¿Como podemos medir la lluvia utilizando antenas de telecomunicaciones? 

La lluvia forma parte de nuestra vida cotidiana, pero también es un elemento clave para la agricultura, la gestión del agua, la prevención de inundaciones y el estudio del cambio climático. Saber cuánto llueve, dónde y cuándo, es fundamental para tomar decisiones informadas en muchas áreas. Para medir la precipitación lo más habitual es el uso de estaciones meteorológicas o de radares meteorológicos.

Sin embargo, la distribución de los pluviómetros puede ser limitada o inexistente en algunas zonas del mundo, al igual que el área cubierta por los radares meteorológicos. Por ello es interesante obtener otras fuentes de medición de la precipitación alternativas. De cara a solucionar estas limitaciones de los métodos tradicionales, en Meteoclim hemos desarrollado y aplicado algoritmos para estimar la precipitación a partir de las señales de torres de telecomunicaciones para crear una red de pluviómetros virtuales que permite tener datos de lluvia en tiempo real y a una resolución a nivel de calle.   

Cuando llueve, las gotas de agua interfieren con las señales de microondas que se transmiten entre antenas de telefonía móvil y la señal se atenúa al atravesar la lluvia. Cuanto más intensa es la lluvia, mayor es la atenuación. Aprovechando este principio físico, es posible estimar cuánta lluvia cae analizando cuánto se ha debilitado la señal entre dos torres. Este método convierte una infraestructura ya existente (la red móvil) en una herramienta útil para observar la lluvia de forma continua y en tiempo real. 

El cálculo de la precipitación utilizando las señales de los radioenlaces no es un proceso trivial. Aunque la atenuación de la señal suele estar relacionada con la intensidad de la lluvia, no toda atenuación es debida a la lluvia. Existen otros fenómenos atmosféricos que también afectan a la señal y pueden llevar a falsas detecciones de lluvia. 

Uno de los principales problemas es la condensación de agua sobre las antenas, especialmente durante las primeras horas del día, cuando el rocío se acumula en las superficies frías. Otro fenómeno común es la presencia de niebla densa entre las dos antenas del radioenlace. Ambos casos provocan que la señal se debilite, y los algoritmos pueden detectar una lluvia que no es real. 

Este tipo de interferencias representan un desafío importante para los métodos tradicionales de estimación de lluvia, que no son capaces de distinguir entre una atenuación causada por precipitación real y otra provocada por humedad ambiental. La consecuencia es que se sobreestima la cantidad de lluvia, lo que puede afectar negativamente a estudios meteorológicos, modelos hidrológicos y sistemas de alerta temprana. 

Nuestra solución basada en inteligencia artificial

La clave para distinguir entre lluvia real y rocío o niebla es la forma de la atenuación de la señal: cuando llueve, generalmente se observa una caída súbita de potencia de la señal, mientras que cuando aparece niebla o condensación la caída es mucho más suave porque estos fenómenos se forman de manera más progresiva que la lluvia.  

A continuación se muestra un ejemplo de serie temporal de potencias de un radioenlace entre los días 3 y 6 de diciembre de 2024. Se muestran las potencias máxima, media y mínima (gráfico superior) y nuestro cálculo de la lluvia a partir de la señal (PV acc) comparado con los datos de la estación meteorológica más cercana al radioenlace (Station acc) y datos de radar meteorológico (Radar acc).

Se ha marcado en rojo una lluvia falsa (Dew, rocío en inglés) causada por una atenuación de la señal debido a rocío o niebla. A su derecha muestran lluvias reales durante el día 5, y se puede ver como nuestro algoritmo de cálculo de precipitación es muy parecido a los datos de radar y estación meteorológica.

La clave para detectar y clasificar la lluvia falsa, provocada por fenómenos como la condensación o la niebla, está en analizar con detalle la forma en que cae la potencia de la señal y cómo se calcula la lluvia a partir de ella. Estas falsas precipitaciones tienen patrones diferentes a la lluvia real, pero pueden ser difíciles de distinguir con métodos tradicionales, por ello se ha recurrido a técnicas de inteligencia artificial.

Los algoritmos de inteligencia artificial de redes neuronales son especialmente útiles para detectar patrones. De manera resumida, una red neuronal es un sistema inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, formado por muchas “neuronas” artificiales interconectadas. Estas redes pueden aprender a partir de ejemplos, identificando patrones complejos que serían muy difíciles de reconocer con métodos tradicionales. Durante un proceso llamado entrenamiento, la red ajusta sus conexiones internas para mejorar sus predicciones o clasificaciones, lo que le permite tomar decisiones cada vez más acertadas. 

Para que nuestra red neuronal aprenda a detectar lluvias falsas, se le introdujeron una gran cantidad de series temporales con los errores previamente marcados. De esta manera, la IA ha sido capaz de aprender de los ejemplos reales, reconociendo los patrones específicos que indican falsas precipitaciones causadas por condensación o niebla. Actualmente somos capaces de detectar aproximadamente el 95% de lluvias falsas, y esperamos aumentar la precisión en el futuro con la incorporación de nuevos datos en el futuro para que la IA mejore. 

A medida que se le presentan más datos, la red mejora continuamente su capacidad para distinguir entre lluvia verdadera y falsas señales, aumentando la precisión y reduciendo los errores en las estimaciones de precipitación. Este proceso de aprendizaje supervisado es fundamental para que la inteligencia artificial pueda adaptarse a las variaciones y particularidades de los diferentes escenarios atmosféricos. 

A continuación se muestra un ejemplo del funcionamiento de la red neuronal aplicado a la serie temporal de un mes de un radioenlace. Al modelo se le introducen los datos de la señal del radioenlace y detecta automáticamente los errores. En el gráfico se han marcado en rojo, y coinciden perfectamente con la precipitación errónea. A parte del patrón característico, se ve que es lluvia falsa porque tanto la estación meteorológica como el radar no han detectado lluvia.  

Conclusiones

El desarrollo y aplicación de nuestros modelos de inteligencia artificial representan una mejora significativa respecto a los algoritmos tradicionales utilizados para la estimación de lluvia a partir de las potencias de los radioenlaces. Además, estos modelos no solo permiten una estimación más precisa de la lluvia, sino que también habilitan la detección y clasificación de otros fenómenos meteorológicos relevantes, como el rocío o la niebla. 

Con el objetivo de llevar estos avances al ámbito operativo, se ha desarrollado una versión del modelo capaz de funcionar en tiempo real. Para ello, se ha adaptado el modelo para que sea capaz de procesar ventanas de datos de 24 horas, permitiendo que el modelo reciba y procese los datos de manera secuencial a medida que se generan. Esta adaptación permite integrar el sistema en infraestructuras de monitorización continua, abriendo la puerta a aplicaciones prácticas como alertas tempranas o seguimiento meteorológico en directo. 

Referencias

• Blog Meteoclim: Programa de investigación ENTROPY WEATHER para transformar las redes de telecomunicaciones en redes de observación meteorológica
• Zhang, Peng & Liu, Xichuan & Pu, Kang. (2023). Precipitation Monitoring Using Commercial Microwave Links: Current Status, Challenges and Prospectives. Remote Sensing. 15. 4821. 10.3390/rs15194821.

Herramientas para la evaluación del riesgo meteorológico

¿Cómo se evalúa el riesgo meteorológico relacionado con las altas temperaturas? En primer lugar debemos tener en cuenta que dicha evaluación debe hacerse mediante datos meteorológicos adecuados. Para altas temperaturas, analizaremos dos fuentes de datos posibles para el análisis del riesgo: mediante estaciones meteorológicas oficiales o mediante el reanálisis meteorológico, aunque existen otras fuentes de información indirecta que permiten evaluar este riesgo, como los datos satelitales. En este sentido, Open Cosmos está trabajando en el diseño, implementación y puesta en órbita de satélites de última generación que ayudarán a la resiliencia climática.

El reanálisis meteorológico consiste en una técnica de modelización numérica del tiempo a partir de la cual se generan datos en rejilla de una determinada área para un tiempo pasado. Esta técnica es muy ampliamente usada dentro de la comunidad científica y se usa sobre todo para estudiar, por ejemplo, los cambios durante las últimas décadas de las condiciones climáticas de una determinada región del planeta (cambios en las temperaturas medias, en las precipitaciones, etc.).

Esta método tiene la principal ventaja de describir las condiciones de temperatura, precipitación, etc. en aquellos lugares donde no hay instaladas estaciones meteorológicas que permitan la observación directa. Por este motivo se ha adoptado este enfoque para responder a la pregunta que nos hemos hecho al principio de este artículo. Existen multitud de reanálisis meteorológicos desarrollados por diferentes centros de predicción. El más comúnmente usado es el desarrollado por el ECMWF, ERA5, que actualmente cuenta con un tamaño de rejilla (resolución horizontal) de 31 km. Un ejemplo de representación de los datos de temperatura de este dataset se muestra en la izquierda de la Figura 1a:

En la Figura 2 se representa, para un punto de malla (o de rejilla), la probabilidad acumulada CDF de la temperatura a 2 metros para todos los otoños comprendidos en el período 2014-2023. La función de probabilidad acumulada es una manera de representar la climatología de una serie de datos. Es una manera directa de representar los percentiles de los valores de temperatura. Por ejemplo, en la Figura 2, el valor de temperatura correspondiente a 13.8 indica que está en el percentil 0 de la climatología, es decir, es el valor mínimo absoluto encontrado dentro del período de análisis, mientras que el valor 40.9 corresponde al percentil 100 de la climatología, indicando el máximo absoluto registrado en el período.

Para todos los puntos de rejilla, se ha realizado una interpolación espacial a alta resolución de los datos de las estaciones oficiales de AEMET para todo el período de estudio. Dicha interpolación permite comparar ambas CDF para poder evaluar las diferencias entre los valores calculados por el modelo y los derivados de las estaciones oficiales. Como puede verse, ambas curvas no coinciden, indicando que hay diferencias a la hora de comparar la climatología de un mismo punto de rejilla. Estas diferencias pueden ser debidas a limitaciones del propio modelo meteorológico.

