En la mañana del 9 de junio, Laura Lin estaba trabajando desde su casa en Lanesville, un pueblo rural del sur de Indiana a unas 15 millas de la frontera de Kentucky. Estaba en una llamada de Zoom, sin darse cuenta de que la fuerte lluvia afuera estaba comenzando a inundar su jardín.
“Miro hacia donde está el granero y veo pedazos de mi madera flotando, y pensé: ‘¿Qué?’ E inmediatamente dije: ‘Tengo que irme’. Cierro mi computadora portátil, levanto a mis hijos y les digo: ‘Algo anda mal’”, recuerda Lin.
Lin y su familia salieron sanos y salvos y se refugiaron en la casa de un vecino, pero en Lanesville cayeron más de 8 pulgadas de lluvia. solo unas pocas horas ese diamuy por encima el umbral para lo que se considera lluvia “fuerte”. El agua se acabó unas horas más tarde.
Las inundaciones son el segundo más mortífero tipo de evento climático en los Estados Unidos y el más mortífero a nivel mundial. Sólo 6 pulgadas de agua corriente pueden derribar a un adulto12 pulgadas pueden levantar un automóvil y 2 pies pueden mover vehículos más grandes como camionetas y SUV. Un clima más cálido significa más casos de lluvias extremas en los EE. UU., creando más oportunidades para que se produzcan inundaciones. El Inundaciones repentinas mortales en Nepal en agosto causado por el colapso de un glaciar muestra el poder del agua para devastar comunidades en todo el mundo.
Afortunadamente, se están desarrollando nuevas herramientas para contrarrestar esta amenaza. Un nuevo software llamado Artefacto transitorio y sistema de aprendizaje continuo (TACLS) utiliza satélites y aprendizaje automático para intentar detectar áreas que podrían inundarse antes y ayudar al Servicio Meteorológico Nacional (NWS) a tomar mejores decisiones a la hora de emitir alertas de inundaciones repentinas.
«No recibimos las advertencias de ‘súbete al tejado’ hasta que ya estuve en la casa de esa persona», dice Lin. «Toda la gente de la ciudad ya estaba inundada cuando comenzaron a enviar alertas, diciendo: ‘Sube a tu techo. Estamos enviando botes’. Así que ya era demasiado tarde”.
TACLS tiene el potencial de ayudar a cambiar eso.
“Le ayudará a salvar vidas”, dice Ivory Small, oficial científico y de operaciones de la Oficina de Pronóstico Meteorológico del NWS en San Diego. Sin TACLS, dice Small, una tormenta que llegue a su área “podría matar a algunas personas”. Con TACLS, “puedes emitir la advertencia y salvar a algunas personas”.
Las oficinas de pronóstico del tiempo son responsables de emitir alertas de clima severo, incluidas advertencias de inundaciones repentinas. Hay 122 de ellos en todo Estados Unidos y sus territorios, dice Jayme Laber, hidrólogo senior de servicio de la Oficina de Pronóstico Meteorológico del NWS en Oxnard, California, que supervisa el área de Los Ángeles. Small y Laber trabajaron estrechamente en el proyecto TACLS con un equipo más amplio de científicos e investigadores, y esperan que este nuevo proyecto simplifique las alertas meteorológicas. Para comprender TACLS, es importante comprender primero cómo el NWS emite alertas de inundaciones.
Actualmente, las personas que trabajan en las oficinas de pronóstico del tiempo utilizan una variedad de herramientas para monitorear las condiciones de las inundaciones. Dependen de los pluviómetros y de los caudales para saber cuánta agua hay en un lugar determinado en un momento dado, dice Laber. Realizan un seguimiento de las tormentas en desarrollo mediante satélites y radares meteorológicos. El personal monitorea las precipitaciones, pero sus computadoras también les alertan cuando llueve más de lo que se considera seguro para un área específica. «Basándonos en el tipo de suelo que tenemos, la inclinación de las pendientes, hemos desarrollado una guía para inundaciones repentinas para saber que si recibimos esta cantidad de lluvia en esta cantidad de tiempo en esa área, podría resultar en inundaciones repentinas», dice Laber.
