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World of Science | Revista ISSW2018: Detección de avalanchas: industria y ciencia

¿Qué está pasando en la ciencia de la nieve?

06/02/2020
Anselm Köhler
Cada dos años, el Taller Internacional de Ciencias de la Nieve (ISSW) reúne a científicos y profesionales de una amplia gama de áreas temáticas diferentes, pero siempre relacionadas con la nieve. Los nuevos descubrimientos y resultados de la investigación se presentan en varios bloques temáticos, las llamadas sesiones. Nosotros lo desglosamos todo en bocados más o menos digeribles y le resumimos las sesiones del ISSW2018 cada quince días.

Esta vez: Detección de aludes - Industria e investigación

Cuándo, dónde y qué tipo de alud se ha producido es una información importante para muchas instituciones de las regiones montañosas. Obviamente, los servicios de alerta de aludes utilizan esta información para realizar, validar y mejorar sus previsiones: cada alud del que se informa ayuda a todos los demás. Un uso ligeramente diferente de los sistemas de detección de aludes está estrechamente relacionado con los dispositivos artificiales de desencadenamiento. A menudo es difícil para los servicios de seguridad en pistas y carreteras evaluar directamente el éxito de un dispositivo de disparo artificial: Aunque se puede oír la explosión, no se puede ver el alud por la noche o con niebla.

La detección también desempeña un papel importante en los aludes naturales dañinos. No todas las vías de avalancha se pueden construir con una galería, un túnel o estructuras de contención en el afloramiento de la avalancha, pero sí se pueden instalar sistemas de alarma y aviso. La diferencia entre estos dos sistemas en el caso del sistema de alarma es la activación directa de medidas como el cierre de vías y semáforos cuando se detecta con éxito una avalancha. Y un sistema de alerta se caracteriza porque emite un mensaje incluso antes de que se produzca un alud.

Un sistema de alerta de este tipo se presenta en el artículo P7.6. El Weissmies y sus escarpadas paredes de hielo se observan primero con un radar que reacciona muy sensiblemente a los cambios de la superficie en el rango de los centímetros (radar interferométrico), más tarde sólo con una cámara de alta resolución y un "análisis de correlación de imágenes". Las autoridades reciben un aviso de avalancha de hielo cuando se produce una mayor deformación o movimiento de las masas de hielo. Así ocurrió, por ejemplo, en septiembre de 2017, cuando se aceleraron unos 300.000 m³ de hielo. Las autoridades evacuaron a los vecinos afectados de Saas Grund y, menos de 24 horas después, la avalancha de hielo se liberó en varias ráfagas, evitando que llegara al pueblo y causara daños.

El poder de las ondas

Todos los sistemas de detección presentados se basan en métodos que utilizan diferentes ondas y vibraciones: Radar, sísmica e infrasónica. Con el radar, se emite una onda electromagnética (como la luz visible, pero de mayor longitud de onda), que se refleja en el manto de nieve o el alud y se vuelve a recibir. El desplazamiento de frecuencia provocado por el efecto Doppler (cambio de tono típico del paso de un camión grúa) se utiliza a menudo para distinguir el manto de nieve inmóvil del alud en movimiento. Los métodos de detección sísmica utilizan movimientos característicos del terreno que no están causados por terremotos, sino por aludes. Los infrasonidos miden los "sonidos" de las avalanchas, que se transmiten a través de vibraciones en el aire. Los infrasonidos se refieren al tono bajo, que está por debajo del espectro auditivo humano.

Por lo tanto, estos tres métodos principales difieren en cómo detectan las avalanchas, pero sobre todo en dónde pueden utilizarse eficazmente. El radar requiere una línea de visión directa de la trayectoria del alud. La sísmica necesita un entorno lo más libre posible de interferencias antropogénicas y los aludes deben alcanzar un determinado tamaño. Los infrasonidos también tienen ciertos requisitos topográficos (eco, sombra acústica) y una capa de nieve sólida y profunda sobre los sensores se traga literalmente cualquier sonido. O7.9 ofrece una buena visión general de los distintos métodos de detección y sus limitaciones utilizando un camino de avalanchas en la Baja Engadina, que está equipado con los tres métodos.

En el caso del radar, es principalmente una empresa suiza la que presenta sus distintos sistemas: El artículo O7.1 muestra el uso de un sistema de alerta basado en cámaras en combinación con un sistema de alarma por radar en el Bisgletscher, que cierra automáticamente las vías de tráfico afectadas. El artículo O7.3 informa sobre un sistema de alarma por radar muy similar que protege la carretera de un pueblo en un fiordo durante la larga noche polar en el norte de Noruega, independientemente de la visibilidad y las condiciones de luz. Y en el artículo P7.11, se utiliza un radar para detectar personas en la zona de esquí de Zermatt con el fin de evitar que haya gente, como los excursionistas de pista, en las zonas afectadas en caso de explosión de seguridad. En el artículo O7.12, una empresa austriaca presenta su sistema de radar para la detección de avalanchas utilizando varios ejemplos de lugares de instalación.