Sin embargo, dichas limitaciones o diferencias pueden abordarse mediante técnicas de ajuste estadístico. Mediante estas técnicas se puede reducir el error cometido por el modelo para que la climatología de cada punto de malla se ajuste más a la climatología observada. Para cada punto de malla y para cada estación climatológica, nuestro equipo de Atmosphere ha realizado un ajuste estadístico o calibración basado en el método de Probability Matching. Este método, adaptado de Cardell et al., consiste en igualar el valor correspondiente a la misma probabilidad para las curvas CDF de entrenamiento (WRF en nuestro caso) y objetivo (interpolación espacial de las estaciones de AEMET), cuyo resultado se muestra en la Figura 3:

En la Figura 3 se muestra de manera similar a la Figura 2, las curvas CDF de probabilidad acumulada para un determinado punto de malla para el otoño climatológico. Se puede apreciar que tras la calibración mediante Probability Matching, ambas curvas son idénticas, indicando que dicho punto se ajusta correctamente a la climatología observada, dada por los datos de estaciones de AEMET interpolados espacialmente.

Este método conlleva toda una serie de ventajas. La primera de ellas es que gracias a su aplicación se puede reducir los errores sistemáticos cometidos por el modelo WRF y que de otra forma no sería posible reducir. La segunda es que gracias a su aplicación se pueden desarrollar productos que pueden tener un alto impacto en la implementación de Sistemas de Alerta Temprana o Early Warning System, ya que una reducción del error en las predicciones conlleva a un aviso más certero. Tras la calibración de los datos para el período de entrenamiento (2014-2023) se ha utilizado un período de validación de un año (2024) para ver la reducción del error tras la aplicación de este método de calibración. En la Figura 4 se muestra un mapa con la reducción del error de la temperatura a 2 m para el año 2024:

En la Figura 4 se puede ver que tras la calibración de los datos de temperatura para el período de validación en 2024 se ha producido una reducción del error cometido por el modelo WRF para todos los puntos de malla correspondientes a Baleares. En particular, dicha reducción es muy significativa sobre todo en aquellos puntos de rejilla correspondientes al litoral, con una reducción de hasta más de 5 ºC en el error cometido. Por otro lado, los puntos de malla correspondientes a zonas del interior de las islas son los que tienen menor reducción del error.

Impacto en los avisos por altas temperaturas

Una de las consecuencias de haber aplicado este método de calibración es que también ayuda a describir mejor el clima de Baleares. Mientras se tenga un número suficiente de estaciones meteorológicas repartidas de manera homogénea por el territorio, se podrá describir bien el clima de una determinada zona, pero de no ser así, el clima de dicha zona podría no quedar bien descrito.

Para evaluar el impacto en los avisos por altas temperaturas, se ha realizado una comparación de la climatología de la temperatura máxima diaria en verano por Zonas Isoclimáticas (ZI), definidas por AEMET. En Baleares existen 7 ZI a partir de las cuales el Ministerio de Sanidad tiene implementada la metodología del cálculo de avisos por temperaturas máximas, basada en Linares et al. En Baleares, el valor de temperatura umbral a partir del cual se calcula el aviso corresponde a la media espacial del percentil 95 de la temperatura máxima diaria para cada ZI. Esta temperatura umbral es clave en la generación de avisos por altas temperaturas, de manera que nos basaremos en este valor para la evaluación y posterior adecuación de los avisos. Un ejemplo de esto se puede ver reflejado en la Figura 5.

En la Figura 5 se puede apreciar que las curvas de probabilidad de temperatura máxima diaria en verano (período 2014-2023) no son iguales, indicando que existe una discrepancia en las características climáticas de la temperatura máxima para esta ZI. Una representación espacial de esta ZI puede verse en la Figura 6, junto con los valores de temperatura umbral calculados. Se puede ver que la curva derivada de las observaciones de las estaciones meteorológicas está desplazada con respecto a la calculada mediante el modelo meteorológico.

El modelo meteorológico de alta resolución permite representar el clima en todo el territorio, incluso en zonas donde no hay estaciones meteorológicas. Como todos los puntos del modelo han sido calibrados, tiene sentido pensar que su descripción del clima es más precisa en este caso. Esto cobra especial importancia en la zona de Tramuntana, donde hay pocas estaciones debido a lo difícil que es instalar y mantener equipos de medición en un terreno tan montañoso.

Para todas las ZI de Baleares se ha calculado, por un lado, el valor de la temperatura umbral calculado como la media espacial del percentil 95 de todas las estaciones meteorológicas contenidas en cada ZI. El resultado de este cálculo se muestra en la Figura 6. Por otro lado, se ha calculado, utilizando la misma metodología, el valor de temperatura umbral pero para los datos derivados del reanálisis meteorológico a alta resolución. El resultado se muestra en la Figura 7.

En las Figura 6 y 7, los valores umbrales más elevados se encuentran en el interior de Mallorca. En cambio, los valores umbrales más bajos se encuentran, según el análisis realizado con estaciones meteorológicas de AEMET, en la Sierra de Tramuntana y Menorca, mientras que los valores umbrales más bajos calculados a partir del modelo meteorológico se encuentran en el Levante Mallorquín y Tramuntana, igualando a Ibiza y Formentera.

En la Tabla 1 se muestran, junto a los valores oficiales que proporciona el Ministerio de Sanidad, los valores de temperatura umbral calculados tanto a partir de estaciones meteorológicas oficiales como a partir de los puntos de malla del reanálisis meteorológico.

De acuerdo con los resultados, existen importantes diferencias con respecto al valor de la temperatura umbral obtenido. En este estudio se han utilizado más estaciones meteorológicas que en la metodología del Ministerio, lo que permite captar mejor la variabilidad dentro de cada Zona de Influencia (ZI) y eleva el valor de la temperatura umbral calculada. Además, se ha empleado un período de referencia más reciente (con años especialmente cálidos), lo que refleja mejor el calentamiento actual. Por otro lado, los umbrales calculados con datos de reanálisis ofrecen una descripción más completa en el espacio y el tiempo, especialmente útil en zonas con pocas estaciones o con orografía compleja, como la Tramuntana o el Levante mallorquín.

Conclusiones

En resumen, el uso del reanálisis calibrado para el cálculo de la temperatura umbral resulta especialmente adecuado, tanto por sus ventajas metodológicas como por su utilidad en aplicaciones posteriores, sobre todo en aquellas relacionadas con los Sistemas de Alerta Temprana, ya que, además de las ventajas mencionadas:

• Proporciona una representación espacial continua y homogénea, especialmente útil en zonas con baja densidad de observaciones.
• Ofrece una serie temporal homogénea, sin discontinuidades asociadas a cambios en estaciones, instrumentación o metodologías.
• Elimina la necesidad de seleccionar manualmente estaciones representativas, reduciendo el sesgo subjetivo en el análisis.
• Se basa en la climatología local de cada punto de malla de 2 km, mejorando la estimación del umbral (aplicación del método Probability Matching).
• Permite el cálculo del umbral a distintos niveles de especificidad geográfica: por ZI, por municipio o para todo el conjunto de Baleares).
• Una vez calibrado, el reanálisis favorece la generación de productos derivados, como índices climáticos o entradas para modelos de impacto (salud, agricultura, emergencias), sin necesidad de realizar interpolaciones adicionales.
• Ofrece datos con alta resolución temporal y espacial, lo que mejora su aplicabilidad en sistemas de monitoreo y alerta temprana.

Por tanto, en vista de los puntos mencionados, la metodología adoptada aquí puede resultar muy eficiente a la hora de lograr una mayor adecuación de los avisos por altas temperaturas, sobre todo en aquellas zonas donde no exista cobertura suficiente de estaciones meteorológicas.

Referencias

• Blog Meteoclim: Meteorología para principiantes IV
• ECMWF
• Cardell, M. F., R. Romero, A. Amengual, V. Homar, and C. Ramis, 2019: A quantile-quantile adjustment of the EURO-CORDEX projections for temperatures and precipitation. Int. J. Climatol., 39, 2901-2918.
• Linares Gil, Cristina; López-Bueno, José Antonio; Navas-Martín, Miguel Ángel, Díaz Jiménez, Julio, Determinación de umbrales de mortalidad por ola de calor según regiones isoclimáticas en España, Madrid, Instituto de Salud Carlos III: 2024.
• Rodríguez Marcos, F. J., & Montero Garrido, J. M. (s.f.). Sistema de avisos meteorológicos [Presentación de PowerPoint]. Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). Jornada “La gestión del riesgo de inundación fluvial en el contexto del cambio climático”. https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/agua/formacion/08-sistema-de-avisos-meteorologicos-aemet_tcm30-485272.pdf

El fenómeno de Isla de Calor Urbana

La presencia de grandes ciudades y la actividad humana que en ellas se desarrolla tiene un alto impacto en las condiciones meteorológicas. Más allá de la contaminación que se genera en las ciudades, que tiene consecuencias en la salud de la población, las ciudades tienen la capacidad de alterar el clima local. Una de estas alteraciones (y muy problemática para la población) es el fenómeno de la Isla de Calor Urbana o ICU. Las ICU se caracterizan por diferencias de temperatura entre la ciudad y sus alrededores. 

Este aumento de temperatura en las ciudades se debe a la acumulación de calor en materiales de construcción como el concreto y el asfalto o actividades humanas como conducir coches o los sistemas de calefacción y refrigeración en los edificios. Además, la falta de vegetación y superficies permeables reduce la capacidad de enfriamiento natural, amplificando el efecto de la ICU. Las ciudades con menos áreas verdes tienen un efecto de ICU más intenso.

