Comprender los desastres relacionados con las precipitaciones y la necesidad de una vigilancia avanzada

Los desastres relacionados con las precipitaciones afectan a las inundaciones, inundaciones fluviales, deslizamientos y flujos de desechos cercanos a la Tierra; están entre los peligros naturales más destructivos en todo el mundo. Sólo en 2022, los eventos de inundaciones afectan a más de 57 millones de personas a nivel mundial, causando pérdidas económicas superiores a 30 mil millones de dólares (EM-DAT, CRED).

La teleobservación se refiere a la adquisición de información sobre un objeto o fenómeno sin hacer contacto físico. En el contexto de la vigilancia de desastres de las precipitaciones, los sensores a bordo de satélites, aeronaves y vehículos aéreos no tripulados (UAVs) recopilan datos sobre propiedades de la nube, intensidad de precipitación, humedad del suelo, temperatura de la superficie terrestre y topografía.

Fundamentos de datos de teleobservación para aplicaciones de desastres de precipitación

Para supervisar y predecir eficazmente los peligros relacionados con las precipitaciones, es esencial comprender los diferentes tipos de datos de teleobservación disponibles y cómo cada uno contribuye a una imagen completa del entorno de peligro.

Imágenes por satélite: Observación atmosférica y de superficie terrestre de gran escala

Los satélites en órbita terrestre baja (LEO) y órbita geoestacionaria proporcionan retrovisores continuos o frecuentes sobre regiones propensas a desastres. Sensores visibles e infrarrojos a bordo de satélites como la serie NOAA GOES-R, el Meteroposat europeo de tercera generación, y Japón penetrar en ondas rectas (Héperes de transmisión de ondas múltiples)

Además de las estimaciones de precipitaciones, las imágenes de satélite monitorean los cambios de superficie terrestre que influyen en el riesgo de desastres. Sensores ópticos como los de Landsat y Sentinel-2 detectan salud vegetal, extensión de agua superficial y exposición del suelo. Después de un evento de inundación, sensores de radar de abertura sintética (SAR) (por ejemplo, Sentinel-1, RADARSAT-2) pueden penetrar la cubierta de la nube y generar mapas de inundación de alta resolución evaluando las operaciones directas.

El tiempo Radar: lluvia de alta resolución

Las redes de radar de meteorología terrestre, como el sistema U.S. NEXRAD y el composite europeo de radar EUMETNET, proporcionan estimaciones de precipitaciones de alta resolución a escalas de 1 unidad;2 km con actualizaciones cada 5 curvas; 10 minutos. Radar mide la reflectividad de los hidrometeores, que pueden convertirse en velocidad de precipitación utilizando relaciones Z-R bien calibradas.

Los datos de radar son especialmente valiosos para la previsión a corto plazo (ahora casting) de intensidad y movimiento de las precipitaciones. Algoritmos como el Algoritmo McGill para Precipitación El pronóstico de la precipitación (MAPLE) utiliza vectores de movimiento generados por radar para predecir los campos de precipitación hasta tres horas por delante. Estos ahoracasts se alimentan de sistemas de alerta temprana de inundaciones para pequeñas capturas donde los tiempos de las montañas son limitados.

Datos LiDAR y Topográficos: Evaluación de la Susceptibilidad de los Landslide

Detección de luz y Ranging (LiDAR) montados en aviones o UAVs mide la elevación del terreno con precisión centímetro. Modelos de elevación digital de alta resolución (DEM) derivados de LiDAR revelan características topográficas sutiles como escarpas, pendientes convexas y caminos de drenaje que indican el riesgo de deslizamiento.

Además, las encuestas de repetición de LiDAR pueden detectar deformación superficial con el tiempo, como arrastrar sobre las colinas inestables, proporcionando una alerta temprana de fallo inminente. Esta técnica se ha utilizado con éxito en la vigilancia del deslizamiento de Slumgullion en Colorado y los deslizamientos de La Conchita en California.

