Cuando se utilizan pluviómetros, los datos recogidos corresponden a un punto específico de un área geográfica. Ante esa limitación, los investigadores deben suponer que las precipitaciones se distribuyen de manera uniforme en un área de influencia, lo cual no se corresponde con la realidad.
La ventaja de trabajar con imágenes de radar es que a cada subcuenca le corresponde un número de píxeles de la imagen, asociado con lluvia. “Para poder usar esa información desarrollamos un algoritmo que permita tomar todos esos píxeles que cubren una subcuenca y obtener una precipitación media ponderada. Ese valor de lluvia es el que se ingresa al modelo, y es diferente al valor de lluvia de las subcuencas vecinas”, explicó Macor.
Otra ventaja de las imágenes sobre la medición con pluviómetros es la instantaneidad de la información. Al respecto el investigador indicó que “no todos los pluviómetros transmiten la información en forma online, por lo que muchas veces ésta se almacena y luego se retira después de que la tormenta pasó. Con las imágenes de radar, uno puede observar la evolución de las tormentas a intervalos de diez minutos y realizar una previsión casi online”.
La información sobre las precipitaciones se aplica al sistema de drenaje previamente relevado y permite prever cómo escurrirá el agua por la ciudad. Si bien se trata de previsiones del orden de unas pocas horas, se trata de información estratégica para la toma de decisiones. “Además, no se puede olvidar que en la ciudad, por ejemplo, un conducto puede estar tapado o semi obstruido. La basura es un gran problema ya que introduce una gran incertidumbre en la modelación del sistema de drenaje”, recalcó Macor.
Análisis
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Para predecir cómo se comportará la atmósfera en las horas siguientes, los investigadores analizan secuencias de imágenes de radar. La evolución de cada fenómeno meteorológico es aleatoria y depende de las condiciones atmosféricas que lo determinan. El trabajo consiste en analizar la serie, de manera de encontrar una secuencia dentro de la aleatoriedad. El equipo de científicos busca el generador estocástico que produjo esas imágenes. Este generador se obtiene a partir de modelos matemáticos y, con él, se puede proyectar hacia el futuro inmediato y ensayar distintas condiciones futuras. “Se corre el modelo muchas veces, generando distintas realizaciones posibles de ocurrencia de fenómenos, la más probable de ellas se toma como predicción”, concluyó el investigador.