La IA predice el enfriamiento de la temperatura de la superficie del mar durante los ciclones tropicales


Los ciclones tropicales son fenómenos meteorológicos extremos, caracterizados por una forma circular y formación sobre océanos tropicales cálidos que experimentan baja presión atmosférica, fuertes vientos y fuertes lluvias. 


por Hannah Bird, Phys.org


Las tormentas tropicales superan las 39 millas por hora (mph), mientras que los huracanes experimentan vientos sostenidos de 74 mph o más.

Las aguas cálidas favorecen la continuación del ciclón, enfriando en consecuencia la superficie del océano, y las altas velocidades del viento aumentan las corrientes. Esto último da como resultado la mezcla de las capas del océano, trayendo agua más profunda y fría a la superficie. Al hacerlo, esto puede ayudar a reducir el combustible de agua caliente de los ciclones, haciendo que disminuyan su velocidad o incluso que cesen por completo.

Una nueva investigación publicada en Geophysical Research Letters se ha centrado en la tecnología para modelar los efectos de los ciclones tropicales en los océanos, en particular las temperaturas de la superficie del mar. Esto es importante ya que la temperatura puede afectar las respuestas más amplias de los ecosistemas, así como los organismos que habitan en los océanos.

El método de bosque aleatorio basado en aprendizaje automático utilizó datos de un período de 20 años que comenzó en 1998 para entrenar el sistema y ayudar a predecir la evolución de la temperatura de la superficie del mar a lo largo del tiempo y el espacio en el noroeste del Océano Pacífico (ecuador a 30°N, 100– 160°E), una de las zonas más activas de ciclones tropicales.

El investigador doctoral Hongxing Cui, del Laboratorio de Ingeniería y Ciencias Marinas del Sur de Guangdong en China, y sus colegas utilizaron 12 características de los ciclones tropicales y las condiciones previas a las tormentas para predecir el enfriamiento de la superficie del mar en la cuenca del Océano Pacífico.

Estas características incluyen: intensidad del ciclón, velocidad y dirección (traducción) a la que se mueve el ciclón, radio más corto del ciclón que alcanza velocidades de 30 nudos, longitud y latitud del epicentro del ciclón tropical, profundidad de la capa de mezcla, altura de la superficie del mar, temperatura de la superficie del mar. , temperatura del océano a 75 m de profundidad y cambios en la velocidad actual. De los factores antes mencionados, se descubrió que la intensidad de los ciclones tropicales, la velocidad y el tamaño de traslación, la profundidad de la capa mixta previa a la tormenta y la temperatura de la superficie del mar tenían el impacto más significativo en los patrones posteriores de temperatura de la superficie observados en el océano.

Enfriamiento de la temperatura de la superficie del mar predicho por la IA durante los ciclones tropicales
Comparación de datos reales de ciclones tropicales con resultados de predicción del método de bosque aleatorio basado en aprendizaje automático, considerando la distribución espacial desde tormentas tropicales hasta huracanes y los cambios de temperatura de la superficie del mar antes, durante y después del evento. Crédito: Cui et al, 2023.

El modelo del método de bosque aleatorio se entrenó con datos históricos de 627.400 ciclones tropicales ocurridos entre 1998 y 2018 y considera la actividad del ciclón tropical desde los tres días anteriores al evento hasta los 14 días posteriores a su paso.

El equipo de investigación observó que el enfriamiento comenzó en los dos días anteriores al evento, intensificándose durante el paso del ciclón tropical, pero en realidad alcanzó su punto máximo el día después del evento, con una disminución de >1,3°C en la temperatura de la superficie del mar (que alcanzó los 2°C durante huracanes de categoría 3 a 5).

Durante el mismo período, el enfriamiento se expande hasta afectar también a una mayor proporción de la superficie del océano, aunque se descubrió que el enfriamiento máximo se produce en dirección contraria a la trayectoria directa del ciclón tropical, 50 km a la derecha. Entre los días dos y cuatro hubo un calentamiento relativamente rápido de los océanos a medida que comenzaron a regresar a sus condiciones normales, con una recuperación más lenta a partir de entonces hasta el día 14, cuando el efecto de enfriamiento se redujo a sólo 0,4°C por encima del promedio local.

En resumen, los ciclones tropicales de mayor intensidad, mayor tamaño y movimiento más lento en áreas con una capa oceánica mixta poco profunda tienden a tener un mayor efecto de enfriamiento en las aguas superficiales. La intensidad y velocidad de la tormenta tienen un mayor efecto local, mientras que el tamaño general del ciclón, la profundidad de la capa mixta del océano antes de la tormenta y la temperatura de la superficie del mar impactan el efecto de enfriamiento en un área más grande.

Al comparar los resultados de datos reales con las predicciones del método de bosque aleatorio, el equipo de investigación encontró una buena correlación entre los resultados y, por lo tanto, confía en la capacidad de aprendizaje automático del modelo para futuros ciclones tropicales . En consecuencia, esto puede utilizarse para modelar los efectos en otras cuencas oceánicas a nivel mundial y ayudar a determinar el impacto de los ciclones tropicales en la productividad de los productores primarios en los océanos, como las algas fotosintetizadoras, que forman la base de las complejas redes alimentarias que componen el océano . s ecosistemas.

Más información: Hongxing Cui et al, Predicción de las respuestas de la temperatura de la superficie del mar inducida por ciclones tropicales mediante el aprendizaje automático, Geophysical Research Letters (2023). DOI: 10.1029/2023GL104171