Fuentes de datos adicionales: GNSS, Moisture de suelo y Precipitación Gauge Integration

Las redes Global Navigation Satellite System (GNSS) ofrecen posiciones precisas que pueden detectar movimiento terrestre causado por deslizamientos o subsidence. Datos de humedad del suelo de sensores de satélite como SMAP (Moistura del suelo Pasivo Activo) y SMOS (Moistura del suelo y Salinidad del océano) indican cuánto agua de lluvia puede absorber antes de que se produzca el desvío.

Monitoreo de las precipitaciones y predecir desastres: métodos y flujos de trabajo

Los datos brutos de plataformas de teleobservación deben someterse a un procesamiento sofisticado para convertirse en información factible para la predicción de desastres. Esto implica asimilación de datos en modelos numéricos de clima o hidrológico, algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de patrones históricos, y análisis geoespacial que mapea zonas de peligro.

Adecuación de datos para la predicción del tiempo numérico

La asimilación de datos combina observaciones de teleobservación en tiempo real con un pronóstico de modelo de corto alcance para producir una estimación óptima del estado de la atmósfera. Técnicas como el sistema de filtración de tres dimensiones (D-Var) y el conjunto Kalman incorporan radiaciones satelitales, reflectividades de radar y vapor de agua precipitable GPS en modelos meteorológicos operacionales como el sistema de pronóstico de lluvias extremas (GFS) o el centro europeo para los pronósticos de medianaves.

Aprendizaje de Máquinas para la Estimación de las Cataratas y Predicción de los Desiertos

Los algoritmos de aprendizaje automático han revolucionado la forma en que se utilizan datos de detección remota para la predicción de desastres de precipitaciones. Las redes neuronales (CNN) revolucionarias aplicadas a imágenes satelitales pueden reconocer patrones asociados con tormentas convectivas y producir estimaciones de precipitación de alta resolución. Las redes neuronales recurrentes (RNNs) y los modelos de memoria a corto plazo (LSTMs) aprenden dependencias temporales de la serie de tiempo de riesgo para predecir la acumulación de lluvias aumentan las horas de predicción de precipitación.

Un excelente ejemplo es el proyecto NASA Landslide Hazard Assessment], que utiliza un marco de aprendizaje automático llamado LHASA (Evaluación de peligros de riesgo de riesgo de conciencia de situación). LHASA combina las estimaciones de precipitaciones de GPM con un mapa de susceptibilidad global (deducido de la pendiente, geología y cubierta terrestre) para emitir alertas en tiempo real para las pistas de inventajas

Sistemas de alerta temprana: De datos a acción

El monitoreo y la predicción eficaces del óxido de carbono culminan en sistemas de alerta temprana que comunican el riesgo a las poblaciones vulnerables. La Organización Meteorológica Mundial (OMM) aboga por alertas tempranas basadas en impactos que van más allá de previsiones simples para describir las consecuencias esperadas de un peligro.Por ejemplo, una advertencia de inundaciones podría indicar: " ldquo; lluvia pesada de 100 mm en 6 horas se prevé en la cuenca del río Azul, que hará que las carreteras se inundan.

En los países en desarrollo, donde las redes de observación terrestre son escasas, la alerta temprana basada en satélites llena las lagunas fundamentales. La Red de sistemas de alerta temprana de las minas (FEWS NET) utiliza estimaciones de precipitaciones por satélite para vigilar las sequías y las inundaciones en África y Centroamérica, proporcionando tiempos de liderazgo que permitan la respuesta humanitaria.

Desafíos para utilizar la teleobservación para la vigilancia de los desastres de las precipitaciones

A pesar del rápido progreso, varios desafíos persistentes limitan la eficacia de la teleobservación para la predicción de desastres de las precipitaciones.

Resolución espacial y temporal contra la precisión

Los productos de precipitación por satélite como GPM IMERG tienen una resolución de 10 km y se actualizan cada 30 minutos, lo cual es adecuado para las cuencas grandes pero insuficiente para las capturas pequeñas y propensas a la floración flash o zonas urbanas donde la variabilidad espacial es alta. Radar proporciona una resolución más fina (1 ±ndash;2 km) pero sufre de bloqueo de haz en terreno montañoso y atenuación de señal en lluvias pesadas.

