12/07/2025 20:44
12/07/2025 20:43
12/07/2025 20:43
12/07/2025 20:43
12/07/2025 20:43
12/07/2025 20:42
12/07/2025 20:42
12/07/2025 20:42
12/07/2025 20:42
12/07/2025 20:42
» Diario Cordoba
Fecha: 12/07/2025 14:33
Los fenómenos meteorológicos severos, como las fuertes lluvias, van en aumento en todo el mundo, causando pérdida de vidas humanas y grandes daños económicos. Por ello, la existencia de pronósticos fiables y detallados permitiría reducir estos estragos. Uno de los objetivos de los meteorólogos es precisamente afinar la eficacia de la predicción de tormentas y otros eventos similares. Investigadores del Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT), de Alemania, han desarrollado un nuevo método que utiliza inteligencia artificial (IA) para convertir datos meteorológicos globales de baja resolución en mapas de precipitación de gran detalle. El método, según sus creadores, es rápido, eficiente e independiente de la ubicación geográfica. Sus hallazgos se han publicado en Npj Climate and Atmospheric Science. Inundaciones en Nueva Orleans (EEUU) / Agencias "Las fuertes lluvias e inundaciones son ahora más frecuentes en muchas regiones del mundo que hace tan solo unas décadas", afirmó Christian Chwala, experto en hidrometeorología y aprendizaje automático del Instituto de Meteorología e Investigación Climática (IMK-IFU). "Sin embargo, hasta ahora, en muchas ubicaciones no existían los datos necesarios para realizar evaluaciones regionales fiables de estos fenómenos extremos". Datos detallados a partir de información de baja resolución Su equipo de investigación aborda este problema con una nueva IA que puede generar mapas precisos de precipitación global a partir de información de baja resolución. El resultado es una herramienta única para el análisis y la evaluación de fenómenos meteorológicos extremos, incluso en regiones con escasa cobertura de datos, como en los países del Sur Global. Para elaborar su sistema, los investigadores utilizan datos históricos de modelos meteorológicos que describen la precipitación global a intervalos de una hora con una resolución espacial de aproximadamente 24 kilómetros. Su modelo generativo de IA (spateGEN-ERA5) no solo se entrenó con estos datos, sino que también aprendió (a partir de mediciones de radar meteorológico de alta resolución realizadas en Alemania) cómo se correlacionan los patrones de precipitación y los eventos extremos a diferentes escalas, desde gruesas hasta finas. "Nuestro modelo de IA no solo crea una versión más precisa de los datos de entrada, sino que también genera múltiples mapas de precipitación de alta resolución y físicamente plausibles", afirmó Luca Glawion, de IMK-IFU. El pronóstico de eventos extremos puede mejorar notablemente con el nuevo sistema / Agencias "Se visualizan detalles con una resolución de 2 kilómetros y 10 minutos. El modelo también proporciona información sobre la incertidumbre estadística de los resultados, lo cual es especialmente relevante al modelar eventos regionalizados de fuertes lluvias". También señaló que la validación con datos de radar meteorológico de Estados Unidos y Australia demostró que el método puede aplicarse a condiciones climáticas completamente diferentes. Pronóstico de inundaciones en todo el mundo Gracias a la posibilidad de aplicar este método en todo el planeta, los investigadores ofrecen nuevas vías para una mejor evaluación de los riesgos climáticos regionales. "Son las regiones especialmente vulnerables las que, a menudo, carecen de recursos para realizar observaciones meteorológicas detalladas", afirmó Julius Polz, de IMK-IFU, quien también participó en el desarrollo del modelo. Oficina meteorológica en Argentina / Agencias "Nuestro método nos permitirá realizar evaluaciones mucho más fiables sobre dónde es probable que se produzcan fuertes lluvias e inundaciones, incluso en regiones con escasa cobertura de datos", señaló. El nuevo método de IA no solo puede contribuir al control de desastres en situaciones de emergencia, sino que también puede ayudar a implementar medidas preventivas más eficaces a largo plazo, como el control de inundaciones.
Ver noticia original
 300 x 300 px.gif)
Examedia © 2024
Desarrollado por