Este fenómeno es especialmente problemático en verano y sobre todo en episodios de olas de calor. Desgraciadamente las olas de calor son y serán cada vez más comunes, por lo que cobra especial importancia entender qué son las ICU y cuáles son sus consecuencias para intentar mitigar sus efectos. El efecto de la ICU es más intenso durante la noche y las primeras horas de la mañana. Esto se debe a que las áreas rurales y boscosas se enfrían más rápido, mientras que las ciudades retienen el calor acumulado durante el día y lo liberan lentamente durante la noche.

Además, las actividades humanas contribuyen a mantener temperaturas elevadas en entornos urbanos, retrasando aún más el enfriamiento en comparación con sus alrededores. Dado que las noches cálidas en las ciudades están asociadas con la ICU, éstas pueden causar trastornos del sueño y aumentar el riesgo de enfermedades relacionadas con el calor, afectando especialmente a los grupos vulnerables como la población anciana o enferma.  

Estudios de isla de calor en Meteoclim 

En Meteoclim hemos realizado estudios de islas de calor en diferentes ciudades y pueblos de las Islas Baleares. Para ello, se han analizado las temperaturas registradas durante años por diferentes estaciones meteorológicas en diferentes ubicaciones, con el objetivo de comparar las temperaturas en los centros urbanos con las afueras de las ciudades o pueblos. Como la isla de calor en general es mayor durante la noche, nuestro estudio se enfoca en el análisis de temperaturas mínimas, alcanzadas generalmente de noche. El enfriamiento nocturno del ambiente es clave para la salud, porque permite al cuerpo humano recuperarse del estrés térmico acumulado durante el día. Si no se produce esta recuperación, esto puede agravar el estado de enfermedades crónicas, sobre todo en poblaciones especialmente vulnerables. 

Los resultados son muy claros: en todos los municipios analizados las temperaturas en los centros urbanos son superiores a zonas más externas. El efecto ICU más intenso lo encontramos en Palma, al ser la ciudad más grande de Baleares. En promedio, la ciudad de Palma se encuentra aproximadamente 1.6 ºC más cálido que sus alrededores y de noche se alcanza una diferencia de temperatura mínima de 4.6 ºC de media con el extrarradio, evidenciando la capacidad de la ciudad de almacenar calor durante la noche. Aunque no sean tan marcado, el efecto de ICU también se nota en otras ciudades y pueblos de Baleares. Por ejemplo, en Inca, Maó o Ibiza se encuentran diferencias medias de entre 1 y 1.5 ºC. Nuevamente, la diferencia observando temperaturas mínimas es también superior: entre 1.5 y 2.3 ºC.  

¿Como combatir las altas temperaturas en las ciudades? 

Dado que las ciudades son puntos especialmente sensibles a las olas de calor, es fundamental implementar estrategias para mitigar sus efectos sobre la población. La planificación urbana y el desarrollo de planes de adaptación y sistemas de alerta pueden ayudar a reducir el impacto del calor extremo. Sin embargo, las ciudades son muy diversas y presentan una gran variabilidad entre zonas en términos de población, urbanismo, nivel socioeconómico y demografía.

Qué tan vulnerable es la población al calor depende de muchos factores, como la edad, situación socioeconómica o si vive en zonas más cálidas de la ciudad. Por este motivo, cobra importancia estudiar qué áreas de la ciudad son especialmente vulnerables al calor, ya sea para para mejorar los sistemas de alertas por temperaturas o futuras mejoras urbanísticas. 

Una metodología para identificar qué zonas de la ciudad son más vulnerables es mediante mapas de índice vulnerabilidad por calor (HVI, Heat Vulnerability Index). En Meteoclim hemos desarrollado un HVI basándonos en una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, incluyendo tanto datos ambientales obtenidos mediante satélite como datos socio ecónomos y demográficos obtenidos del Instituto Nacional de Estadística.  

Por ejemplo, en cuanto datos satelitales hemos incluido variables como la temperatura superficial terrestre (LST), índices de vegetación (NDVI) o índices de edificación (NDBI). Zonas con elevado LST o NDBI nos indican regiones más vulnerables, en cambio áreas verdes de la ciudad se podrán adaptar mejor al calor debido al efecto termorregulador de la vegetación. Por otra parte, la población anciana o con menores ingresos se verá más afecta al calor que población con una renta elevada.

Combinando todas estas variables y teniendo en cuenta cómo afectan a la vulnerabilidad por calor, hemos construido mapas de HVI para diferentes ciudades y pueblos de las Islas Baleares y España: 

El HVI se encuentra normalizado entre 0 y 1. Valores cercanos a 1 nos indican las zonas más vulnerables de la ciudad, mientras que las áreas con valores cercanos a 0 son las menos afectadas por el calor. Se trata de zonas especialmente cálidas, y con normalidad con mayor densidad de población y edificación y/o con población envejecida. En cambio áreas de color azul son más frías y verdes, y probablemente con población de rentas elevadas.

El Índice de Vulnerabilidad al Calor (HVI) se presenta como una herramienta clave para mejorar la planificación urbanística y la gestión de riesgos asociados a las olas de calor en entornos urbanos. Su utilidad abarca múltiples ámbitos, desde la planificación urbanística, optimización de los recursos sanitarios hasta la mejora de los sistemas de alerta temprana. 

Referencias

• Blog Meteoclim: ¿Conoces la calidad del aire que respiras?
• Blog Meteoclim: 5 preguntas sobre el cambio climático

Previsión estacional para verano de 2025

¿Qué nos espera este verano de 2025 en cuanto a temperaturas? Dentro de un clima de cada vez más cálido, mayor es la preocupación de que este año suframos de nuevo temperaturas extremadamente altas. En la Figura 1 se muestra la previsión de la probabilidad categórica de temperatura a 2 m para verano de 2025 en forma de mapa para el conjunto de Europa:

Figura 1: Previsión de la probabilidad categórica de temperatura a 2 m para verano de 2025 para el conjunto de Europa

La información expuesta en forma de mapa se encuentra disponible en Copernicus Climate Change y en la web del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF). En la Figura 1 se puede apreciar de forma resumida la previsión de la probabilidad de que la temperatura a 2 metros quede por encima del tercio superior al carácter normal (colores amarillo, naranja y rojo) o por debajo del tercio inferior al carácter normal (colores azulados). En el conjunto de Europa occidental y las regiones del Mediterráneo, se puede apreciar de manera general que abundan los colores naranja y rojo, indicando que la probabilidad de que verano de 2025 tenga un carácter cálido es elevada (60-70%) o muy elevada (>70%), incluyendo la mayor parte de la Península Ibérica y del Mediterráneo, exceptuando el extremo suroeste peninsular, donde esta probabilidad es más baja (40-60%).

En la Figura 2 se muestra, en forma de mapa, la probabilidad de que el carácter de la temperatura media prevista para verano de 2025 exceda el 20% de las temperaturas más elevadas para esta estación del año:

Figura 2: Probabilidad de que la temperatura a 2 m exceda el 20% de las temperaturas más elevadas para el verano de 2025.

El objetivo de la Figura 2 es proporcionar información con respecto a la previsión de la probabilidad de que el carácter térmico medio, concretamente para el verano de 2025, sea muy cálido o extremadamente cálido. Se puede apreciar que en la gran mayoría del conjunto de Europa occidental y regiones mediterráneas esta probabilidad es elevada (50-70%).

En resumen, se espera que en todo el conjunto de la España, la probabilidad de que la temperatura media del verano de 2025 sea superior al tercio más alto de las temperaturas para esta estación es muy elevada (>70%) y que el carácter térmico del verano de 2025 sea muy cálido o extremadamente cálido es elevada (50-70%), exceptuando de nuevo el extremo suroeste peninsular, donde esta probabilidad es más baja (40-60%)..

Nota técnica: los mapas mostrados se elaboran a partir de los datos del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio. La visualización final en forma de mapas se ha elaborado mediante el cálculo de la media de la distribución de probabilidad a partir de los 51 escenarios de predicción utilizados utilizando una distribución climatológica de 24 años (1993-2016).

La importancia de vigilar las temperaturas extremas

En un clima de cada vez más cálido, es de vital importancia prepararnos para eventos meteorológicos de cada vez más extremos y afectando a regiones del espacio de cada vez más pequeñas. En Meteoclim hemos desarrollado, en colaboración con la Conselleria de Salut de la Generalitat Valenciana, un Sistema de Alerta Temprana que permite anticipar el riesgo de temperaturas extremadamente altas a nivel municipal en la Comunidad Valenciana. Esta iniciativa, pionera en España, es uno de los elementos clave para mitigar los riesgos para la salud derivados de las altas temperaturas.

Durante este verano de 2025, Meteoclim continuará su colaboración con la Conselleria de Salud, ofreciendo de nuevo la tecnología meteorológica de última generación al servicio de la población.

Resumen semana 14 abril-20 abril

Semana de altibajos meteorológicos. Desde hoy lunes hasta el jueves, inestabilidad generalizada de la mano de una amplísima vaguada polar con bastante aire frío en altura que se extiende desde Groenlandia hasta Algeria. En superficie, una ciclogénesis con mínimo de presión al noroeste peninsular se encargará de poner la guinda al pastel para regalar lluvias y tormentas a muchos puntos de la Península y Baleares, una bajada muy notable de temperaturas y de la cota de nieve y vientos moderados a fuertes.

Lunes 14-miércoles 16

En concreto, hoy lunes la cota de nieve bajará de manera notable, sobre todo en el centro y noroeste, hasta 1600 m a última hora del día, aunque pueden producirse chubascos en forma de nieve a partir de 800 m hasta el miércoles inclusive (las cotas más bajas en áreas de montaña del noroeste, también en el Pirineo). La nieve no será el único fenómeno significativo. Las lluvias serán persistentes, extensas, localmente generosas y con tormenta en la mitad oeste peninsular, sin descartar alguna tormenta con granizo pequeño. 

En la mitad este tendremos tiempo más contrastado: más ratos de sol por la mañana, pero con nubosidad de evolución a mediodía que por la tarde favorecerá chubascos localmente intensos y con tormenta, más probables en el noreste peninsular. En Baleares esperamos mayor probabilidad de tormentas localmente intensas y con granizo hoy lunes, pero de cara al martes y miércoles los chubascos serían más aislados. Donde menos lluvia se espera será en el cuadrante sureste, pero el fenómeno más destacable será el viento, que podrá soplar del noroeste con fuerza durante la jornada del miércoles.

