Puede que haga más calor de lo que indica tu aplicación meteorológica

Según una nueva investigación, es muy probable que las temperaturas abrasadoras de este verano fueran incluso más altas que las reportadas para quienes viven en áreas urbanas desatendidas.

Está bien establecido que las zonas más pobres de las ciudades suelen ser más calurosas que sus barrios más ricos. Llamadas «islas de calor urbanas», estas comunidades tienen más edificios, menos vegetación y una densidad de población ligeramente mayor, que se combinan para producir el efecto de calentamiento.

Una nueva investigación realizada por ingenieros ambientales de la Universidad de Duke ha demostrado que las herramientas de ciencia ciudadana utilizadas para medir el calor en estas áreas urbanas probablemente subestiman el problema de las islas de calor. Los investigadores también sugieren un método estadístico para mejorar las estimaciones del calor urbano.

La investigación aparece en la revista. Cartas de ciencia y tecnología ambiental.

«Las áreas más pobres de una ciudad también tienden a tener la menor cantidad de estaciones meteorológicas de las cuales extraer datos, por lo que si vamos a confiar en sus datos, necesitamos o agregamos más sensores terrestres o intentamos ajustar los datos faltantes. » dice Zach Calhoun, estudiante de doctorado en ingeniería civil y ambiental en Duke.

«Si bien tener datos precisos sobre la temperatura puede ser importante para los residentes que realizan sus actividades diarias, es especialmente importante para los responsables políticos que dependen de los datos para tomar decisiones bien informadas», dice Calhoun.

«El calor extremo también conduce a una mala calidad del aire, y los impactos resultantes en la salud respiratoria y cardiovascular deben monitorearse para el beneficio de todos», agrega Marily Black, científica de salud pública del Institute of Underwriter’s Laboratory (UL) Chemical Insights Research y coautora del estudio. papel. «Esto es especialmente cierto para los vulnerables de las zonas urbanas, como los niños y los económicamente desfavorecidos».

Estos datos provienen del popular sitio web meteorológico Weather Underground, que se fundó en 1995 como una consecuencia de la base de datos meteorológica en línea de la Universidad de Michigan. Funciona extrayendo datos no sólo de estaciones meteorológicas oficiales del gobierno, que son relativamente escasas, sino también de estaciones meteorológicas instaladas por científicos ciudadanos esencialmente en sus propios patios traseros. Hoy en día, Weather Underground recibe datos de más de 250.000 de estas estaciones meteorológicas personales. En 2012, fue adquirida por The Weather Channel, que también cuenta con esta red de estaciones privadas.

Si bien no son caras, las estaciones meteorológicas personales cuestan varios cientos de dólares cada una. Como era de esperar, estos se compran y construyen con mayor frecuencia en los barrios más ricos que en los más pobres. Y esto puede causar problemas cuando se depende de una gran cantidad de ellos para obtener información meteorológica.

«Algunos de los sensores pueden estar un poco fuera de lugar, pero si se juntan muchos de ellos, los datos agregados son bastante confiables», dice Mike Bergin, profesor de ingeniería civil y ambiental en Duke. “Más datos son buenos datos. Y menos datos son malos datos”.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que las zonas más pobres y calurosas de una ciudad no tienen tantas estaciones meteorológicas personales, si es que tienen alguna. Para abordar este problema, hay dos posibles soluciones: instalar más estaciones meteorológicas o encontrar una manera de corregir la falta de datos.

Estadísticas al rescate.

Trabajando con David Carlson, profesor asistente de ingeniería civil y ambiental en Duke, el grupo extrajo cuatro años de datos para todo el estado de Carolina del Norte de los servidores de Weather Underground. Luego trazaron dónde estaban ubicadas esas estaciones y compararon sus números con el ingreso medio de cada área.

Como era de esperar, hubo una fuerte correlación entre los ingresos y los datos, con más estaciones instaladas en áreas con ingresos medios más altos. Luego, los investigadores hicieron algo de gimnasia estadística y aplicaron la misma correlación a sus datos de temperatura.

«Este fue un truco inteligente que se le ocurrió a Zach para generar una lectura de calor más precisa», dice Carlson. «Pero luego estaba la cuestión de si esta corrección crearía realmente mapas de calor más realistas».

Para validar su enfoque, los investigadores recurrieron al Sistema Nacional Integrado de Información sobre Salud y Calor (NIHHIS). En 2021, la organización federal seleccionó 15 ubicaciones para su campaña NIHHIS-CAPA HeatWatch, donde grandes grupos de científicos y voluntarios comunitarios tomaron múltiples lecturas de calor y humedad durante un solo día en ciudades enteras. Afortunadamente, tanto Raleigh como Durham, Carolina del Norte, fueron parte del proyecto.

El equipo tomó lecturas de Weather Underground para Durham ese mismo día de 2021 y aplicó su corrección estadística en toda la ciudad. Descubrieron que sus resultados en toda la ciudad (y, lo que es más importante, en áreas con pocos o ningún dato personal de la estación meteorológica) estaban mucho más cerca de los datos de la campaña HeatWatch.

Estas también fueron algunas de las partes más calurosas de la ciudad, con temperaturas que excedieron lo que informaron Weather Underground y The Weather Channel.

«Nuestro trabajo demuestra que se pueden hacer correcciones y obtener mejores estimaciones de las islas de calor urbanas mediante este tipo de métodos», afirma Carlson. «También resalta la necesidad de estaciones meteorológicas adicionales para que seamos conscientes de cuán caluroso es el verano para los miembros más pobres de nuestra comunidad».

El apoyo a esta investigación provino de una colaboración con el Underwriter’s Laboratory (UL).

Fuente: Universidad de Duke