El mundo de la ciencia | ¿Cuánto ha nevado realmente?

¿Cómo se mide cuánto ha nevado? Aparte de las mediciones basadas en la altura del esquiador (hasta la bota, hasta la rodilla, hasta la cadera, hasta el pecho, etc.) y el número de hashtags de Instagram utilizados (#pow #powder #epic #deep #deepestdayever #chestdeep #faceshots, etc.), existen otros métodos establecidos para medir la profundidad de la nieve o la nieve fresca. La forma más sencilla y a menudo la mejor es medir a mano, con alguien que utilice un medidor para comprobar cuánta nieve hay. Para la profundidad total de la nieve, hay postes de medición instalados permanentemente con una escala que se puede leer.

Las llamadas tablas de nieve se colocan para medir sólo la cantidad de nieve fresca. En realidad se trata de tablas que se dejan nevar. Después de la nevada o en determinados momentos, se mide la cantidad de nieve que se ha acumulado en la tabla. A continuación, se limpia la tabla y se repite el proceso. Sobre todo en alta montaña, no siempre es posible que alguien vaya a mirar a todas partes y coloque tablas, por lo que la precipitación y la profundidad de la nieve también se miden en estaciones meteorológicas automáticas. Existen diversas variantes de pluviómetros calefactados que recogen y funden la nieve y pesan el agua periódicamente. Así se obtiene el equivalente en agua de nieve (SWE), una variable que, a diferencia de la profundidad de la nieve nueva, no depende de la densidad de la nieve y puede compararse con las precipitaciones de verano. Si la nieve no se derritiera, los medidores de precipitaciones estarían llenos tras la primera nevada importante y la medición de nieve nueva dejaría de funcionar.

La medición automática de la profundidad de la nieve suele funcionar mediante sensores ultrasónicos o láser, que miden la distancia entre el sensor suspendido en un poste y el suelo (o la superficie de la nieve).

Medir mejor: pluSnow

Por supuesto, se están realizando intensos esfuerzos para registrar mejor las precipitaciones invernales. La subestimación de la precipitación por los pluviómetros sigue siendo un error en muchas aplicaciones diferentes, por ejemplo en el modelo INCA de ZAMG, al que accede SNOWGRID. El proyecto pluSnow, que se lleva a cabo en el Instituto de Investigación Interdisciplinaria de la Montaña de Innsbruck (IGF) en cooperación con ZAMG, busca actualmente formas de registrar automáticamente nuevas profundidades de nieve con la mayor precisión posible para mejorar la medición de las precipitaciones. Se espera que esto permita mejorar las correcciones de los pluviómetros. Para ello se necesitan también datos precisos sobre la densidad de la nieve fresca, ya que las correcciones requieren no sólo la profundidad de la nieve, sino también el equivalente en agua de la nieve fresca. En última instancia, ambos podrían mejorar aún más la precisión de aplicaciones de análisis como INCA y SNOWGRID.

El proyecto pluSnow investigó inicialmente hasta qué punto los pluviómetros subestiman realmente las precipitaciones invernales en los Alpes austriacos. Hasta ahora, sólo se habían realizado estudios de este tipo en Alemania y Suiza. Según el director del proyecto, Kay Helfricht, del IGF, resulta que en Austria también cabe esperar un error medio del 20%, ya que las mediciones en estaciones muy altas y expuestas al viento se ven más afectadas que las de lugares más protegidos.

Si ahora se compara la precipitación derretida en el pluviómetro con una medición muy precisa de la altura de la nieve fresca en el mismo lugar, se puede corregir la primera. Las profundidades exactas de nieve nueva pueden obtenerse relativamente bien a partir de los cambios en las profundidades totales de nieve medidas por sensores de ultrasonidos y láser.

Suponiendo que ahora se ha calculado la cantidad de nieve nueva a partir de un cambio bastante exacto en la profundidad total de nieve, sólo habría que convertir los centímetros de nieve nueva en milímetros de agua equivalente (nieve derretida en el pluviómetro) y la comparación estaría completa. Pero, ¿cómo funciona exactamente la conversión? ¿Un milímetro de agua es un centímetro de nieve o algo así?

Este "algo así" abarca un rango bastante amplio, que puede marcar la diferencia entre el polvo de champán y la desagradable nieve de cartón. La densidad de la nieve fresca está sujeta a fluctuaciones temporales y espaciales. En pluSnow se están llevando a cabo amplios análisis de datos para intentar comprender las razones de estas fluctuaciones de densidad y desarrollar mejores fórmulas de conversión. Todo esquiador supone intuitivamente que la temperatura y el viento influyen en la densidad de la nieve fresca. Aunque esta dependencia se refleja en los datos, es difícil de cuantificar y varía de una estación a otra. Así que aún queda mucho por investigar y mejorar en este sentido.

