Un millón para saber cuándo una supercélula puede generar un tornado

La meteorología sabe reconocer bastante bien el escenario en el que pueden aparecer tornados. Puede medir la inestabilidad, la humedad, los cambios del viento con la altura y detectar una supercélula girando en el radar. El problema llega en el último tramo, quizá el más importante: dos tormentas pueden parecer peligrosamente similares y, sin embargo, solo una termina fabricando un tornado.

La Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos ha destinado 1.099.777 dólares durante tres años a un equipo de la Universidad Estatal de Pensilvania para atacar precisamente ese agujero en el conocimiento meteorológico. Los investigadores quieren averiguar si la turbulencia situada muy cerca del suelo proporciona una de las piezas que faltan para anticipar qué supercélulas producirán tornados y bajo qué condiciones pueden hacerlo.

No es un problema menor ni una sutileza académica. Apenas una parte de las supercélulas termina generando un tornado. Saber que existe una gran tormenta rotatoria, por tanto, no basta. Ahí reside una de las fronteras más incómodas de la predicción meteorológica moderna: vemos la pólvora, pero no siempre sabemos cuál será la chispa.

El gran enigma no es detectar la tormenta, sino su siguiente movimiento

Una supercélula no es simplemente una tormenta especialmente aparatosa. Su característica fundamental es una corriente ascendente profunda y persistente que rota, lo que los meteorólogos denominan mesociclón. Esa arquitectura interna puede sostener tormentas durante mucho tiempo y favorecer granizo muy intenso, rachas destructivas y algunos de los tornados más violentos.

Pero supercélula no significa tornado. Esa equivalencia, tan cómoda para el cine y tan inútil para la ciencia, sencillamente no existe.

Los meteorólogos conocen desde hace décadas ingredientes que elevan el riesgo: una atmósfera inestable, suficiente humedad y una fuerte cizalladura vertical del viento, es decir, cambios de velocidad o dirección del viento a medida que aumenta la altura. Aun reuniéndose esas condiciones, unas tormentas generan tornados mientras otras pasan de largo con granizo, viento y espectáculo eléctrico.

Ese salto entre una tormenta capaz de producir un tornado y otra que finalmente no lo hace es el territorio en el que entra la nueva investigación. El objetivo no consiste tanto en descubrir un fenómeno desconocido como en comprender mejor qué sucede durante los minutos decisivos.

La pista puede estar a pocos metros del suelo

El trabajo estará dirigido por Paul Markowski, profesor de Meteorología y Ciencias Atmosféricas de Penn State, junto con otros investigadores especializados en tormentas severas. La investigación parte de una idea que ha ganado fuerza con las simulaciones recientes: la atmósfera real es bastante más desordenada de lo que representaban algunos modelos clásicos de formación de tornados.

En simulaciones realizadas con una capa atmosférica turbulenta próxima al suelo, los vórtices semejantes a tornados aparecieron mediante mecanismos diferentes a los observados en experimentos más idealizados. Es un matiz importante. Un modelo puede reproducir una tormenta convincente y, al mismo tiempo, simplificar demasiado el camino físico que conduce hasta ella.

Dentro de esas simulaciones aparecían zonas estrechas y alargadas de aire con una marcada rotación vertical. Los investigadores las describen informalmente como «gusanos de vorticidad», un nombre casi simpático para un mecanismo atmosférico que podría terminar teniendo consecuencias bastante menos amables.

Los «gusanos de vorticidad» que podrían alimentar un tornado

La vorticidad expresa, simplificando, la tendencia de una masa de aire a girar. En la capa situada junto a la superficie pueden desarrollarse estructuras turbulentas alargadas con una rotación apreciable. Cuando una supercélula absorbe ese aire hacia su corriente ascendente, la convergencia podría estirar e intensificar la rotación y convertir pequeñas semillas atmosféricas en circulaciones mucho mayores.

La hipótesis resulta especialmente interesante porque permitiría explicar una vieja frustración: por qué dos supercélulas aparentemente parecidas, inmersas incluso en ambientes meteorológicos semejantes, pueden comportarse de forma radicalmente distinta.

No significa que esos remolinos sean ya una causa universal demostrada de la formación de tornados. Ese matiz es esencial. Las simulaciones apuntan a que la turbulencia podría facilitar la tornadogénesis, pero aún queda por determinar cuánto pesa este mecanismo en una tormenta real y qué otros procesos intervienen al mismo tiempo.

Los radares ya han visto estructuras parecidas en tormentas reales

El interés creció cuando observaciones realizadas con lidar Doppler móvil alrededor de supercélulas detectaron estructuras de vorticidad próximas al suelo parecidas a las obtenidas en las simulaciones. La frontera entre el ordenador y la atmósfera empezaba, por fin, a estrecharse.