Los investigadores quieren algo más que mediciones binarias

La investigación utiliza sistemas de radar no sólo para la detección (sí/no es un resultado binario), sino sobre todo, la caracterización de las propiedades de impacto de diferentes formas de avalancha es la aplicación científica típica. La investigación con radar ocupa un lugar destacado en el centro suizo de pruebas de aludes "Vallée de la Sionne", en Valais. Tres artículos ofrecen una visión general de las mediciones realizadas en los últimos años: P7.1 sobre las mediciones del radar Doppler, P7.7 sobre un radar que registra la posición de una avalancha en alta resolución, y O7.4 compara el radar de alta resolución con mediciones sísmicas que se registran directamente en el suelo de la trayectoria de la avalancha.

El contenido completo de información en los datos sísmicos es difícil de extraer, ya que los impactos individuales de la avalancha, que afectan al suelo y por tanto a los geófonos de la trayectoria de la avalancha, son demasiado "caóticos". No obstante, la contribución O7.5 consigue extraer parámetros importantes sobre el tipo y el tamaño de la avalancha a partir de la amplitud, las frecuencias de impacto y, sobre todo, de la señal de la avalancha entrante.

Como se ha mencionado anteriormente, una dificultad de los datos sísmicos son las numerosas fuentes de interferencia, lo que dificulta la automatización de la detección fiable de avalanchas en datos continuos. En la contribución O7.10 se utilizan algoritmos informáticos similares a los métodos de reconocimiento de voz, lo que permitirá en el futuro la detección operativa de avalanchas con sensores sísmicos en un radio de hasta 4 km. En el artículo O7.11 se presenta una aplicación sísmica operativa: Los sensores se instalan en las zonas de afloramiento de posibles trayectorias de aludes.

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Cuatro artículos tratan de la detección con sensores infrasónicos. Los artículos O7.6, O7.7 y O7.8 comparan la tasa de detección basada en observaciones manuales de aludes y grabaciones visuales con, por ejemplo, cámaras panorámicas. Llegan a la conclusión similar de que los aludes con una longitud superior a 500 m (de tamaño 3 y superior) pueden detectarse relativamente bien en un radio de 3 km alrededor de la estación. La contribución O7.2 informa sobre sensores infrasónicos de bajo coste basados en microcontroladores Arduino, que pueden utilizarse de forma sencilla y móvil.

Sorprendentemente, sólo hay una contribución en la sesión, P7.2, que extrae firmas de aludes a partir de datos de satélite. Para ello, utilizan los algoritmos de los investigadores noruegos, líderes en la materia y que han presentado numerosos trabajos en la sesión de teledetección operativa.

No detección de avalanchas, sino análisis no invasivo del manto nivoso Otro bloque temático de la sesión trata un tanto fuera de lugar de los dispositivos y sensores para el análisis del manto nivoso, similares al AvyScanner presentado recientemente en ISPO. Sin embargo, los resultados de las contribuciones están aún muy lejos de las promesas publicitarias de la anunciada herramienta de seguridad. Por ejemplo, la contribución P7.3 utiliza un radar de 24 Ghz, que suele emplearse en el campo de los coches autónomos. Sin embargo, aparentemente ya es difícil detectar sólo la transición nieve-tierra con esto, y se conforman temporalmente con placas de hierro en la parte inferior del manto de nieve.

La contribución P7.4 utiliza frecuencias la mitad de altas para medir el contenido de agua líquida del manto de nieve y también para rastrear frentes de deshielo, pero sólo pueden ver hasta la primera capa húmeda del manto de nieve. Al parecer, se necesitan frecuencias mucho más bajas para medir todo el contenido de agua líquida, como muestra el artículo P7.8. Para medir rápidamente la profundidad de la nieve en una zona amplia, se redujo el peso de un sensor de radar y se ató debajo de un dron en P7.9. Como el radar cubre una gama de frecuencias muy amplia, la profundidad de la nieve puede determinarse con una precisión del 80% incluso con un contenido de agua de hasta el 3%. Otro desarrollo de radar para medir la profundidad y la densidad de la nieve se presenta en el artículo P7.14.

Conclusión

Esta sesión de la ISSW2018 es un excelente ejemplo del lema "fusionar teoría y práctica", ya que hay aproximadamente el mismo número de contribuciones de la industria de la detección y de la investigación sobre métodos de detección. El radar, la sísmica y los infrasonidos tienen ventajas y desventajas para la detección, y hasta que no se erradiquen o se eviten mediante la combinación de métodos, la observación manual y la retroalimentación seguirán siendo importantes para las alertas de aludes y las comisiones de aludes. Para nosotros, los entusiastas de los deportes de invierno, esto significa: informar de la actividad de los aludes a los servicios locales de alerta de aludes, especialmente después de periodos de tormenta o desde zonas remotas.

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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