La primavera se considera una estación hermosa en todo el mundo, pero muchos países asiáticos se enfrentan al problema de las tormentas de polvo cada año. En marzo, algunas zonas de China sufrieron el mismo problema cuando se les advirtió a sus habitantes que no salieran, ya que soplarían vientos fuertes que alcanzarían los 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 en el interior, ya que el polvo llegó a la ciudad tras atravesar las llanuras de Mongolia Interior y algunas zonas de Mongolia. En muchos casos, la visibilidad se redujo a menos de 90 metros durante las tormentas, ya que el cielo se tornó amarillo y sombrío.
Los meteorólogos y científicos chinos han desarrollado varios sistemas de pronóstico a lo largo de los años, desde la década de 1990. Sin embargo, están intensificando sus esfuerzos para comprender mejor y obtener información más precisa sobre dónde se acumula el polvo inicialmente, en qué cantidad y cómo cambia su trayectoria a medida que la tormenta avanza de una zona a otra. Los sistemas en los que se basan no están exentos de errores, como todos los sistemas.
Investigadores y científicos asiáticos han utilizado modelos climáticos y, ahora, inteligencia artificial para obtener mejores estimaciones y predicciones sobre este fenómeno que enfrentan cada año. Estas condicionesmatic tienen consecuencias económicas, y con mejores predicciones, se podrían ahorrar millones de dólares cada año. Se estima que, en tan solo un trimestre, las pérdidas pueden superar los 4 millones de dólares, incluyendo daños a infraestructura, granjas y viviendas.
Causas, fuentes y consecuencias
El Sahara en África, el desierto más grande del mundo, también es la principal fuente de arena para estas tormentas. En Asia, el desierto de Gobi, que se encuentra en parte en Mongolia y en parte en China, es una de las mayores fuentes. Actualmente, los científicos trabajan en soluciones para predecir las tormentas de arena basadas en inteligencia artificial. Investigadores chinos ya cuentan con datos significativos sobre tormentas de arena que utilizan para la predicción, mediante satélites y centros de observación terrestre, así como datos de modelos de simulación de diferentes tipos.
Cuando los vientos rápidos soplan en zonas secas, elevan partículas de polvo del suelo al aire, a veces hasta 1500 metros de altura, llevándolas de una zona a otra. Según los expertos, la rápida combinación de polvo y aire puede recorrer largas distancias. Además, arrastran bacterias y partículas metálicas tóxicas junto con el polvo. Esta combinación es muy perjudicial para la salud humana y el medio ambiente.
Durante estas tormentas, las tasas de mortalidad aumentan, no solo pordentcausados por el viento, sino también por enfermedades cardiovasculares y respiratorias. Las muertes por problemas cardiovasculares aumentan un 25% y las causadas por problemas respiratorios, un 18%.
Estas tormentas de polvo también tienen un costomatic : se estima que reducen el agua y la nutrición del suelo, lo que podría resultar en una menor producción agrícola. Mongolia estima una reducción del 24 % en la producción de sus cultivos debido a estas mismas tormentas. A nivel mundial, 334 millones de personas se ven afectadas por tormentas de arena cada año.
Sistemas de IA para predecir tormentas de polvo
Los sistemas chinos de IA pueden pronosticar tormentas de polvo en 13 países asiáticos, incluyendo China, Tayikistán y Pakistán, con 12 horas de antelación y con una frecuencia horaria. Cuando comenzaron las pruebas el año pasado, los sistemas basados en IA mostraron mejores resultados que los sistemas sin IA, con un 13 % menos de errores. Los investigadores también están trabajando para implementar estos sistemas en aplicaciones móviles para que el público reciba pronósticos y alertas puntuales sobre tormentas de polvo.
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 de observación se integran con del modelo de IA para la precisión de los pronósticos. Este sistema hace que el proceso sea casi matic . Se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para las predicciones, eliminando el sesgo en los datos de observación. El sistema es útil para proporcionar pronósticos para China, Mongolia, Japón, Corea del Sur y Corea del Norte, con detalles sobre la densidad potencial de la tormenta y cómo se extenderá el polvo en diferentes áreas.
El cambio climático también influye en el empeoramiento de las condiciones meteorológicas, pero la amplificación del Ártico, que altera los patrones de circulación del viento y es un fenómeno meteorológico, ha reducido los niveles de polvo en el sur y el oeste de Asia. Sin embargo, el mismo fenómeno ha empeorado las condiciones de polvo en Pakistán, donde Karachi y Lahore, dos de sus principales ciudades, se enfrentan a una degradación de la calidad del aire, lo que a menudo las convierte en las más tóxicas y se encuentran entre las diez más tóxicas del mundo.
Las plantaciones de árboles desempeñan un papel importante en el control de la desertificación, principal causa de las tormentas de polvo. Coincidimos en que estas afectan principalmente a zonas remotas con menor desarrollo. Es necesario intensificar las iniciativas contra la desertificación con el apoyo gubernamental para reducir el impacto de las tormentas y los niveles de polvo, junto con los avances tecnológicos.