«Le ayudará a salvar vidas».
— Marfil Pequeño
Todo eso, más los años de experiencia dentro de esos edificios, determina si alguien presiona o no un botón para emitir una alerta de inundación para su área, dice Laber.
Un reloj es el alerta menos grave. Significa que existe la posibilidad de que ocurra una inundación repentina. El reloj puede emitirse con una antelación de entre 12 y 48 horas, explica Laber. Dice que los equipos de emergencia locales deberían comenzar a trabajar en “medidas de protección contra inundaciones” cuando se emita la alerta de inundación, para que haya tiempo suficiente para prepararse antes de que la gente quede atrapada y se vea obligada a buscar terrenos más elevados. Los equipos de respuesta podrían revisar los planes de evacuacióncoloque sacos de arena y barreras en las carreteras, e identifique las áreas de mayor riesgo antes de una posible inundación.
Un aviso es el siguiente nivel. Podría tratarse de una inundación, «pero es más un nivel de molestia. No amenazará la vida ni la propiedad», dice Laber. Una advertencia es la alerta más grave. «Esa es una posibilidad de vida o muerte de ser arrastrado [or] ser atropellado por un automóvil que flota río abajo”, dice Small.
El NWS diferencia una inundación regular de una inundación repentina en función del tiempo, dice Small. Si un área se inunda en menos de seis horas, se trata de una inundación repentina.
El NWS tiene muchas formas diferentes de determinar si es necesario o no emitir una advertencia de inundación repentina, pero su tecnología tiene limitacionesdice Yehuda Bock, líder del proyecto TACLS e investigador geodesista del Instituto Scripps de Oceanografía de la Universidad de California en San Diego. Los satélites que utiliza el NWS son más detallados sobre los océanos que sobre la tierra, afirma. Y el seguimiento de las precipitaciones a medida que ocurren no da suficiente tiempo de antelación, «porque una vez que hay precipitaciones, ya estás en el evento en sí», explica.
Los desiertos y otras áreas menos pobladas suelen tener menos pluviómetros, dice Laber. “Tenemos una red bastante densa [of rain gauges]pero no cubre cada centímetro de la Tierra”.
TACLS utiliza satélites y aprendizaje automático para identificar lugares en un mapa (por ahora, solo en California) que corren el riesgo de pasar de lluvia a peligrosas inundaciones repentinas. Pero pronto, la tecnología estará disponible para todas las oficinas del NWS. Científicos de UCSD, NWS y NASA trabajaron juntos para crear TACLS. Oficina de Tecnología de Ciencias de la Tierra de la NASA financió el proyecto a través de su programa de Tecnología de Sistemas de Información Avanzados.
TACLS se basa en la Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS)que se utiliza principalmente para predecir terremotos, afirma Bock. Pero la red GNSS, que consta de satélites y sensores terrestres, también proporciona datos que pueden ayudar a los pronosticadores a decidir si necesitan emitir una advertencia de inundación repentina. Cuanto más vapor de agua o humedad haya en la atmósfera, mayor será el retraso en la comunicación entre los satélites GNSS y los sensores en tierra.
La cantidad de humedad, o “agua precipitable”, en la atmósfera le dice al NWS lo que realmente está sucediendo en los cielos antes de una tormenta, dice Laber.
TACLS utiliza satélites y aprendizaje automático para identificar lugares que corren el riesgo de pasar de lluvia a peligrosas inundaciones repentinas.
Antes de TACLS, Laber y sus colegas tenían que confiar en el pronóstico, que no siempre era exacto. TACLS proporciona datos en tiempo real sobre el agua precipitable en la atmósfera para compararlos con el pronóstico. Esto les ayuda a determinar si la tormenta realmente se está moviendo a la velocidad predicha por los modelos meteorológicos. «Nos ayuda a tomar mejores decisiones en nuestro proceso de decisión de alerta», dice Laber.
Incluso con los datos de humedad GNSS, los pronosticadores todavía necesitan algo para analizarlos todos. Bhavik Chandna, un estudiante de posgrado de UCSD, pasó aproximadamente un año desarrollando el lado de aprendizaje automático de TACLS utilizando lo que se llama arquitectura de memoria a corto plazo. Según Chandna, este sistema específico de aprendizaje automático funciona especialmente bien para cosas como el desarrollo de tormentas y otros patrones climáticos que cambian con el tiempo.
