Innovadoras tecnologías mejoran la precisión en las encuestas de daños por tornados

Los tornados son uno de los fenómenos naturales más destructivos y su registro preciso ha sido una tarea complicada, especialmente en regiones donde la confirmación de su ocurrencia se torna difícil debido a la escasa población o a la densidad de los bosques. Recientemente, un artículo de la revista Advances in Atmospheric Sciences, liderado por investigadores de la Administración Meteorológica de China y la Universidad de Pekín, ha resumido métodos que podrían reducir las incertidumbres en los registros de tornados.

El profesor Zhiyong Meng, autor principal del artículo, expresó que las dificultades en la documentación de los tornados han sido una preocupación persistente para los meteorólogos y los equipos de respuesta a desastres. «Las incertidumbres en los registros de tornados, especialmente en áreas despobladas o boscosas, han sido un desafío durante mucho tiempo», comentó Meng. «Tecnologías emergentes como los vehículos aéreos no tripulados (VANT), la recopilación de datos a través de redes sociales y la fotografía satelital ofrecen herramientas poderosas para mejorar la precisión y eficiencia de las encuestas de daños por tornados».

Métodos innovadores para el registro de tornados

El artículo presenta varias aproximaciones vanguardistas que ya están siendo probadas o implementadas para mejorar el registro de tornados:

• Redes sociales y entusiastas de los tornados: Al aprovechar datos en tiempo real de plataformas como X (anteriormente Twitter), Facebook, WeChat, Weibo y TikTok, los investigadores han podido recopilar y analizar rápidamente videos e imágenes relacionados con tornados. Este método fue crucial durante el devastador brote de tornados en la provincia de Jiangsu en septiembre de 2023, donde los informes de las redes sociales y de entusiastas jugaron un papel clave en la elaboración de las encuestas de daños.
• Tecnología de VANT: El uso de vehículos aéreos no tripulados en las evaluaciones de daños es un enfoque fundamental del artículo. Los drones equipados con cámaras multi-lente producen modelos tridimensionales detallados de las áreas afectadas por tornados, permitiendo mediciones precisas de los daños y la intensidad del tornado. Desde 2021, el Laboratorio Clave de Tornados de la Administración Meteorológica de China ha utilizado VANT en encuestas de daños de 14 tornados, mejorando considerablemente la velocidad y precisión de estas evaluaciones.
• Fotografía satelital: En regiones remotas, como densos bosques, la fotografía satelital ofrece una alternativa valiosa para rastrear daños causados por tornados. Imágenes satelitales de alta resolución ya se han utilizado para documentar caminos de tornados y daños en lugares donde las encuestas tradicionales podrían no haber sido factibles.

Estos métodos buscan reducir las incertidumbres que han afectado durante años los registros de tornados a nivel global. Por ejemplo, el evento de Jiangsu en septiembre de 2023 puso de manifiesto el potencial de subcontar tornados en regiones despobladas. En este caso, la combinación de datos de redes sociales, firmas de radar y encuestas basadas en VANT confirmó la existencia de tornados adicionales, incluyendo dos de categoría EF3.

Además de mejorar el conteo de tornados, estas tecnologías también prometen refinar las estimaciones de la intensidad de los tornados. Los modelos tridimensionales generados por VANT, por ejemplo, pueden capturar la extensión total de los daños, incluyendo los diámetros de los árboles partidos, lo cual es crucial para evaluar la fuerza del tornado. Estas avanzadas metodologías están demostrando un potencial significativo para mejorar las encuestas de daños por tornados a nivel global, haciéndolas más precisas, completas y oportunas.

A medida que la investigación sobre tornados evoluciona, Meng y sus colegas confían en que estas nuevas técnicas mejorarán la climatología de tornados y fortalecerán la preparación y respuesta ante desastres, especialmente en regiones poco investigadas como el noreste de China.