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Statistically combine climate models with remote sensing to provide high-resolution snow projections for the near and distant future.

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Los datos satelitales mejoran la modelización del clima alpino

Corregir los resultados de los modelos climáticos con datos satelitales podría ayudar a los científicos a cartografiar con mayor precisión las zonas cubiertas de nieve en los Alpes, lo que podría ofrecer una imagen más nítida de los efectos del cambio climático en una región tremendamente sensible.

Cambio climático y medio ambiente
Investigación fundamental

En los Alpes, la nieve proporciona recursos hídricos esenciales para los ecosistemas y la agricultura y, además, crea puestos de trabajo en sectores como, por ejemplo, el turismo y el esquí. Por tanto, registrar y pronosticar la cobertura nival no solo tiene una gran importancia para muchos sectores, sino que proporciona a los científicos información fundamental sobre cómo está cambiando el clima y la repercusión que tiene este proceso sobre el medio ambiente. «Sabemos que el cambio climático está afectando a la cobertura nival en los Alpes —señala Marc Zebisch, coordinador del proyecto CliRSnow y director de Eurac Research, en Italia—. Se está produciendo un acortamiento de las estaciones, lo que sin duda es relevante para el sector del esquí, pero también para el almacenamiento natural de agua». Zebisch indica que, si durante el invierno no hace el frío suficiente, la precipitación sólida no se almacenará como nieve y se producirá su escorrentía como agua, lo que podría afectar gravemente a la agricultura. Por ejemplo, las regiones del norte de Italia, así como otros lugares, dependen en gran medida del deshielo para regar sus campos en mayo y junio.

Empleo de datos satelitales

El impacto ambiental y económico de la pérdida de nieve es, por tanto, un problema acuciante. Con todo, para tomar las medidas adecuadas, se necesitan mediciones locales precisas, previsiones a corto plazo y proyecciones a largo plazo de la cobertura nival. En este sentido, uno de los principales problemas es que los modelos climáticos existentes suelen tener una resolución insuficiente y no permiten registrar por completo las particularidades locales, por ejemplo, en los picos y los valles, de una región tan grande como los Alpes. Por otro lado, las observaciones de campo pueden ofrecer datos detallados, pero solo de una zona pequeña. El equipo del proyecto CliRSnow, llevado a cabo con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, se propuso abordar este reto mediante la aplicación de datos satelitales a los modelos climáticos existentes y a las observaciones de campo. «La idea principal consistió en hacer un mejor uso de las imágenes satelitales de alta resolución disponibles aquí en el instituto», explica Michael Matiu, beneficiario de una beca individual de investigación Marie Skłodowska-Curie e investigador principal del Instituto de Observación de la Tierra en Eurac. Estos datos de alta resolución (250 m) permitieron a Matiu cartografiar con detalle la cobertura nival de la región alpina durante los últimos veinte años; además pudo comparar estos datos con modelos climáticos.

Modelos que representan la realidad

Al comparar datos observacionales de alta resolución con datos de modelos de baja resolución, lo que en sí mismo constituyó todo un reto, Matiu logró identificar en qué situaciones los modelos climáticos no podían representar la realidad: quizá en un mes determinado o en una región específica pronosticaban demasiada o muy poca cobertura nival, tal y como confirmaron los datos satelitales. «Los modelos no son siempre infalibles—añade Zebisch—. Pero eso no significa que no sean útiles: podrían permitirnos representar, e incluso predecir, por ejemplo, cambios relativos en la cobertura nival a lo largo del tiempo. No obstante, el empleo de estos datos satelitales nos permitió corregir los modelos para que representaran con mayor fidelidad la realidad y lograr una resolución más alta». El método de «corrección de sesgo» podría proporcionar proyecciones de la cobertura nival mejores y más precisas. «La corrección de sesgo funcionó bien, pero aún se encuentra en fase experimental —comenta Matiu—. Tengo algunas ideas sobre cómo se podría mejorar, por lo que estoy tratando de obtener financiación para llevarlas a cabo». Mientras tanto, el código y los conjuntos de datos empleados y generados por el equipo de CliRSnow están disponibles gratuitamente para otros investigadores y científicos en el sitio web del proyecto. La expectativa es que la mejora de la modelización climática beneficie a múltiples sectores, desde la gestión de los recursos hidrológicos y el turismo hasta la acción climática.

Palabras clave

CliRSnow, nieve, alpino, ecosistemas, turismo, agricultura, clima, agua, satélite

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