Una investigación en curso de la Universidad Goethe en Frankfurt, Alemania, ha estudiado la influencia que ejercen las ondas de gravedad sobre el movimiento del vapor de agua, la velocidad del viento y la temperatura, factores determinantes del clima extremo, así como en la predicción de turbulencia, lluvias torrenciales y tormentas.

Las ondas de gravedad atmosférica son invisibles al equipo de predicción meteorológica y sólo son representadas en los modelos climáticos oficiales si se usan componentes especiales capaces de detectarlas. En muchos casos son, sin embargo, el principal factor detrás de muchos eventos meteorológicos aparentemente inexplicables, como tormentas inesperadas que derivan en inundaciones.

El encargado de la investigación es el profesor Ulrich Achatz, del Departamento de Ciencias Atmosféricas y Ambientales de la Universidad Goethe. Achatz y su equipo han recopilado un gran volumen de datos atmosféricos mediante el uso de rayos láser, cohetes, aviones de investigación y pruebas de laboratorio. Gracias a esta información, los investigadores han creado modelos numéricos de alta resolución que ayudarán en la predicción de fenómenos meteorológicos extremos.

Las ondas gravitacionales tienen sus efectos más potentes en las capas superiores de la atmósfera, pero las más cercanas a la tierra también se ven afectadas. ¿Cómo? A través de cambios en el flujo de aire, que pueden desembocar en tormentas repentinas o marejadas.

Estos datos también han servido para optimizar modelos meteorológicos existentes que no suelen tomar en cuenta la influencia de las ondas de gravedad. A pesar de su importancia, el papel de las ondas de gravedad en el clima de nuestro planeta es un campo apenas explorado.

La investigación de Achatz y su equipo contrasta con la teoría del cambio climático como responsable del incremento en el número de inundaciones, sequías, huracanes y otros fenómenos meteorológicos extremos, pero también podría complementarla. Una mayor comprensión del papel de estas ondas en el clima ayudará a que las predicciones climáticas sean más precisas y confiables en el futuro.

 

* Imagen principal: CNN