Confirman que el polvo depositado sobre la nieve la derrite más rápido y los modelos no lo están viendo
Un estudio ha demostrado que el manto de nieve de las montañas se derrite más rápido cuando está cubierto de polvo. Este problema está obligando ahora a desarrollar una evolución en los modelos de previsiones hídricas.
En lugares azotados por sequías periódicas, como el oeste de los Estados Unidos, la cobertura de nieve de las montañas es una fuente esencial de agua tanto para el consumo como para la producción agropecuaria. El ciclo anual se inicia con el deshielo primaveral que nutre los ríos mientras las temperaturas se van recuperando luego del invierno.
Con variaciones más acentuadas de temperaturas y precipitaciones, los modelos que predicen el comportamiento del caudal de los ríos son esenciales para la planificación. Este ejemplo se multiplica en diferentes lugares a través del planeta. Pero tal como indica EOS, los científicos advierten que los modelos actuales de deshielo siguen anclados en el pasado, y que hay partes del proceso que no han integrado.
McKenzie Skiles, investigadora sobre nieve de la Universidad de Utah señala que "los modelos actuales se basan en relaciones estadísticas que suponen que el futuro va a ser como el pasado. Y creo que ahora sabemos que no podemos fiarnos de esa suposición". En realidad apunta a un mundo donde algunos aspectos del cambio climático son cada vez más notorios en el comportamiento de variables como la temperatura y las precipitaciones.
El polvo sobre la nieve cambia el balance de energía
McKenzie Skiles dirigió un estudio publicado en Environmental Research Letters que pone la atención sobre una variable especialmente crítica para que los modelos de previsión de la nieve se adapten a un mundo en rápida evolución: y es la acumulación de polvo sobre el campo de nieve. El polvo, al ser más oscuro que la nieve subyacente, absorbe más energía del Sol y acelera el deshielo.
Cuando la nieve se funde rápidamente, el suelo pierde ese manto protector y se seca antes en la estación. Los investigadores trabajaron sobre este fenómeno en Utah en 2021 y 2022. En ese momento los niveles de agua del Gran Lago Salado alcanzaron un mínimo histórico, impulsados por el aumento del consumo y la prolongada sequía. El polvo del lecho expuesto del lago cayó sobre la nieve de las adyacentes montañas Wasatch.
Las observaciones demostraron que el polvo del Gran Lago Salado aceleró el deshielo de Wasatch en 17 días durante la temporada de deshielo de 2022. Estos datos fueron publicados en junio de 2023. "El paisaje es más seco, por lo que cualquier humedad adicional que llega después es básicamente absorbida por el paisaje en lugar de hacer su camino de regreso al Gran Lago Salado", explicó Skiles. De alguna manera el polvo sobre la nieve modifica el proceso que a la larga seca aún más al ambiente.
Un loop que se retroalimenta
Lo cierto es que el proceso se amplifica como un loop continuo que se retroalimenta: con menos agua fluyendo hacia el lago, el lecho seco se expande, y más polvo es arrastrado hacia el manto de nieve Wasatch. El ciclo se repite una y otra vez.
Estos resultados respaldan numerosos estudios realizados entre 2010 y 2018 en las Montañas Rocosas de Colorado. En las montañas de San Juan, las ráfagas de polvo procedentes de la meseta del Colorado aceleraron el deshielo entre 3 y 5 semanas y se correlacionaron con errores de previsión del deshielo.
Conociendo este juego de parámetros, los modelos tienen que ser ajustados para explicar mejor la situación, y para sobreestimar los volúmenes de agua disponibles. Los investigadores señalan que a pesar del importante impacto del polvo en la tasa de deshielo, muchos modelos de previsión fluvial, incluidos los de la NOAA, no lo tienen en cuenta. Pero ya se está trabajando al respecto, al menos en Estados Unidos, y es probable que esto se extienda a otros países.
En el Centro de Predicción Fluvial de la Cuenca del Colorado (CBRFC), los hidrólogos ya están actualizando los modelos para cambiar esta situación. Según John Lhotak, hidrólogo del CBRFC que no participó en el estudio de Utah, una de las estrategias consiste en aumentar la temperatura de los modelos, ya que al añadir un poco más de calor se simula el impacto del polvo. Estas calibraciones se basan en datos de episodios históricos de polvo.