Un Ártico recalentado produce más nevadas hacia el sur
Un nuevo modelo explica que el agua que se evapora del Océano Ártico por un clima más cálido viaja al sur y puede provocar más nevadas en el norte de Eurasia en el paso del otoño al invierno.
Esta información permitirá predicciones más precisas de eventos climáticos severos.
El aumento de la temperatura del aire debido al calentamiento global derrite los glaciares y los casquetes polares. Aparentemente paradójicamente, la capa de nieve en algunas áreas del norte de Eurasia ha aumentado en las últimas décadas. Sin embargo, la nieve es una forma de agua; el calentamiento global aumenta la cantidad de humedad en la atmósfera y, por lo tanto, la cantidad y probabilidad de lluvia y nieve. Comprender de dónde proviene exactamente la humedad, cómo se produce y cómo se transporta hacia el sur es relevante para mejorar las predicciones de los fenómenos meteorológicos extremos y la evolución del clima.
El científico medioambiental de la Universidad de Hokkaido, Tomonori Sato, y su equipo desarrollaron un nuevo modelo de transporte de humedad etiquetado que se basa en el "conjunto de datos de reanálisis de 55 años de Japón", un minucioso reanálisis de los datos meteorológicos históricos mundiales durante los últimos 55 años.
Según un comunicado de la universidad, el grupo usó este material para mantener su modelo calibrado en distancias mucho más largas de lo que era posible hasta ahora y, por lo tanto, pudo arrojar luz sobre el mecanismo del transporte de humedad en particular sobre las vastas masas de tierra de Siberia.
Una técnica estándar para analizar el transporte de humedad es el "modelo de transporte de humedad etiquetado". Esta es una técnica de modelado por computadora que rastrea dónde se forman trozos hipotéticos de humedad atmosférica, cómo se mueven y dónde se precipitan debido a las condiciones climáticas locales. Pero los modelos informáticos se vuelven cada vez más inexactos a medida que aumenta la distancia al océano. En particular, esto dificulta las predicciones cuantitativas. Por lo tanto, estos métodos no han podido explicar satisfactoriamente las nevadas en el norte de Eurasia.
Los resultados del estudio, publicados en la revista npj Climate and Atmospheric Science, muestran que la evaporación del agua del Océano Ártico ha aumentado en las últimas cuatro décadas, y que los mayores cambios se han producido en los mares de Barents y Kara al norte de Siberia occidental, como así como sobre los mares de Chukchi y Siberia Oriental al norte de Siberia oriental, entre octubre y diciembre. En esta época del año, el Océano Ártico aún está cálido y el área que no está cubierta por hielo es aún grande.
Es importante destacar que este desarrollo coincide con el área donde la retirada del hielo marino ha sido más fuerte durante el marco de tiempo del estudio. Además, el modelo cuantitativo muestra que la evaporación y las nevadas son especialmente intensas durante ciertos fenómenos meteorológicos, como los sistemas ciclónicos que absorben cantidades inusualmente grandes de humedad y las transportan hacia el sur, a Siberia, lo que también destaca conocimientos mecánicos detallados y específicos sobre la dinámica meteorológica del región.
Dado que el Océano Ártico es dos veces más sensible al calentamiento rápido que el promedio mundial, la evaporación y los cambios posteriores en el ciclo hidrológico en el norte de Eurasia serán aún más pronunciados en los próximos años.
Los investigadores dicen que, dado que las nevadas a menudo retrasan los efectos aguas abajo de los fenómenos meteorológicos anormales que las provocan, "se espera que el conocimiento de la señal precursora almacenada como una anomalía de la cubierta de nieve ayude a mejorar las predicciones estacionales de condiciones meteorológicas anormales, por ejemplo, la posibilidad de olas de calor que aumentan el riesgo de incendios en los bosques boreales".
Por lo tanto, este estudio arroja un elemento clave para comprender el mecanismo de este sistema meteorológico, así como otros que están influenciados por él, y así hacer mejores predicciones de eventos severos que podrían dañar a las personas y la infraestructura.
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