¿Qué hizo que la inundación repentina de Texas fuera tan mortal y cómo la IA podría mejorar los pronósticos?


El diluvio que azotó el centro de Texas durante el fin de semana del 4 de julio devastó la región montañosa y conmocionó al mundo por su intensidad y pérdida de vidas.


por Cynthia McCormick Hibbert, Universidad del Noreste


El nivel del río Guadalupe en Kerrville aumentó de 1,73 pies a 34,29 pies en tres horas el 4 de julio, según un medidor de río mantenido por el gobierno federal.

Las aguas de la inundación han matado al menos a 108 personas , incluidas 27 campistas y consejeras del campamento femenino Mystic cerca de Kerrville, y cinco campistas y una consejera siguen desaparecidos.

«La intensidad de las precipitaciones fue extremadamente alta, llegando en algunos lugares a más de diez centímetros por hora», afirma Samuel Muñoz, profesor asociado de ciencias marinas y ambientales de la Universidad de Northeastern.

“Cuando las lluvias son tan intensas, el suelo no puede absorber el agua, por lo que el agua fluye rápidamente hacia arroyos y ríos”, explica.

Aunque es extraordinario tener meses de lluvia en cuestión de horas, los científicos dicen que se pueden esperar más inundaciones repentinas en el futuro a medida que las temperaturas más cálidas del agua y del aire provocan un aumento de las precipitaciones de huracanes y otras tormentas.

¿Qué pasó en el ‘callejón de las inundaciones repentinas’?

La región montañosa del centro de Texas donde el río Guadalupe se desbordó se conoce como » el callejón de las inundaciones repentinas » debido a su susceptibilidad a las inundaciones.

Un factor es el suelo de la zona, que es duro, seco y poco profundo con poca materia orgánica, dice Peter «James» Dennedy-Frank, profesor adjunto de ciencias marinas y ambientales de Northeastern con experiencia en hidrología.

Lo que ocurre cuando llueve se conoce como «infiltración del exceso de flujo superficial», explica.

«La idea es que el suelo no pueda absorber el agua tan rápido como entra. El agua se escurre muy rápido hacia los cauces de los ríos. Por lo tanto, se pueden producir inundaciones que ocurren en una o dos horas», dice Dennedy-Frank. «Durante tormentas intensas , se produce mucha escorrentía superficial a gran velocidad».

«La velocidad del aumento fue realmente sorprendente», dice Dennedy-Frank, y agrega que nunca antes había presenciado que las aguas subieran 30 pies en tres horas o 20 pies en una hora.

Además de la intensidad de las lluvias, la ubicación —en ambos brazos del río Guadalupe— agravó las inundaciones, afirma. «Estamos recibiendo toda esa acumulación de toda la cuenca, en lugar de solo una parte», añade.

Lo que preparó aún más el escenario para la tragedia fue el momento en que la zona se llenó de campistas recreativos que celebraban el fin de semana del 4 de julio.

Cómo la IA puede hacer mejores predicciones

Aunque el Servicio Meteorológico Nacional emitió advertencias de inundaciones la noche del 3 de julio y la mañana del 4 de julio, la rápida intensificación de la inundación repentina tomó a los funcionarios por sorpresa.

«Necesitamos mejorar drásticamente los métodos actuales de pronóstico. Simplemente no somos muy buenos prediciendo estas tormentas tan fuertes», afirma Auroop Ganguly, profesor distinguido de ingeniería civil y ambiental de Northeastern.

«Diría que parecen haber llegado a su límite», afirma. «No hay suficientes sistemas de alerta avanzados. No hay suficientes indicadores meteorológicos ni hidrometeorológicos».

Fíjense en la inundación de Waverly que inundó parte de Tennessee en 2021, dice. Los meteorólogos predijeron entre 5 y 7,5 cm de lluvia, pero ese día de agosto cayeron 53 cm, lo que causó la muerte de 20 personas.

Tras ese desastre, Puja Das, estudiante de doctorado de Ganguly, recibió una beca de la NASA para colaborar con la Autoridad del Valle de Tennessee en el desarrollo de mejores modelos de pronóstico. Desarrolló la idea de un modelo híbrido que combina la física tradicional con datos generados por inteligencia artificial.

«Una cosa que la IA puede hacer es analizar grandes conjuntos de datos que antes no teníamos e intentar encontrar patrones a partir de ellos», afirma Ganguly.

Los modelos de física tradicionales se basan en cierta medida en estimaciones llamadas parametrizaciones, que Ganguly llama «conjeturas inspiradas».

El uso de información obtenida de una gran cantidad de datos en el espacio y el tiempo, combinado con un poco de física, puede ser más eficaz para predecir el tipo de lluvias intensas y de corto plazo que producen inundaciones repentinas, afirma.

El número de muertos y la pérdida de tantas vidas jóvenes a causa de las inundaciones del río Guadalupe que mataron al menos a 30 niños han captado la atención del mundo.

Pero no fue la primera inundación repentina mortal en Texas este verano.

Para realizar mejores pronósticos sobre inundaciones repentinas también es necesario comprender mejor el flujo del agua en la superficie del suelo y en los ríos, afirma Dennedy-Frank, quien tiene un nombramiento conjunto en ingeniería civil y ambiental.

Munoz afirma que es importante capacitar a la próxima generación de meteorólogos e hidrólogos. «Estos puestos son tan esenciales como los de bomberos, policías, maestros, médicos y enfermeros para la seguridad y la prosperidad nacional, y deben ser tratados como tales», afirma.