Jueves Santo

Tregua generalizada. Las precipitaciones remitirán en toda la Península y Baleares, brindando más ratos de sol en el territorio. Tan sólo esperamos alguna nube de evolución puntual, preferentemente en el interior peninsular. Sin embargo, esta tregua durará poco en el extremo noroeste peninsular. De cara al final del Jueves Santo se espera la llegada de una nueva borrasca atlántica que, aunque poco profunda, será suficiente para regar de nuevo la costa gallega con lluvias de carácter moderado que persistirán durante toda la jornada. En el resto, esperamos tiempo tranquilo, con muchos ratos de sol en el centro y este pero con más nubosidad en el sur peninsular.

Viernes Santo

Fin de la tregua. La borrasca atlántica que afectaría el jueves al noroeste acabará por diluirse a medida que avance por el interior y sur peninsular, pero ya como DANA (no peligrosa). El pronóstico con respecto a su movimiento y posición es algo más incierto, aunque a día de hoy los modelos apuntan a que avanzará por la península de noroeste a sureste, con su núcleo sobre el cuadrante suroeste. La mayor inestabilidad la encontraremos en el oeste peninsular, abrazando puntos de Castilla y León, Extremadura y noroeste de Andalucía, aunque las zonas más afectadas por las lluvias podrían variar con las actualizaciones de los pronósticos. Las precipitaciones serían de carácter moderado o intenso, incluso acompañadas de tormenta y granizo pequeño sobre todo a partir del mediodía del viernes. En el resto esperamos bastante sol por la mañana, sobre todo en el interior y norte peninsular, pero a medida que avance la jornada las nubes irían cubriendo de cada vez más el cielo, indicativo de un cambio de tiempo de cara al sábado…

Sábado Santo

Crece la incertidumbre con respecto al pronóstico. Sin embargo, a día de hoy, los modelos apuntan a que la DANA que avanzó hacia el sureste peninsular seguiría la misma dirección durante el sábado. Esto significa que tendremos precipitaciones en su periferia, afectando principalmente al litoral norte peninsular, puntos del centro y extremo sur, así como en áreas locales del interior peninsular. Sin embargo, en el cuadrante noreste, levante y sureste nos levantaríamos con tiempo aparentemente apacible, pero a medida que avance la mañana, la nubosidad de evolución crecerá con fuerza de manera que, durante la tarde, tendremos chubascos y tormentas localmente muy fuertes, sobre todo en el este peninsular, sin descartar granizo grande (pronóstico más incierto). En Baleares esperamos cielo nuboso pero sin precipitaciones por el momento.

Las zonas más afectadas por las lluvias y tormentas dependerán mucho de la posición final de la DANA, que según están reflejando los modelos a día de hoy, será pequeña. Algunos escenarios indican que esta DANA incluso quedaría unida a la circulación general, por lo que las precipitaciones podrían ser más generalizadas de lo inicialmente previsto.

Domingo de Pascua

La incertidumbre en el pronóstico es muy elevada, pero los principales escenarios meteorológicos indican que tanto en Península y Baleares tendremos inestabilidad generalizada. Los escenarios más optimistas indican que las precipitaciones remitirían de manera amplia en muchos puntos de la Península, tan sólo algunos chubascos puntuales en el extremo noroeste y norte y sólo tendríamos lluvias en Baleares, mientras que los escenarios más pesimistas están tendiendo a formar una borrasca mediterránea, con mucha mayor extensión del aire frío en altura y precipitaciones más generalizadas en esta área (incluso en forma de nieve en zonas de montaña de la mitad norte). Será necesario seguir las actualizaciones de los pronósticos de cerca para ver qué zonas serán finalmente las más afectadas por las lluvias y tormentas.

Resumen semana 21-27/04

Dado que la incertidumbre en el pronóstico a más de una semana es muy elevada, resulta imposible decir con exactitud dónde y cuándo va a llover. Conviene tener en cuenta que estamos en primavera, una estación que meteorológicamente y climatológicamente es de transición: la cantidad de energía que recibimos del sol va en aumento y esto provoca una transición o cambio en la circulación atmosférica general, lo que hace que tengamos mucha más variabilidad en el tiempo observado. Es decir, que en esta época del año los pronósticos suelen ser muy variables con lo que sólo podemos describir de manera general qué tiempo va a hacer. La tendencia general para esta semana será de tiempo ligeramente más frío de lo normal en amplias zonas de la Península, sobre todo en el interior y oeste.

En el resto, se esperan temperaturas normales para la época. En cuanto a las precipitaciones, las últimas actualizaciones de las tendencias indican que tendremos tiempo algo más seco de lo normal en la mitad sur peninsular, con algunas excepciones en el cuadrante sureste, donde la tendencia sería normal, y además tendremos lluvias normales para la época en el resto, siendo ligeramente superiores a lo normal en el litoral norte peninsular. Sin embargo, como he mencionado anteriormente, esta época del año es de gran variabilidad, con lo que las zonas con tendencia de lluvias superiores a lo normal podría variar con las actualizaciones de los modelos.

Esperamos que esta previsión os sea de utilidad. ¡Feliz Semana Santa!

Referencias

• Blog Meteoclim: ¿Qué tiempo hará en Semana Santa de 2023 en España?

DANA y lluvias extremas

En meteorología 1+1 casi nunca es igual a 2. El sistema atmósfera-tierra es tan complejo que el más mínimo cambio en las condiciones actuales provoca que las previsiones del tiempo cambien drásticamente. El origen de este caos se debe principalmente en la imposibilidad de resolver de manera exacta las ecuaciones que gobiernan los procesos de transporte de masa y energía en la atmósfera. Mediante aproximaciones numéricas, los modelos de predicción del tiempo simulan una posible realidad futura que no tiene por qué corresponderse siempre con lo observado. Este caos nos obliga a afirmar que DANA no siempre equivale a lluvias extremas. Para ello, deben ocurrir simultáneamente toda una serie de factores.

En una entrada anterior hablamos del origen de las DANAs y los posibles efectos en superficie que pueden provocar. Es importante remarcar que en días posteriores a la tragedia acontecida el día 29 se siguieron produciendo precipitaciones torrenciales en el norte de la Comunitat, con acumulados diarios que localmente superaron los 200 mm (fuente: AVAMET). Centrando la atención en el día 29, analicemos qué factores meteorológicos se dieron para que se produjeran estas precipitaciones torrenciales.

En la Figura 1 podemos ver un mapa de la situación sinóptica en toda Europa. Las variables atmosféricas representadas son la topografía a 500 hPa (5500 m. de altura) y la presión media a nivel del mar. Se puede ver la presencia de unos contornos con forma circular (DANA) con un mínimo topográfico centrado en áreas del Estrecho. Las líneas de igual presión (isóbaras) delatan la presencia de una baja en superficie de 1010 hPa aproximadamente.

Sabemos que alrededor de las bajas presiones el viento tiende a circular en sentido antihorario en el hemisferio norte, con lo que si en el mapa ponemos el ojo en el este peninsular, se adivina que los vientos que circulaban en superficie procedían del este principalmente. Estos vientos tienen la característica de ser muy cálidos porque al entrar en contacto con el Mar Mediterráneo se cargan mucho de humedad. Estos vientos, al chocar con una superficie terrestre o una barrera orográfica como las que existen en el este peninsular, tienden a frenarse y a ascender, favoreciendo la formación de nubes bien cargadas de humedad.

Si centramos nuestra visión en la atmósfera a unos 5500 m. de altura vemos que las líneas que rodean la DANA tienen orientación sureste-noroeste, indicando que el flujo en altura procedió del sureste. Al contrario de lo que uno podría pensar de manera intuitiva, la mayor inestabilidad atmosférica en este tipo de circulaciones no se sitúa en su centro, si no en la periferia situada al este, ya que ahí es donde se producen los vientos en altura más intensos.

La combinación de los factores en superficie y en altura son los que principalmente favorecieron la formación de sistemas de tormentas muy potentes con un potencial de impacto muy alto debido a las precipitaciones tan intensas asociadas, aunque también hay que tener en cuenta que el movimiento de la DANA, muy lento, también favoreció la persistencia de las precipitaciones torrenciales.

La combinación de todos estos factores tuvo como consecuencia inundaciones de carácter catastrófico, debido a las extraordinarias acumulaciones de lluvia. Gracias a la asociación meteorológica privada AVAMET, se ha podido reconstruir el episodio meteorológico con muchos detalles. En la Figura 3 se puede apreciar la exagerada cantidad de lluvia en sólo 24 horas en las comarcas del interior de la Comunitat. En la estación de Xiva se acumularon 641 mm pero se observa un área de acumulados de más de 300 mm muy grande, que abarca la mayoría del interior de Valencia.

Tal y como se puede vislumbrar en la Figura 2, estas precipitaciones ocurrieron en cuencas hidrográficas por las cuales cruzan los ríos Magro y Júcar, que confluyen en los pueblos del sur de València. Tal cantidad de agua recogida en tan poco tiempo es completamente inasumible por las cuencas, con lo que el volumen de agua que viajó desde el interior hacia el litoral provocó desbordamientos e inundaciones catastróficas en los pueblos del sur cercanos a Valencia, a pesar de que en dichos pueblos no lloviera de manera torrencial.

La variación de los acumulados fue extrema. En Paiporta sólo se acumularon 6 mm en toda la jornada de día 29 mientras que en Turís, a tan sólo 20 km del pueblo, cayeron 772 mm, un dato completamente fuera de escala que proporcionó la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). En esta estación ¡se recogieron casi 772 mm de lluvia en tan sólo 14 horas! En tan sólo una hora se recogieron casi 185 mm, una cantidad fuera de escala que supone incluso un récord nacional.

