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Conocimientos sobre la montaña

El mundo de la ciencia| Estratigrafía del manto nivoso desde el aire

50.000 "perfiles de nieve" en 20 minutos con ayuda de drones y GPR

04/03/2024
Anna Siebenbrunner
GEORESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, con sede en Salzburgo, y la empresa tirolesa Lo.La Peak Solutions GmbH están probando un nuevo método para registrar la estratigrafía del manto de nieve en el marco del proyecto de investigación STRATIFY. A diferencia de los perfiles de nieve convencionales, los datos se registran desde el aire, con mayor precisión mediante drones y GPR (radar de penetración en el suelo).

De capas débiles y perfiles de nieve

Se sabe que los aludes de placas de nieve se producen debido a una capa ligada ("tabla") sobre una capa débil (por ejemplo, un neumático de superficie nevada) en el manto de nieve. Lo complicado para los aficionados a los deportes de invierno es que estas capas débiles no pueden reconocerse en la superficie. Esto se conoce como el problema de la nieve vieja. Aparte de tener en cuenta la información del informe de aludes, la excavación de un perfil de nieve era -hasta ahora- la única forma de hacerse una idea del manto nivoso. Sin embargo, excavar perfiles de nieve o realizar pruebas de estabilidad del manto nivoso no está precisamente exento de peligros. Especialmente en momentos de tensa situación de avalancha, permanecer en terreno escarpado puede ser arriesgado. Además, los perfiles de nieve sólo proporcionan información fiable en puntos concretos; por lo tanto, los perfiles de nieve no son lo suficientemente significativos para toda una ladera o incluso para una cámara de terreno debido a las mediciones selectivas.

Sin embargo, es esencial conocer la extensión de la(s) capa(s) débil(es) potencial(es) para evaluar el peligro de aludes de placas. Si éstas se extienden sobre una gran superficie, el riesgo de avalancha de losas aumenta. Si las capas débiles no son homogéneas, la formación de una losa es menos probable. Para obtener datos tan exhaustivos sobre la estructura del manto nivoso sin tener que ponerse en peligro, el proyecto de investigación FFG financiado por la Fundación STRATIFY.

La combinación de dron y radar lo hace posible

El dron puede controlarse desde un lugar seguro para que no sea necesaria la exposición humana en la zona de peligro. El dron está equipado con varios sensores para recoger datos: El altímetro (radar o LiDAR) garantiza que el dron pueda mantener una distancia predefinida aproximadamente constante a la superficie de la nieve. El "Skyhub" sirve de ordenador de a bordo. El georradar está montado en la parte inferior del dron.

En general, un georradar emite ondas electromagnéticas cortas. Estas ondas golpean diversos materiales del suelo, como piedras, arena o agua. Dependiendo de las propiedades del material, las ondas se reflejan en distintos grados. El GPR recibe las ondas reflejadas y mide el tiempo de propagación de la señal. Este tiempo puede utilizarse para calcular la profundidad a la que se encuentra el material respectivo en el suelo. Aplicado a la capa de nieve, "diferentes materiales" significa simplemente diferentes capas de nieve, que difieren en términos de su dureza, por ejemplo.

50.000 "perfiles de nieve" en 20 minutos

A continuación, el dron sobrevuela la zona estudiada siguiendo un plan de vuelo trazado de antemano. El dron puede permanecer en el aire unos 20 minutos con una sola carga de batería. Durante este tiempo, se pueden realizar unas 50.000 mediciones, lo que supone una cantidad significativamente superior a la que sería posible con perfiles de nieve en este tiempo. Si se dispone de baterías recargables, el tiempo de vuelo puede prolongarse. En ese caso, deberá tenerse en cuenta en la planificación del vuelo una breve "escala" para sustituir las baterías. Fuertes ráfagas de viento o lluvia helada son una limitación para el uso de este método.

Después de la adquisición de datos es antes del análisis

Para la evaluación de los métodos, las mediciones de referencia se llevan a cabo después de que los planes de vuelo se han completado. Se trata de perfiles de nieve clásicos que incluyen pruebas de estabilidad (ECT) y mediciones simples de la profundidad de la nieve mediante sondas. Estas últimas sirven de "proxies" para validar el método. Estos valores de referencia se comparan posteriormente con los datos del GPR durante la evaluación y el análisis de los datos. Esto permite hacer afirmaciones sobre la validez.

El proyecto de investigación se encuentra actualmente en su segundo invierno de pruebas. Los resultados hasta ahora son prometedores. Aunque las condiciones no eran precisamente las ideales debido al comienzo del invierno con poca nieve en la temporada 2022/23, ya se han llevado a cabo varias campañas de campo. Aunque la profundidad de la nieve basada en los datos del GPR ya pudo determinarse con bastante precisión la temporada pasada, aún quedaba margen de mejora en los perfiles de nieve. Por tanto, en la actual temporada de invierno, la atención se centra en estos últimos. El plan es excavar tantos perfiles de nieve como sea posible en futuras campañas de campo con el fin de tener muchas mediciones de referencia disponibles para la validación.

Los resultados de la primera prueba de invierno se presentaron en el Taller Internacional de Ciencia de la Nieve (ISSW), que tuvo lugar en octubre de 2023 en Bend, OR. El documento adjunto de la conferencia está disponible en línea: Siebenbrunner, A.; Delleske, R.; Keuschnig, M.: UAV-BORNE GPR Snowpack Stratigraphy. International Snow Science Workshop Proceedings 2023, Bend, Oregon.

¿Dónde nos puede llevar el viaje?

Actualmente, la atención se centra en la automatización del análisis de datos. Analizar rápidamente los datos registrados sobre el terreno es, en última instancia, esencial en el contexto de la gestión del riesgo de aludes. De ello depende también la viabilidad de este método. Los resultados de la temporada pasada ya fueron prometedores. Por lo tanto, todo indica que la "estratigrafía aérea del manto nivoso" pronto se utilizará con más frecuencia.

Más información sobre el tema

Puede encontrar más información sobre el proyecto de investigación STRATIFY en los sitios web de las dos empresas implicadas:

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Nota

Este artículo ha sido traducido automáticamente con DeepL y posteriormente editado. Si, a pesar de ello, detectáis errores ortográficos o gramaticales, o si la traducción ha perdido sentido, no dudéis en enviar un correo electrónico a la redacción.

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