¿Por qué es difícil predecir la nieve en superficie?

La distribución de humedad marca la diferencia entre lluvia o nieve

 

 





Investigadores de la Universidad de Colorado en Boulder han creado un mapa del hemisferio norte que muestra cómo la ubicación y la humedad pueden afectar la precipitación, lo que ilustra una gran variabilidad en cómo y por qué las diferentes áreas reciben nieve o lluvia.

0 ºC es comúnmente considerado como el umbral de temperatura del aire para la lluvia en comparación con la nieve.

Los nuevos hallazgos, sin embargo, muestran que las áreas costeras tienen un umbral más frío para la lluvia, lo que significa que incluso las temperaturas por debajo del punto de congelación podrían no producir nieve. Mientras tanto, las áreas interiores y montañosas son más propensas en ver nevadas incluso cuando las temperaturas están varios grados por encima del punto de congelación.

“En Denver, Colorado, podría estar a 4,5 ºC y nevando. Pero en Charleston, Carolina del Sur, podría estar -2 ºC y lloviendo”, dijo Noah Molotch, Director del Centro de Ciencia y Tecnología de la Tierra del Agua (CWEST) en CU Boulder y un co-autor del estudio. “Este estudio muestra  por primera vez estas diferencias de grano fino en una escala de nivel hemisférico”.

La investigación, que recopiló cerca de 18 millones de observaciones de precipitación que abarcan más de 100 países y cuatro continentes en el hemisferio norte, fue publicada en la revista Nature Communications.

La capacidad de diferenciar la lluvia de la nieve tiene importantes ramificaciones para el ciclo hidrológico de la Tierra y la gestión del agua, especialmente en las áreas afectadas por la sequía del oeste de Estados Unidos.

Se estima que las nevadas de invierno proporcionan almacenamiento de agua a mil millones de personas en todo el mundo, mientras que el calentamiento del clima podría aumentar la cantidad de eventos futuros de lluvia sobre la nieve, lo que aumenta el riesgo de inundación.

“La nieve y la lluvia difieren mucho en la forma en que afectan el clima”, dijo Ben Livneh, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Civil, Ambiental y Arquitectónica de CU Boulder y coautor del estudio. “La nieve actúa como un depósito de agua y refleja la luz del sol entrante, mientras que si la misma cantidad de precipitación cae como la lluvia, eso puede cambiar drásticamente las decisiones de gestión de los recursos hídricos”.

Hasta la fecha, los modelos de superficie terrestre generalmente han pronosticado lluvia y nieve en base a un único umbral de temperatura del aire consistente: nieve debajo de ella y lluvia sobre ella. Pero los investigadores de CU Boulder encontraron que el umbral no es estático y que la humedad relativa y la presión superficial también juegan un papel importante.

“El umbral de temperatura del aire lluvia-nieve es principalmente una función de la humedad relativa y los métodos que incorporan humedad y elevación son más propensos a predecir la lluvia y la nieve correctamente”, dijo Keith Jennings, investigador graduado en CU Boulder’s Institute of Arctic and Alpine Research (INSTAAR) y el autor principal del estudio. “Si solo usa 0º C en todos los ámbitos, sus estimaciones serán incorrectas en muchos lugares”.

Los EE. UU. continentales tuvieron la mayor variabilidad lluvia-nieve de cualquier país incluido en el estudio. Algunos de los umbrales más fríos del hemisferio norte se observaron en el sureste de los Estados Unidos, mientras que las Montañas Rocosas y el oeste intermontañoso tenían algunos de los umbrales más cálidos.

El nuevo estudio podría informar el futuro del clima y el modelado de la superficie terrestre, ya que los investigadores buscan formas de predecir las nevadas frente a las lluvias con mayor precisión, especialmente en áreas cruciales para el agua dulce, la agricultura y la biodiversidad. Las investigaciones futuras buscarán mejorar el mapa y las simulaciones al incorporar aún más puntos de datos meteorológicos de todo el mundo.

“Lo mejor de esta investigación es que cualquiera puede observar estas variables en su propio patio trasero”, dijo Molotch. “El tema se presta bien a la futura ciencia ciudadana”.

 

Referencia

Spatial variation of the rain–snow temperature threshold across the Northern Hemisphere. Keith S. Jennings, Taylor S. Winchell, Ben Livneh & Noah P. Molotch.     Nature Communicationsvolume 9, Article number: 1148 (2018).  doi:10.1038/s41467-018-03629-7

https://www.nature.com/articles/s41467-018-03629-7

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