De las mediciones puntuales a los mapas de espesor de nieve

Todas las dificultades mencionadas se refieren a la medición de lugares en los que realmente existen mediciones de algún tipo, ya sean mediciones manuales, pluviómetros, ultrasonidos o radares. Cualquiera que realice con frecuencia excursiones de esquí difícilmente se encontrará con estaciones meteorológicas, antenas de radar o meteorólogos excavando en la nieve. Por tanto, no hay datos de medición de todas partes. Los lugares de medición tampoco están distribuidos uniformemente y, por razones logísticas, se sitúan más a menudo en el valle que en la alta montaña, de difícil acceso. También está la cuestión de qué medición de la profundidad de la nieve es representativa de un lugar: ¿la de la topera expuesta al viento o la de la zanja situada a dos metros de distancia?

Si se quiere un mapa, hay que convertir los datos disponibles en una distribución areal utilizando un modelo y los algoritmos incorporados en él. Cuantos más datos haya de una zona determinada, mejor funcionará. El factor que limita la conversión en área es el terreno. Debido únicamente a la limitada potencia de cálculo, es imposible resolver las estructuras del terreno a pequeña escala en el modelo de la misma forma que las percibimos al esquiar.

SNOWGRID tiene un punto de cuadrícula del modelo cada 100 metros para el que se calcula un valor. En combinación con el modelo de terreno de alta resolución que utiliza SNOWGRID, esto es comparativamente muy preciso. Sin embargo, si al esquiar sólo consideráramos el terreno como la media de un cuadrado de 100 m x 100 m, fracasaríamos rápidamente en la montaña. Así que hay que tener en cuenta las diferentes escalas: El modelo no ve la situación en las pistas individuales, que es una de las cosas más importantes para los esquiadores. Tampoco tiene en cuenta los efectos locales del viento. La redistribución de la nieve debida al viento es a veces más importante para el esquí que la cantidad exacta de precipitaciones, pero desde un punto de vista meteorológico se trata de dos cuestiones completamente distintas. La deriva del viento es muy compleja de modelizar y aún no se ha implementado en SNOWGRID. Así que incluso al convertir mediciones puntuales a la zona, no todo es tan sencillo.

Sin duda hay situaciones en las que apenas se puede esquiar en una región debido a una distribución muy desigual de la nieve, pero al mismo tiempo ya hay un metro de nieve en una estación meteorológica cercana. Por otro lado, una estación puede estar completamente arrasada, pero en los alrededores se puede esquiar. Esto da lugar a discrepancias en su propia percepción y el color en el mapa SNOWGRID. Mientras que en los mapas de espesor de nieve total los errores acumulados se arrastran a lo largo de todo el invierno, no ocurre lo mismo con el mapa de diferencia de nieve de 24 horas. En consecuencia, los mapas de diferencia son significativamente más precisos que los de la profundidad total de nieve, aparte de las zonas en las que se producen errores sistemáticos, por ejemplo, debido a la sombra del radar.

Al igual que con todos los demás mapas meteorológicos, previsiones y datos de estaciones, siempre debe tener en cuenta de dónde proceden los datos, cómo se generan y qué incertidumbres y límites relacionados con el sistema existen con SNOWGRID. Los valores inusuales deben ser examinados y comparados con los valores de la zona circundante (cámaras web, estaciones de medición), pero también debe cuestionar su propia percepción de vez en cuando. También es muy útil recordar de inviernos anteriores aproximadamente cuánta nieve necesita una zona para que merezca la pena esquiar y qué se muestra entonces en los puntos de medición correspondientes. Miembros de la redacción de PG afirman, por ejemplo, que sólo se puede esquiar correctamente en el Krippenstein si la estación indica una profundidad de nieve de al menos 2 metros. Para vadear los prados alpinos, sin embargo, basta con bastante menos.

Conclusión: Las estaciones meteorológicas y los modelos son de alguna manera también personas.

Literatura: Helfricht K., Koch R., Hartl L., Olefs M. 2016. Potential and challenges of an extensive operational use of high accuracy optical snow depth sensors to minimize solid precipitation undercatch. Proceedings, International Snow Science Workshop, Breckenridge, Colorado, 2016.

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