¿Tiene el cambio climático algo que ver?

El clima mediterráneo es un clima de extremos de manera natural. A lo largo de la historia han quedado registradas tanto olas de calor como episodios de lluvias torrenciales extremos. Ahora bien, estos episodios históricos quedaban anteriormente muy espaciados en el tiempo pero actualmente se está observando un aumento del número de episodios de tiempo extremo (olas de calor, lluvias torrenciales, temporales destructivos…).

Basta recordar algunos de los últimos episodios de tiempo extremo como la borrasca Gloria en 2020, las tormentas destructivas en Baleares a finales de agosto del mismo año, la borrasca Filomena en 2021, la ola de calor extrema de agosto de 2022, el granizo gigante observado en La Bisbal (Cataluña) a finales de agosto de 2022, con una víctima mortal, las inundaciones provocadas por precipitaciones torrenciales durante el otoño de 2023 en zonas del centro peninsular.

Toda una sucesión de eventos extremos que sin duda son inquietantes y que necesariamente se deben estudiar en profundidad para ver qué relación tiene el cambio climático con estos eventos extremos. En el caso de granizo gigante acontecido en La Bisbal, Cataluña, existe un estudio de atribución que demuestra que el tamaño del granizo observado (12 cm de diámetro) no se puede explicar sin el cambio climático antropogénico.

Año a año vemos cómo los eventos meteorológicos extremos se van acumulando. En el caso de las inundaciones catastróficas en el interior de Valencia, ¿qué tiene que ver el cambio climático? De momento, y siendo estrictos, poco se puede decir hasta que se realicen los correspondientes estudios científicos de atribución del cambio climático de la mano del hombre. La magnitud del desastre acontecido no se debe únicamente a un solo factor (las lluvias torrenciales en este caso), si no que hay otros factores geográficos que son clave para entender el por qué de la magnitud del desastre (urbanismo, gestión del territorio,…).

Minimizando el desastre

Los eventos meteorológicos extremos tales como lluvias torrenciales, inundaciones catastróficas, olas de calor extremas, así como temporales y tormentas destructivas han ocurrido de manera natural a lo largo de la historia, pero debido al cambio climático antropogénico se espera que este tipo de eventos extremos aumente tanto en número como en intensidad.

Es por ello que es necesario contar con herramientas que ayuden a tomar decisiones lo más rápido posible con tal de mitigar el impacto que puedan provocar estos fenómenos extremos. Actualmente, herramientas como el nowcasting o predicción a corto plazo pueden ayudar a la gestión de recursos para minimizar el daño provocado por tormentas intensas. En Meteoclim, contamos con un sistema de predicción a corto plazo que categoriza la intensidad y movimiento de las tormentas, además de su impacto esperado en la población. Además, contamos actualmente con un sistema de alerta por temperaturas extremas en la Comunitat Valenciana.

Referencias

• Blog Meteoclim: DANAs y gotas frías: ¿qué son exactamente?
• Blog Meteoclim: La incertidumbre meteorológica
• Wetterzentrale
• Cuenta de X de AEMET
• AVAMET Associació Valenciana de Meteorologia

En Meteoclim, sabemos la importancia que tiene vigilar las tormentas y sus diversos efectos, incluyendo el impacto de rayos. Es por ello que recientemente hemos desarrollado un sistema de alerta temprana a la vez que diversos sistemas de predicción a corto plazo para detectar las zonas y el momento de mayor riesgo asociado a éstas.

Por este motivo, en esta nueva entrada del blog, queremos recopilar todos los datos de descargas eléctricas y compartir con vosotros un breve análisis de ellos. Los datos de rayos han sido extraídos de la red de Earth Networks.

Climatología breve de descargas eléctricas en el entorno de la Península Ibérica

Se presenta en este artículo una breve climatología de descargas eléctricas (rayos nube-nube y nube-tierra) focalizada en las descargas eléctricas nube-tierra en el período 2019 a 2023 (5 años). Esta climatología es puramente descriptiva y recoge series de datos que pueden contener errores puntuales.

En la Figura 1 se muestra un mapa que muestra la región de estudio:

La región considerada para este estudio es la que comprende la Península Ibérica, Mar Balear (incluyendo las correspondientes islas), parte del norte de África y sur de Francia. Se incluyen también algunas partes del Atlántico.

Generalidades y curiosidades

Antes de comenzar con este estudio descriptivo, hagamos una breve reseña para tener claras distinciones:

• Rayo nube-nube: descarga eléctrica de origen atmosférico que ocurre dentro de una nube de tormenta sin que impacte en tierra.
• Rayo nube-tierra: descarga eléctrica de origen atmosférico que ocurre dentro de una nube de tormenta y que además impacta directamente sobre tierra firme.

Desde el 1 de enero de 2019 al 31 de diciembre de 2023 se registraron, según la red de descargas eléctricas disponible en Meteoclim, 2 947 537 rayos nube tierra y 10 065 089 rayos nube-nube. Mientras que las descargas nube-nube supusieron el 77.3 % del número total de descargas eléctricas atmosféricas observadas en este período, el 22.7 % procedieron de rayos nube-tierra.

Dentro de los rayos nube-tierra, existen 2 subtipos: los rayos nube-tierra positivos y los rayos nube-tierra negativos.

• Rayo nube-tierra positivo: descarga eléctrica de origen atmosférico que impacta desde la nube de tormenta a tierra y que se caracteriza por transportar carga de polarización positiva.
• Rayo nube-tierra negativo: descarga eléctrica de origen atmosférico que impacta desde la nube de tormenta a tierra y que se caracteriza por transportar carga de polarización negativa.

Los rayos nube-tierra positivos surgen de la parte superior de las grandes nubes de tormenta, donde se almacena la mayor parte de la carga positiva. Se caracterizan por transportar mucha más carga eléctrica y, por tanto, más energía eléctrica a tierra, con lo que la intensidad de la descarga llega a ser muy superior que la de un rayo nube-tierra negativo. De hecho, su estruendo es muy característico, ya que el sonido del trueno es similar al de una explosión.

No sólo es posible diferenciar los rayos positivos y negativos por el sonido del trueno correspondiente, si no que también es posible diferenciarlos de manera visual. Los rayos positivos se caracterizan por tener un único canal de descarga sin bifurcaciones, como si de una sola línea blanca se tratara. En el siguiente vídeo puedes ejemplos de rayos positivos:

A diferencia de los positivos, los rayos negativos pueden presentar múltiples bifurcaciones en el canal principal de la descarga eléctrica. Aquí tienes un buen ejemplo de un rayo negativo impactando contra tierra con múltiples bifurcaciones en el canal principal de descarga.

Los rayos nube-tierra positivos son mucho menos comunes que los negativos, además de ser de media 10 veces más potentes. En la Tabla 2 se resumen el total de descargas de diferente polarización y sus respectivos porcentajes respecto al total de rayos nube-tierra y respecto al total de descargas eléctricas en el período 2019-2023 según la red de descargas almacenada en Meteoclim:

En la Tabla 2 se puede apreciar efectivamente que, según los datos, los rayos positivos son mucho menos comunes que los negativos, suponiendo tan sólo un 2.7 % del total del número de rayos nube-tierra detectados.

Ahora que conocemos algunas características básicas sobre los rayos, ¿cuántas descargas nube tierra se registran normalmente cada hora?

Evolución horaria del número de descargas eléctricas

¿A qué hora del día se producen más rayos nube-tierra? ¿A qué hora es menor la actividad? En la Figura 2 se representa el número horario de rayos nube-tierra y su respectivo porcentaje sobre el total:

En la Figura 2 se puede ver que el mayor número de rayos nube-tierra, así como el mayor porcentaje acumulado se da durante la tarde. Durante las primeras 12 horas del día, el número de rayos se mantiene constante durante la noche hasta primeras horas de la mañana. Posteriormente, el conteo, así como el porcentaje sobre el total aumenta ligeramente hasta entrada la tarde, cuando se produce un aumento significativo de este tipo de descargas.

El máximo número de rayos en el período 2019 a 2023 se ha dado a las 16 UTC (18 horas local), con más de 250 000 descargas, suponiendo un 9.34% del total del número de rayos horario. Se puede ver que a partir de las 16 UTC, el número y porcentaje de descargas disminuye paulatinamente hasta el final del día, hasta el 2.49%.

Si tomamos las horas nocturnas, como referencia, desde las 21 UTC hasta las 4 UTC y sumamos todos los porcentajes, veremos que por la noche se dan aproximadamente el 19% de rayos nube-tierra, mientras que el 81% restante se da durante las horas diurnas.

Si nos fijamos en las horas posteriores al mediodía, durante la tarde, entre las 12 UTC y las 20 UTC es cuando se da el mayor porcentaje de descargas nube-tierra. En esta franja horaria se da el 61.4% de los rayos nube-tierra. Este hecho se debe a que durante la época estival y de transición de estaciones (primavera a verano y verano a otoño) es cuando se produce mayor calentamiento del suelo, de manera que la diferencia de temperaturas entre la superficie y las capas medias y altas de la troposfera aumenta.

Al aumentar la diferencia de temperatura entre la superficie y las capas medias y altas de la troposfera se favorece la intensidad de la convección, de modo que cuando la dinámica de la atmósfera favorece el aporte de humedad y los cambios de masas de aire necesarios, se producen nubes de gran crecimiento vertical que provocan multitud de rayos.

Evolución mensual del número de descargas eléctricas

Hemos visto anteriormente que existe un patrón muy característico en el número de rayos que caen a cada hora del día. ¿Y al mes? ¿Qué mes del año es el que más actividad nube-tierra tiene? ¿Y el mes que menos? En la Figura 3 se muestra la evolución mensual del número de rayos nube-tierra y su respectivo porcentaje sobre el total:

Si nos fijamos en la Figura 3, veremos que existe una variabilidad notable tanto en el número total de rayos nube-tierra registrados como en el porcentaje. Durante los meses de invierno es cuando se produce el mínimo de actividad eléctrica nube-tierra, mientras que en verano es cuando se produce el máximo.