Es un detalle fundamental. Una cosa es obtener un mecanismo elegante dentro de un superordenador y otra encontrar su huella en una tormenta real, desplazándose, absorbiendo aire y cambiando de estructura sobre el terreno.

En algunos casos estudiados, estos pequeños remolinos estuvieron relacionados con el desarrollo de circulaciones próximas al suelo, aunque no todas alcanzaron intensidad tornádica. También se detectaron estructuras similares durante una supercélula que produjo un gran tornado en Oklahoma. La distancia entre los instrumentos y la zona exacta de formación impidió, sin embargo, demostrar una relación directa.

Es decir: existe una pista seria, pero todavía no una sentencia científica. Precisamente ahí se instala el nuevo proyecto.

Superordenadores, aprendizaje automático y globos dentro de tormentas

La investigación combinará simulaciones numéricas de alta resolución, aprendizaje automático y observaciones atmosféricas recogidas sobre el terreno. Los modelos permitirán modificar repetidamente las condiciones de una tormenta: estabilidad, humedad, viento, turbulencia y temperatura.

Una supercélula virtual puede ejecutarse cientos de veces alterando apenas una variable. La naturaleza, claro, no concede esa comodidad. Una tormenta pasa una vez y se acabó. Por eso las simulaciones son tan útiles: permiten desmontar el mecanismo, cambiar una pieza y observar qué ocurre después.

El aprendizaje automático ayudará a identificar patrones dentro de volúmenes enormes de información. No se trata de convertir la meteorología en una bola de cristal digital, sino de detectar relaciones difíciles de reconocer cuando miles de variables cambian simultáneamente.

Los investigadores emplearán también mediciones de temperatura, presión, humedad y viento recopiladas durante campañas de observación de supercélulas. Parte de esos datos procede de pequeños globos equipados con sensores capaces de penetrar en zonas de una tormenta donde obtener información directa resulta especialmente complicado.

La combinación tiene bastante sentido: la atmósfera real aporta las pruebas y el modelo permite desmontarlas pieza por pieza.

Lo que cambiaría una predicción mejor

El objetivo práctico es reducir la distancia entre detectar una tormenta peligrosa y determinar que esa tormenta concreta está evolucionando hacia un tornado. Ahí se juega una parte importante de la mejora futura de los avisos meteorológicos.

Una predicción más precisa permitiría reconocer antes las señales realmente preocupantes, pero también reducir alertas asociadas a tormentas que finalmente no producen tornados. Un exceso de avisos tampoco es inocuo: cuando una población recibe demasiadas alertas que no terminan materializándose, aparece el conocido problema de la fatiga de alarma.

Conviene rebajar, eso sí, una expectativa tentadora. Esta investigación no promete predecir con días de antelación que un tornado atravesará una calle determinada a una hora exacta. La tornadogénesis ocurre a escalas espaciales y temporales muy pequeñas, dentro de sistemas atmosféricos profundamente caóticos.

El avance más realista sería otro: reconocer con mayor antelación las señales internas que indican que una supercélula está cruzando el umbral peligroso. Cinco minutos pueden parecer poca cosa frente a un mapa meteorológico. Bajo una sirena, cambian de tamaño.

Décadas persiguiendo la misma pregunta

La incógnita viene de lejos. Grandes campañas científicas estadounidenses llevan décadas persiguiendo supercélulas con radares móviles, estaciones meteorológicas, globos y vehículos instrumentados para entender cómo, cuándo y por qué se forman los tornados.

Lo que ha cambiado es la resolución con la que puede observarse y simularse la atmósfera. Procesos que antes quedaban diluidos dentro de una cuadrícula informática empiezan a aparecer como pequeñas estructuras coherentes. Un remolino de aire de escala modesta puede acabar siendo científicamente más revelador que una gigantesca nube visible desde decenas de kilómetros.

La meteorología funciona a veces así: durante años se mira hacia arriba y parte de la respuesta estaba rozando el suelo.

El minuto decisivo puede esconderse en la turbulencia

El proyecto se prolongará durante tres años y tratará de determinar si esas estructuras turbulentas próximas a la superficie son un mecanismo habitual de formación de tornados, funcionan únicamente bajo determinadas condiciones o constituyen una pieza más dentro de un proceso mucho más diverso.

Resolverlo no eliminará la incertidumbre meteorológica. Probablemente tampoco exista una única receta universal para fabricar un tornado. Las simulaciones recientes apuntan precisamente hacia una posibilidad más incómoda y, científicamente, más interesante: tormentas parecidas podrían llegar al tornado por caminos diferentes.

El millón de dólares, por tanto, no compra una respuesta cerrada. Compra capacidad de cálculo, observaciones, experimentos y tiempo para acercarse a ella. Y detrás de todo ese trabajo permanece una cuestión extraordinariamente concreta: entre una supercélula que amenaza y otra que termina produciendo un tornado, qué cambia exactamente en esos últimos minutos.