Cubierta de nube e Interferencia Atmosférica

Los sensores ópticos e infrarrojos pasivos no pueden ver a través de nubes gruesas, que son precisamente las condiciones que producen lluvias extremas. Sensores activos como la SAR pueden penetrar nubes, pero la interpretación de datos SAR es compleja y a menudo requiere experiencia especializada. Los sensores de microondas pueden ver a través de la mayoría de las nubes pero tienen una resolución más gruesa y son menos precisas sobre la nieve, el hielo y la topografía compleja.

Requisitos de infraestructura y de infraestructura

Para procesar grandes volúmenes de datos de satélites y radares se necesitan recursos computacionales sustanciales, incluidos grupos de computadoras de alto rendimiento y almacenamiento en la nube. Muchos países en desarrollo carecen de la infraestructura necesaria de tecnología de la información, personal capacitado y conectividad de Internet fiable para poner en funcionamiento productos avanzados de teleobservación. Las asociaciones internacionales, como la Asociación Mundial de Inundación y el Comité de Satélites de Observación de la Tierra (CEOS) para la Gestión de Riesgo de Desastres, trabajan para transferir tecnología y proporcionar capacidad y para crear capacidades, pero siguen existiendo deficiencias.

Incertidumbre y validación

Todas las estimaciones de teleobservación tienen incertidumbres inherentes. Los algoritmos de recuperación de precipitaciones satélites funcionan de manera diferente en diferentes climas (por ejemplo, tropicales vs. áridos), y las conversiones de velocidades de lluvia por radar dependen de la distribución del tamaño de gota, que varía con el tipo de tormenta. La validación contra las observaciones terrestres es esencial pero a menudo limitada porque los medidores de lluvia son escasas en muchas regiones.

Futuros orientaciones: innovaciones que conducen la vigilancia de la próxima generación

El campo de la teleobservación para la vigilancia de los desastres de las precipitaciones está evolucionando rápidamente, con varios avances prometedores en el horizonte.

Constelaciones de satélites pequeñas y muestreo de densidad temporal

Empresas como Planeta, Escupe y Capella Space operan constelaciones de docenas a cientos de pequeños satélites (CubeSats) que proporcionan revisits diarios o incluso horarias a la resolución de escala de metro. Estas constelaciones pueden capturar la evolución de los sistemas de tormentas y las extensiones de inundación con densidad temporal sin precedentes. La próxima misión de NASA-ISRO SAR (NISAR) combinará la banda L y SAR de banda S para monitorear los días de la sensibilidad de la humedad global.

Inteligencia Artificial y Análisis en tiempo real

Los modelos de aprendizaje profundo se están volviendo más eficientes y ahora pueden funcionar en dispositivos de borde, permitiendo el procesamiento en tiempo real de imágenes de satélite directamente en naves espaciales o en estaciones terrestres. Esto reduce la latencia y permite que las alertas tempranas se emitan dentro de minutos de adquisición de datos. También se están desarrollando técnicas de inteligencia explicable para ayudar a los predictores a entender por qué un modelo está prediciendo un determinado evento, aumentando la confianza y la usabilidad en entornos operacionales.

Sistemas integrados de alerta temprana multihazard

Los sistemas futuros integrarán los datos de precipitaciones con otra información sobre peligros (por ejemplo, el aumento de tormentas, el viento y los incendios forestales) para proporcionar evaluaciones exhaustivas de los riesgos. El marco del Sistema Mundial de Alerta Multihazard (GMAS) tiene por objeto combinar datos de todas las fuentes creíbles en una única interfaz de alerta. Asimismo, la Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres promueve el uso de " vulnerabilidad de alerta temprana " ;

Conclusión

Los datos de teleobservación se han convertido en una herramienta indispensable para monitorear y predecir desastres relacionados con las lluvias. Desde imágenes satelitales que rastrean el nacimiento de ciclones tropicales hasta radar que advierte de inundaciones repentinas inminentes, y desde LiDAR que mapea pendientes inestables a algoritmos de aprendizaje automático que fusionan flujos de datos en la información factible prometen que la tecnología sigue empujando los límites de lo que es posible en la reducción del riesgo de desastres.