En los meses centrales del año y a inicios del otoño se observa un patrón interesante en el conteo y porcentaje de rayos. En junio se produce un primer máximo en el número de descargas, con casi 600 000 rayos registrados en el período, suponiendo casi el 20% de todos los rayos registrados durante el año. En cambio, en julio la actividad eléctrica en la región cae hasta el 10.19% para luego repuntar ligeramente en agosto hasta el 13.3% aproximadamente.

En septiembre es cuando se produce el máximo de actividad eléctrica nube-tierra. Con más de 700 000 rayos nube-tierra, el 24.14% del total de rayos se produce en este mes, consecuencia de la llegada de masas de aire más frío en altura en contraste con un mar Mediterráneo muy cálido. Posteriormente, en los mapas de densidad de rayos nube-tierra comprobaremos que esto es así.

En los meses centrales del otoño es cuando la actividad nube-tierra disminuye considerablemente. Desde octubre hasta diciembre, el porcentaje sobre el total del rayos nube-tierra oscila entre el 4.7% y el 7.1% aproximadamente.

Ahora que conocemos algunas generalidades sobre los rayos nube-tierra y su distribución horaria y mensual, ¿dónde se concentra la mayor cantidad de descargas?

Densidad espacial de descargas eléctricas

Entendemos densidad espacial de descargas eléctricas a la relación que hay entre el número total de rayos (nube-nube o nube-tierra) que caen dentro de un área determinada. Se define como el número de rayos dividido por el área.

En este apartado encontrarás información sobre en qué región se ha producido la mayor cantidad de rayos nube-nube y nube-tierra en el período 2019-2023.

Densidad total de rayos nube-nube

Aunque los rayos nube-nube no tienen el mismo impacto que los nube-tierra, sí resulta interesante visualizar su distribución espacial. Como hemos visto anteriormente, los rayos nube-nube son mucho más comunes que los nube-tierra, con lo que es de esperar que su densidad espacial sea mayor.

En la Figura 4 se representa un mapa de densidad de rayos nube-nube por kilómetro cuadrado de área y promediado por día para el período de 2019 a 2023:

En la Figura 4 se puede ver una gran variabilidad espacial de la densidad de rayos nube-nube. Mientras que el extremo sur, suroeste, noroeste y norte de la Península Ibérica es donde existe menor densidad, a medida que nos desplazamos hacia el interior, norte y noroeste se produce un aumento considerable del número de rayos nube-nube por km².

En particular, hay 4 regiones de la Península que destacan por su actividad nube-nube: la región limítrofe entre Murcia, Andalucía y Castilla-La Mancha, la región que limita el norte de la Comunidad Valenciana y Aragón, así como el sur de La Rioja y zona pirenaica, donde existe la mayor concentración de rayos nube nube. En estas zonas la densidad alcanza localmente los 0.05 rayos/km² por día (18.25 rayos nube-nube/km² al año).

Existe un punto en común entre estas regiones, y es que todas tienen una orografía compleja. La presencia de zonas montañosas favorece el crecimiento de nubosidad vertical, que es la responsable de generar actividad eléctrica atmosférica.

Densidad total de rayos nube-tierra

Ahora que hemos visto de manera cualitativa la distribución espacial de la densidad de rayos nube-nube, pasemos a ver dónde y cómo se reparten sobre el entorno de la Península Ibérica los rayos nube-tierra.

En la Figura 5 se representa el mapa de densidad de rayos nube-tierra en el entorno de la Península Ibérica promediado por día para el período 2019-2023:

En la Figura 5 se puede apreciar que la mayor densidad de rayos nube-tierra se produce en las mismas zonas donde está el máximo de densidad de rayos nube-nube. Destacan sobre todo área pirenaica de Aragón y Cataluña, el Maestrazgo y Mar Balear. En estas zonas se aprecia un máximo de hasta 0.02 rayos/km² por día (7.3 rayos/km² por año) de media.

Al igual que ocurría en la distribución espacial de rayos nube-nube, la densidad de rayos nube-tierra disminuye progresivamente cuanto más al suroeste y norte de la región.

Veamos a continuación cómo se han repartido sobre el territorio los rayos nube-tierra para cada año.

Densidad anual de rayos nube-tierra

Tal y como hemos podido ver anteriormente, podemos deducir que cada año se producen tormentas tanto en la Península como en Baleares. Sin embargo, las tormentas nunca afectan por igual al territorio, con lo que cada año su distribución varía a lo largo del territorio. Esto también afecta a la cantidad de rayos registrados. En este apartado veremos cómo es la distribución anual de rayos nube-tierra desde 2019 a 2023.

En la Tabla 4 se muestran el número total de rayos nube-tierra por año:

Con los datos de la Tabla 4 sobre la mesa, se pueden extraer diferentes conclusiones:

• 2021 fue el año más tormentoso de la serie, con casi 1 millón de rayos nube-tierra registrados, suponiendo casi un tercio del total de rayos registrados en la serie.
• 2019 fue el año menos tormentoso de la serie, con apenas 281 mil descargas nube-tierra, suponiendo menos del 10% del total de rayos en el período estudiado.
• La actividad eléctrica en 2020 y 2023 fue similar, en torno a las 600 mil descargas, suponiendo alrededor de un 20% del total de rayos registrados en cada uno de esos años.

Conviene destacar que aunque un año en general sea menos tormentoso, localmente puede haberse registrado una elevada cantidad de descargas eléctricas. Veamos a continuación cómo se han repartido sobre el territorio las descargas nube-tierra para cada año.

Año 2019

En la Figura 6 se representa la densidad espacial de rayos nube-tierra registrados en el año 2019 en el entorno de la Península y Baleares:

En la Figura 6 llama la atención que los máximos de densidad se localizan en el mar. En concreto, el entorno del Mar Balear, litoral central catalán y el Mar Menor registraron densidades entre 0.01-0.02 rayos/km² por día (3.65-7.3 rayos/km² ). Es decir, que una de las regiones de mayor actividad eléctrica se situó en el propio mar. En cambio, conviene destacar otras áreas de gran actividad eléctrica, como el interior de Valencia, este y extremo sur de Castilla-La Mancha, con núcleos de descargas muy localizados debido a células tormentosas muy activas.

Año 2020

En la Figura 7 se representa la densidad espacial de rayos nube-tierra registrados en el año 2020 en el entorno de la Península y Baleares:

En la Figura 7 se puede ver que, comparando con el año 2019, 2020 fue un año con más densidad de rayos nube-tierra en general. Destacan sobre todo el litoral valenciano, Mar Balear y región pirenaica, aunque la densidad de descargas también fue notable en puntos del interior y norte peninsular. Las mayores densidades oscilaron entre 0.02-0.03 rayos/km² por día (7.3-11 rayos/km²).

Año 2021

En la Figura 8 se representa la densidad espacial de rayos nube-tierra registrados en el año 2021 en el entorno de la Península y Baleares:

Si nos fijamos en los datos representados en la Figura 8, veremos diferencias sustanciales con respecto a los mapas de 2020 y 2019. Se puede ver que la actividad eléctrica durante este año fue muy notable y con un gran aumento de la densidad de rayos nube-tierra con respecto a estos dos años anteriores. Se puede ver que la mayor densidad vuelve a localizarse sobre todo en el Mar Balear, aunque también destacan mucho zonas del litoral sur de Cataluña, interior de la Comunidad Valenciana y de nuevo zona pirenaica.

En particular, si nos fijamos en algunas zonas del Mar Balear, la densidad de rayos nube-tierra durante el 2021 alcanzó localmente más de 0.05 rayos/km²*día (18.25 rayos/km²).

Año 2022

En la Figura 9 se representa la densidad espacial de rayos nube-tierra registrados en el año 2022 en el entorno de la Península y Baleares:

Siguiendo la representación de datos de la Figura 9, en el año 2022 se puede apreciar una disminución considerable de la actividad eléctrica con respecto al año 2021. Sin embargo, se puede ver que algunas zonas la densidad de rayos más alta abarca un área más extensa, como en el levante mallorquín, donde en años anteriores la densidad de rayos no era particularmente elevada a pesar de que la densidad de rayos en toda la región de estudio sí lo era.

Durante este año, las mayores densidades de rayos nube-tierra alcanzaron los 0.01-0.02 rayos/km²*día (3.65-7.2 rayos/km²).

Año 2023

En la Figura 10 se representa la densidad espacial de rayos nube-tierra registrados en el año 2023 en el entorno de la Península y Baleares:

En el año 2023, la mayor densidad de rayos nube-tierra se ha localizado principalmente en áreas de tierra firme. En concreto, zonas como Navarra, La Rioja y sus zonas limítrofes con Castilla y León, Aragón, zona pirenaica de Cataluña e interior de la Comunidad Valenciana han tenido la mayor densidad de rayos nube-tierra. En estas zonas, la densidad rondó los 0.01-0.02 rayos/km²*día (3.65-7.2 rayos/km²).

Densidad estacional de rayos nube-tierra

¿Y qué ocurre cuando agrupamos los datos por estaciones? En la Tabla 3 puedes encontrar el porcentaje de rayos nube-tierra por estación del año:

Según los datos mostrados en la tabla 3, en verano es cuando se produce el mayor número de rayos nube-tierra, con un 43.4% seguido del otoño, con un 36%. En invierno es cuando menos rayos se registran, un 3%. A pesar de que septiembre es el mes del otoño en el que más rayos nube-tierra se registran, lo cierto es que el porcentaje acumulado estacional demuestra que es en verano cuando más rayos se registran.

Es bien sabido que las tormentas siguen un ritmo que depende de las estaciones del año. En la Península Ibérica, al estar situada en latitudes medias, la cantidad de radiación solar recibida varía a lo largo del año, con lo que en las épocas más cálidas es más probable observar actividad eléctrica, mientras que en las épocas más frías es menos probable.