Años de mediciones atmosféricas de la red GNSS, así como datos sobre ríos atmosféricosSe utilizaron advertencias de lluvia, precipitación e inundaciones repentinas para entrenar el modelo de aprendizaje automático para comprender los cambios de humedad en la atmósfera «a medida que se desarrolla una tormenta», explica Chandna. Al mismo tiempo, se entrenó al sistema de aprendizaje automático para determinar si las condiciones son adecuadas para emitir una advertencia de inundación repentina.
«El aprendizaje automático apesta en algunas cosas y sobresale en otras», dice Joel Johnson, profesor asociado en el departamento de ciencias terrestres y planetarias de la Universidad de Texas en Austin. Johnson, que no participó en el proyecto TACLS, conoce de primera mano los desafíos que supone trabajar con este tipo de herramientas. «En general, es muy fácil tener artefactos en los datos, falsos positivos. Un sensor falla y cosas así», dice Johnson. Aún así, dice que TACLS parece «bien adaptado» a la tarea de predecir inundaciones repentinas.
Los falsos positivos ocurren, dice Chandna. «Un sistema meteorológico real suele afectar a una zona, no sólo a una estación GNSS aislada. Si una estación muestra una señal fuerte pero sus vecinas no, esa detección puede suprimirse. Si varias estaciones cercanas ven el mismo patrón, tenemos mucha más confianza en que representa una señal atmosférica real», añade.
Chandna dice que TACLS no pretende reemplazar a los meteorólogos que emiten alertas meteorológicas. Es sólo otra información que puede ayudarles en la toma de decisiones, afirma.
El software TACLS ya se está utilizando en las oficinas de pronóstico del tiempo de Los Ángeles y San Diego, donde las inundaciones repentinas son algo común, dice Laber. «En Occidente nos enfrentamos a muchas más inundaciones repentinas, donde ocurren mucho más rápido», explica. Hoy TACLS les muestra un gráfico con varios puntos que les indica lo que está pasando en tiempo real.
Actualmente se está cargando en el sistema NWS una versión más nueva de TACLS con gráficos mejorados y ya casi está terminada, dice Laber. Estará disponible para todas las oficinas del NWS en la segunda quincena de octubre, añade. Esta iteración tiene un mapa con gráficos detallados que muestran cuánto está lloviendo y si está ocurriendo un evento climático extremo.
Según Laber, tener más herramientas, como esta última actualización de TACLS, mejorará aún más su toma de decisiones cuando se trata de emitir alertas de inundaciones repentinas y, a su vez, tal vez acelere los tiempos de alerta para que la gente sepa que hay un problema antes.
Laber dice que TACLS probablemente se utilizará más en el oeste de EE. UU. porque la mayoría de los sensores GNSS están ubicados en lugares conocidos por actividad sísmica. Pero Chandna cree que TACLS también podría funcionar bien en otros lugares. Mientras haya algunos sensores GNSS y datos meteorológicos locales disponibles, “podríamos utilizar la misma ideología que tenemos en nuestro sistema en diferentes partes del mundo”, afirma.
Lo pequeño es pensar más allá de TACLS. Él cree que la investigación en curso es crucial para mejorar la forma en que el NWS emite advertencias de inundaciones repentinas. «Aprendemos un poco más lo que sucede cada vez que enfrentamos una tormenta porque todas son diferentes», dice. «Es imperativo que se investigue después, especialmente de los grandes eventos, y se vea qué causó que hiciera lo que hizo y por qué, si fue diferente de lo que ya sabíamos, ocurrió esto».
La preocupación de Lin es Lanesville y su casa. “Hubiera sido útil saber [water was coming] antes de quedarme encerrado. No podía ir a ninguna parte», dice Lin. «Si recibía una alerta que decía: ‘Tienes que salir ahora si estás en un terreno más bajo, esto se acerca’. Sí, eso habría [been helpful]. Pero llegó muy rápido”.