Los sistemas de IA predicen tormentas de polvo con mayor precisión en Asia

La primavera se considera una hermosa estación en todo el mundo, pero muchos países asiáticos enfrentan el problema de las tormentas de polvo en primavera cada año. En marzo, algunas áreas de China enfrentaron el mismo problema cuando se les dijo a las personas que vivían allí que no salieran, ya que soplarían vientos rápidos, alcanzando 100 kilómetros por hora.

Primero, Mongolia Interior en China se vio afectada por la tormenta de polvo, y luego fue Pekín donde se emitió una advertencia para cerrar las ventanas y permanecer adentro, ya que el polvo llegó a la ciudad después de atravesar las llanuras de Mongolia Interior de China y algunas áreas de Mongolia. En muchos casos, la visibilidad se redujo a menos de 90 metros durante las tormentas, ya que los cielos se volvieron amarillos y sombríos.

Los meteorólogos y científicos chinos han desarrollado varios sistemas de pronóstico a lo largo de los años, comenzando en la década de 1990. Pero están avanzando sus esfuerzos para tener una mejor idea y más información precisa sobre dónde se recoge el polvo inicialmente, en qué cantidad y cómo cambia en la ruta a medida que la tormenta progresa de un área a otra. Los sistemas en los que confían no están exentos de sus propios errores, como todos los sistemas.

Los investigadores y científicos asiáticos han estado utilizando modelos climáticos y ahora inteligencia artificial para obtener mejores estimaciones y predicciones para este fenómeno que tienen que enfrentar cada año. Hay consecuencias económicas para estas condiciones climáticas, y con mejores predicciones, se podrían ahorrar millones de dólares cada año. Se estima que en solo un trimestre, las pérdidas pueden alcanzar más de 4 millones de dólares, incluyendo daños a la infraestructura, granjas y unidades de vivienda.

Causas, fuentes y consecuencias

El Sahara en África, el desierto más grande del mundo, también es la mayor fuente de arena para estas tormentas. Mientras que en Asia, el desierto de Gobi es una de las mayores fuentes, que se encuentra parcialmente en Mongolia y parcialmente en China. Ahora los científicos están trabajando en soluciones para predecir las tormentas de arena basadas en inteligencia artificial. Los investigadores chinos ya tienen datos significativos sobre las tormentas de arena que utilizan para el pronóstico, a través de satélites y centros de observación terrestre, además de datos de modelos de simulación de diferentes tipos.

Cuando los vientos rápidos soplan sobre áreas secas, levitan partículas de polvo del suelo hacia el aire, a veces hasta 1500 metros de altura, y las llevan de un área a otra. Según los expertos, la combinación rápida de polvo y aire puede viajar distancias bastante largas. También llevan bacterias y partículas metálicas, que son tóxicas, junto con el polvo; esta combinación es bastante dañina para la salud de las personas y también para el medio ambiente.

Durante estas tormentas, las tasas de mortalidad aumentan, no solo por accidentes causados por el viento, sino también por enfermedades cardiovasculares y respiratorias. Las muertes por problemas cardiovasculares aumentan un 25 %, y las de problemas respiratorios aumentan un 18 %.

También hay un costo climático para estas tormentas de polvo; se estima que reducen la nutrición del agua y el suelo y podrían resultar en menores rendimientos de cultivos. Mongolia estima una reducción del 24 % en los rendimientos de sus cultivos debido a estas tormentas. A escala global, 334 millones de personas se ven afectadas por las tormentas de arena cada año.

Sistemas de IA para predecir tormentas de polvo

Los sistemas de IA chinos pueden pronosticar tormentas de polvo en 13 países de Asia, incluyendo China, Tayikistán y Pakistán, 12 horas antes y de manera horaria. Cuando comenzaron los ensayos el año pasado, los sistemas basados en IA mostraron mejores resultados en comparación con los sistemas no basados en IA, con un 13 % menos de errores. Los investigadores también están trabajando en llevar estos sistemas a aplicaciones móviles para que el público obtenga pronósticos y alertas oportunas de tormentas de polvo.

Los científicos chinos también han desarrollado un sistema llamado DAPS (Sistema de Asimilación y Predicción de Polvo). Este sistema puede proporcionar pronósticos para 48 horas. El sistema utiliza la asimilación de datos, en este proceso, los datos observacionales se integran con los cálculos del modelo de IA para la precisión de los pronósticos. Este sistema hace que el proceso sea casi automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para las predicciones eliminando el sesgo en los datos observacionales. El sistema es útil para dar pronósticos para China, Mongolia, Japón, Corea del Sur y también Corea del Norte, con detalles sobre cuán densa podría ser la tormenta y cómo se extenderá el polvo por diferentes áreas.

El cambio climático también juega un papel en empeorar las condiciones climáticas, pero la amplificación del Ártico, que cambia los patrones de circulación del viento y es un fenómeno meteorológico, ha reducido los niveles de polvo en el sur y oeste de Asia. Pero el mismo fenómeno ha empeorado las condiciones de polvo en Pakistán, donde Karachi y Lahore, dos de sus principales ciudades, enfrentan una degradación de la calidad del aire, a menudo resultando en las más tóxicas y en el top diez a nivel mundial.

Los plantíos de árboles desempeñan un papel importante en el control de la desertificación de la tierra, que es la principal causa de las tormentas de polvo. Se acepta que las tormentas de polvo afectan principalmente a áreas remotas con menos desarrollo. Los esfuerzos antidesertificación deben mejorarse con el apoyo del gobierno para reducir el impacto de las tormentas y disminuir los niveles de polvo, junto con el avance tecnológico.