¿Cómo varía la densidad de descargas nube-tierra a lo largo de las estaciones? Veamos a continuación cómo se distribuye espacialmente estas cantidades con las estaciones del año.

Primavera

En la Figura 11 se representa la densidad de rayos nube-tierra en Primavera:

En primavera, la mayor densidad de rayos nube-tierra no destaca por registrar valores elevados en ningún área de la Península. Sin embargo, se puede apreciar en la Figura 11 que existe una distribución homogénea de descargas nube-tierra. Esto es, que durante el período 2019 a 2023 se han producido tormentas repartidas por la mayor parte de la Península y Baleares, aunque la actividad eléctrica no destaca en gran medida.

Sin embargo, aunque las densidades no sean muy elevadas, ciertas áreas como el interior de la Comunidad Valenciana, interior de Cataluña y ciertas partes del norte peninsular son las que registran más rayos durante esta estación, coincidiendo con un período de transición en el que el calentamiento diurno comienza a favorecer el desarrollo de nubosidad vertical. Las densidades más elevadas oscilan entre 0.05-0.06 rayos/km²*día (4.6-5.6 rayos/km² en primavera) de media.

Verano

En la Figura 12 se representa la densidad de rayos nube-tierra en verano:

La característica principal sobre la climatología de rayos en verano que se aprecia en la Figura 12 es el máximo de descargas nube-tierra localizado en el sur de Aragón y norte de la Comunidad Valenciana, así como en la zona Pirenaica. En estas regiones, la densidad se sitúa entre 0.2-0.3 rayos/km²*día (18.7-28.1 rayos/km² en verano) de media.

Otras zonas en las que se aprecia una densidad notable de rayos nube-tierra es en la zona limítrofes entre Murcia, Andalucía y Castilla-La Mancha, así como el este de Castilla y León y La Rioja. La actividad tormentosa también fue destacable en el Mar Balear en este período.

Otoño

En la Figura 13 se representa la densidad de rayos nube-tierra en otoño:

Según los datos mostrados en la Figura 13, se puede ver cómo el máximo de densidad de rayos nube-tierra se ha desplazado hacia el Mar Mediterráneo con respecto al verano. Mientras que en verano la mayor actividad eléctrica se sitúa sobre tierra firme, en otoño el máximo de rayos se localiza en el Mar, en el entorno de las Islas Baleares, litoral valenciano y litoral catalán.

La principal razón física que explica este cambio de patrón en el máximo de densidad de rayos nube-tierra se debe a que a finales de verano y principios de otoño la temperatura del agua del mar Mediterráneo se sitúa sobre su máximo. Un mar muy cálido actúa como una gran fuerte de energía para la formación de tormentas.

Cuando se produce la llegada de cambios de masas de aire más cálido a más frío en altura, se generan las típicas tormentas intensas del otoño sobre la región Mediterránea principalmente por la diferencia de temperatura entre un mar muy cálido y una masa de aire frío en altura.

Invierno

En la Figura 14 se representa la densidad de rayos nube-tierra en invierno:

En comparación con la Firua 13, en la Figura 14 se puede ver un contraste muy llamativo en cuanto a la densidad de descargas en el entorno Ibérico-Balear. En invierno se produce una disminución drástica de la actividad eléctrica, de manera que en la Península hay muy pocas zonas con algo de actividad eléctrica apreciable.

Zonas como el litoral cantábrico, golfo de Huelva, Mar de Alborán y litoral mediterráneo son las que albergan la mayor actividad eléctrica nube-tierra en invierno, principalmente debido a la circulación de borrascas activas y descargas de aire frío en altura. No es desdeñable la actividad eléctrica en invierno en torno al Mar Balear. En invierno la densidad máxima oscila entre los 0.01-0.02 rayos/km²*día (0.9-1.8 rayos/km² en invierno) de media.

Conclusiones

En este artículo hemos expuesto una breve climatología de descargas eléctricas en el entorno de la Península Ibérica y Baleares durante los años 2019 y 2023. En vista de los resultados expuestos podemos extraer diversas conclusiones:

• En el entorno de la Península y Baleares se registraron 2 947 537 rayos nube-tierra.
• Entre las 12 UTC y las 20 UTC es cuando se da el mayor porcentaje de descargas nube-tierra. En esta franja horaria se da el 61.4% de los rayos nube-tierra.
• En septiembre es cuando se produce el máximo de actividad eléctrica nube-tierra. Con más de 700 000 rayos nube-tierra, el 24.14% del total de rayos se produce en este mes.
• La mayor densidad de rayos nube-tierra en el área pirenaica de Aragón y Cataluña, el Maestrazgo y Mar Balear. En estas zonas se aprecia un máximo de hasta 0.02 rayos/km² por día (7.3 rayos/km² por año) de media.
• 2021 fue el año más tormentoso de la serie, con casi 1 millón de rayos nube-tierra registrados, suponiendo casi un tercio del total de rayos registrados en la serie.
• 2019 fue el año menos tormentoso de la serie, con apenas 281 mil descargas nube-tierra, suponiendo menos del 10% del total de rayos en el período estudiado.
• En verano es cuando se produce el mayor número de rayos nube-tierra, con un 43.4% seguido del otoño, con un 36%.

Referencias

• Blog Meteoclim: Los rayos y su tipología
• Blog Meteoclim: El enigma de los rayos latentes
• Blog Meteoclim: Las tormentas y su clasificación
• Blog Meteoclim: Día Meteorológico Mundial 2022
• Canal de Youtube de spike95ist
• Canal de Youtube de Dan Robinson
• Canal de Youtube de Tom Warner

Artículos interesantes adicionales

Os recomendamos la lectura de Climatología de descargas eléctricas y de días de tormenta en España (AEMET).

En los últimos años, hemos sido testigos de un preocupante aumento en la frecuencia de los incendios forestales. Las campañas de prevención de incendios forestales siguen siendo cruciales, y especialmente cuando se pronostica un verano seco. Estas condiciones atmosféricas aumentan considerablemente el riesgo de incendios, haciendo que la preparación y la prevención sean más importantes que nunca.

En esta entrada, abordaremos un fenómeno que puede desencadenar incendios forestales, a menudo incontrolables y de difícil acceso para su extinción: los rayos latentes. Descargas eléctricas que pueden permanecer «dormidas» durante días o incluso semanas, antes de que las condiciones sean adecuadas para que el fuego se desate. Este fenómeno hace que los rayos latentes sean una causa invisible y traicionera de incendios forestales.

¿Cómo se genera un rayo latente?

El hold-over lightning o rayo latente es un fenómeno en el que un rayo llega a tierra, pero no produce un incendio forestal inmediato. En cambio, la energía del rayo puede permanecer almacenada en el suelo y raices durante varios días o semanas. Si las condiciones son favorables, como un clima seco y cálido, puede reactivarse y producir un incendio forestal.

Existen varios factores que contribuyen a la ocurrencia del hold-over lightning. En primer lugar, se necesita una tormenta eléctrica con suficiente intensidad para generar rayos latentes. Además, el impacto del rayo debe ser lo suficientemente fuerte para crear una descarga eléctrica que penetre en el suelo y genere una carga eléctrica residual. La topografía y la composición del suelo también pueden influir en la duración y la intensidad de las cargas eléctricas residuales.

Incendios asociados a los rayos latentes

Cuando un rayo impacta en un árbol, la descarga eléctrica puede penetrar en su interior, llegando hasta las raíces. Aunque no se produce la ignición del árbol de inmediato, ya que no dispone de suficiente oxígeno, comienza a producirse una combustión interna lenta que puede persistir durante 24 a 48 horas, e incluso en algunos casos hasta varios días después del impacto del rayo. Sin embargo, cuando las condiciones meteorológicas cambian, como un aumento del viento o una disminución de la humedad, el árbol puede incendiarse de forma repentina, dando lugar a un incendio forestal.

Este proceso subraya la importancia de la vigilancia continua y la preparación incluso cuando las condiciones parecen estar bajo control. La combinación de rayos latentes y un entorno seco puede transformar rápidamente un área tranquila en un escenario de emergencia.

¿Podrían los Rayos Latentes Provocar Incendios en España?

Sí, es posible que se produzcan incendios provocados por rayos latentes en España. Durante el verano, cuando las tormentas eléctricas son más frecuentes, las condiciones son propicias para este fenómeno. Aunque el porcentaje de incendios provocados por rayos en España es de alrededor del 5%, su detección tardía. El difícil acceso y la cantidad de combustible hacen que estos incendios sean especialmente peligrosos para nuestros bosques.

Un estudio realizado en España sobre los bosques mediterráneos entre 2009 y 2015 recopiló datos de 2702 incendios forestales iniciados por rayos. Estos datos fueron utilizados para analizar la frecuencia y la duración de los tiempos de retención de estos incendios, también conocidos como LIWs (Lightning-Ignited Wildfires). La información contribuyó a una base de datos global que registra los tiempos de retención de incendios causados por rayos, ayudando a entender mejor este fenómeno.

Además, el bioma es un factor importante en la relación entre los incendios forestales y el tiempo de retención de los LIWs. Por ejemplo, los bosques mediterráneos, conocidos por su clima cálido y seco, tienen una alta frecuencia de incendios forestales. Estudios en España, Portugal y Francia encontraron que los tiempos de retención de los LIWs varían desde 1.6 hasta 15.9 horas, con una mediana de 5.7 horas. En contraste, los bosques boreales, con su clima frío y húmedo, tienen una menor frecuencia de incendios.

En los útlimos años, se han documentado incendios forestales provocados por rayos latentes en España. Son destacables el incendio en el Parque Natural de Sierra Nevada en 2005 y en el Parque Nacional de las Tablas de Daimiel en 2012.

Innovación en la Detección de Rayos Latentes

Desde Meteoclim, estamos comprometidos con la prevención y detección temprana de este fenómeno. Hemos desarrollado un producto para la detección de rayos que permite categorizar aquellos que son potencialmente latentes. Utilizando el índice de Ångström, que estima la probabilidad de ocurrencia de incendios forestales causados por rayos a partir de la humedad relativa y la temperatura, podemos identificar áreas de alto riesgo.

