La terminal instalada en la UNL
permite a sus investigadores estudiar el comportamiento del agua caída
en cuencas urbanas y rurales. A partir de las imágenes y los datos de
pluviómetros se están desarrollando modelos más realistas de la
distribución espacial de las precipitaciones.
Desde hace más de tres años, los cielos santafesinos y de la
región están siendo sondeados permanentemente por un radar
meteorológico. Gracias a esos datos, investigadores de la Universidad
Nacional del Litoral (UNL) son capaces de estudiar 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
hacer predicción hidrológica. De esta forma se trata de entender, ante
tormentas de características severas, qué problemas de escurrimiento
puede haber en una determinada área”, explicó José Macor, docente e
investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH)
de la UNL.
El equipo de trabajo se encuentra abocado 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 sólo saber si va a llover o no es bastante más complejo de lo
que se puede suponer, si además se pretende prever la distribución
espacial de esas precipitaciones y el comportamiento de un sistema de
drenaje, el desafío se vuelve aún mayor. “Describir matemáticamente la
dinámica de la atmosfera de manera exacta es imposible, las
ecuaciones con las que se trabaja intentan, de alguna manera,
representar sus movimientos pero son bastante limitadas”, recalcó
Macor.
El trabajo de modelación hidrológica consiste en medir lluvia y
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
corresponde con la realidad.
La ventaja de trabajar con imágenes de radar es que a cada
subcuenca corresponde un número de píxeles de la imagen, asociados con
lluvia. “Para poder usar esa información estamos desarrollando un
algoritmo que permita tomar todos esos pixeles 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”, dijo Macor.
Además, trabajar con imágenes de radar presenta otra ventaja
sobre la medición con pluviómetros y es la instantaneidad de la
información. “No todos los pluviómetros transmiten la información en
forma online por lo que muchas veces la información se almacena y
luego se la retira después 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”, subrayó.
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
Para poder 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 aleatorio 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. “Buscamos el generador estocástico que produjo esas
imágenes”, puntualizó.
Este generador se obtiene a partir de modelos matemáticos y, con
él, los científicos pueden 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”, contó.
No hay comentarios:
Publicar un comentario