El índice de Ångström se calcula a partir de la humedad relativa y la temperatura, y se presenta en cinco categorías que indican la probabilidad de ignición. Valores más bajos del índice de Ångström se correlacionan con una mayor probabilidad de ignición.

Conclusiones

La detección de los rayos latentes es fundamental para mejorar las estrategias de prevención y respuesta ante incendios forestales. Con la innovación en productos de monitoreo y la investigación continua, podemos proteger mejor nuestros bosques. En Meteoclim, desarrollamos herramientas avanzadas para la detección de rayos que ayuden en la toma de decisiones. La combinación de tecnología, investigación y conciencia pública es clave para enfrentar los desafíos que presentan los incendios forestales en un clima cada vez más impredecible.

Referencias

• J.V. Moris et al.: A global databas on holdover time of lightning-ignited wildfires.
• Copernicus Climate Change Service
• Pineda, N., & Rigo, G. (2017). Characterising the holdover phase of lightning-ignited wildfires in the Mediterranean region. Science of the Total Environment, 586, 951-961.
• MedForest. (2023). Lightning-ignited wildfires and holdover time.

La atmósfera es un sistema dinámico. Desde la formación de la Tierra, hace más de 4600 millones de años, ha sufrido transformaciones radicales. Ha pasado de ser una capa tóxica para la vida a convertirse en un equilibrado escudo gaseoso que la portege y sustenta.

En esta nueva entrada recorreremos los cambios clave en la atmósfera desde sus inicios a la actualidad. Discutiremos ha impactado en el desarrollo de la vida en nuestro planeta y cómo los cambios en su composición podrían influir en nuestro futuro.

Inicio: Creación de los planetas

La Tierra comenzó a formarse hace más de 4600 millones de años. La teoría de la acreción o agregación se ha establecido como explicación para la formación del planeta. Esta teoría consiste en concentraciones difusas de gases muy ligeros, H₂, He y otros gases más pesados como el C₂, N₂ o el NH₂. El hierro y los silicatos suponían un 0.5 %, pero al llegar a una concentración determinada se comienza un proceso de gravitación. Además se produce un aumento de temperatura debido a la formación del Sol.

Con el tiempo, las temperaturas alrededor del Sol se enfrían y se produce la agregación de cuerpos pequeños condicionando su composición a la distancia con el Sol. Estos cuerpos, al chocar producen una elevación de temperaturas. Se estima que la superficie de la Tierra en esos momentos tendría una temperatura superficial de 1000 ºK provocando fusión de Fe que pasaría a la zona central del planeta. Tras su formación, la Tierra no tenía atmósfera, ya que el proceso de formación impidió la presencia de gases. La composición actual de la atmósfera se ha generado según varias etapas en el tiempo que describiremos a continuación.

Atmósfera primigenia

Hace unos 3800 millones de años, la Tierra estaba formada por polvo y gases con un núcleo de hierro. La actividad volcánica y el bombardeo de meteoritos contribuyeron a la formación de una protoamósfera por la desgasificación del magma.

Esta protoatmósfera estaba formada por metano, amoniaco, vapor de agua y muy poco hidrógeno y Helio. Al quedar atrapados por las altas temperaturas se creó una densa capa rica en gases invernadero, lo cual mantenía el planeta extremadamente caliente. Sin oxígeno molecular libre y las altas concentraciones de CO2 y otros gases hubieran sido letales para los organismos.

El bombardeo de asteroides trajo consigo agua y gases adicionales, sentando las bases para futuras transformaciones en la atmósfera.

Atmósfera de segunda generación

Con el tiempo, la superficie de la Tierra comenzó a enfriarse debido a cantidad de óxidos de azufre (SO, SO₂ y SO₃) y otros aerosoles emitidos por los volcanes. Esto marcó el inicio de una atmósfera de segunda generación perdiendo sus componentes más ligero como el H₂ y He. Aún así continuaba siendo rica en dióxido de carbono (CO₂).

Debido al enfriamiento, solo una mínima fracción de H₂O pudo permanecer en fase gaseosa en el aire. El resto formó nubes y se produjeron precipitaciones tan abundantes que se formaron las primeras masas de agua.

Además, la formación de océanos permitió la captura y almacenamiento de CO₂ en forma de carbonatos, lo cual gradualmente redujo la cantidad de este gas en la atmósfera. Sin embargo, el oxígeno libre aún no estaba presente. La atmósfera consistía en una mezcla de dióxido de carbono, nitrógeno y vapor de agua. Con temperaturas todavía demasiado altas para la mayoría de las formas de vida actuales, pero bajas respecto al periodo anterior.

La temperatura en la superficie se estabilizó entre los 0-60 ºC debido a que el Sol estaba emitiendo menor radiación y por la presencia del CO₂ como mecanismo de regulación de la temperatura ya que el efecto invernadero era más importante que en nuestro tiempo.

Formación de oxígeno

La evolución de la vida en la Tierra, en particular la aparición de las cianobacterias hace aproximadamente 2,500 millones de años, marcó uno de los cambios más revolucionarios en la historia del planeta: la introducción de la fotosíntesis oxigénica. Los organismos autótrofos utilizaban la luz solar para convertir dióxido de carbono y agua en glucosa y oxígeno. Este proceso comenzó a transformar profundamente la atmósfera terrestre. Originalmente, el oxígeno producido por estas cianobacterias se disolvía en los océanos. Sin embargo, a medida que estos sumideros de oxígeno se saturaron, el oxígeno empezó a acumularse en la atmósfera.

Inicialmente, la fotodisociación del agua líquida jugó un papel importante en el aporte de oxígeno, pero fue eclipsado por la fotosíntesis. La acumulación de oxígeno en la atmósfera fue un proceso gradual. Al alcanzar un umbral crítico, permitió que su concentración aumentara, alterando la química de la atmósfera y los mares. Este cambio propició un ambiente más oxidante, muy diferente de las condiciones anaeróbicas anteriores.

La disponibilidad de oxígeno libre en la atmósfera fomentó formas de vida más complejas, capaces de utilizar el oxígeno para la respiración aeróbica. Este proceso es mucho más eficiente energéticamente que las reacciones anaeróbicas utilizadas por los organismos preexistentes. Además, aproximadamente el 20% del nitrógeno volcánico fue fijado al suelo por microorganismos, mientras que el resto se acumuló en el aire debido a su débil reactividad química y baja solubilidad en agua.

La transformación provocada por la fotosíntesis oxigénica no solo sustentaba el crecimiento de las cianobacterias, sino que también estableció las bases para la diversificación de la vida en la Tierra, introduciendo gradualmente el oxígeno en un mundo que había subsistido sin él.

La Gran Oxidación

Este lento proceso de acumulación de oxígeno culminó en la Gran Oxidación. Este evento transformó radicalmente el entorno terrestre hace aproximadamente 2,400 millones de años. La concentración de oxígeno en la atmósfera alcanzó niveles que permitieron la oxidación masiva de gases de efecto invernadero y otros compuestos químicos. Esto cambió la química de la atmósfera y del planeta, eliminando muchos gases de efecto invernadero y enfriando significativamente la Tierra.

El aumento en el nivel de oxígeno también permitió que formas de vida más complejas y eficientes energéticamente se desarrollaran. Estos organismos, que dependían del oxígeno para la respiración, comenzaron a proliferar, diversificando la vida en la Tierra. Además, la acumulación de oxígeno en la atmósfera alta llevó a la formación de la capa de ozono, un escudo crucial que protegió a las formas de vida emergentes de la radiación ultravioleta del sol.

Cambios en el Fanerozoico

Desde hace unos 540 millones de años hasta el presente ha habido un aumento significativo en los niveles de oxígeno. Esto se debe en gran medida por la proliferación de plantas terrestres desde hace unos 470 millones de años aproximadamente. A través de la fotosíntesis, han transformado la atmósfera, aumentando los niveles de oxígeno y reduciendo los niveles de dióxido de carbono.

La acumulación de oxígeno ha permitido una mayor diversificación y complejidad de la vida. A su vez, que la reducción del dióxido de carbono ha contribuido a estabilizar el clima global. Esto ha permitido la expansión de los ecosistemas terrestres y marinos, creando las condiciones para la evolución de los organismos pluricelulares y, eventualmente, para la aparición de los humanos.

Atmósfera actual y conclusiones

Las modificaciones en la composición de la atmósfera ha propiciado la aparición de nuevas formas de vida aeróbicas. Al aumentar el consumo de oxígeno y disminuido el de dióxido de carbono, se alcanza un equilibrio. Este equilibrioha dado lugar a lo que conocemos como la atmósfera actual.

La formación de la capa de ozono ha hecho posible la proliferación de vida en tierra firme. Sin embargo, este equilibrio se ha visto perturbado desde el inicio de la revolución industrial, incrementado la concentración de CO2 en la atmósfera. El aumento de dióxido de carbono y otros gases de efecto invernadero plantea desafíos para la estabilidad climática.

La actividad humana, como el uso masivo de combustibles fósiles, incrementan los niveles de gases de efecto invernadero a ritmos alarmantes. Esta acumulación está desestabilizando el clima global, alterando los patrones meteorológicos y elevando los niveles del mar. Las decisiones que se tomen serán cruciales para el futuro de la atmósfera y la estabilidad de nuestro planeta.

Comprender los cambios en nuestra atmósfera es esencial para fundamentar las decisiones y estrategias futuras. Estas tendrán que estar destinadas a mitigar el impacto del cambio climático acelerado provocado por nuestras actividades industriales y energéticas.

Referencias

• «Oxygen: The molecule that made the world» por Nick Lane

• Biografía de la Tierra. Historia de un planeta singular. Anguita Virella, F. (2002). Aguilar.

• «The rise of oxygen in Earth’s early ocean and atmosphere» por Timothy W. Lyons, Christopher T. Reinhard, y Noah J. Planavsky.