La capa de nieve vista desde el espacio: un nuevo método podría mejorar las previsiones de inundaciones
Pocos se dan cuenta de que el agua que retiene la nieve (en forma de capa de nieve) es importante para comprender cómo predecir y prevenir las inundaciones. Sin embargo, ha sido muy difícil predecirlo con precisión. Ahora, un equipo ha combinado dos técnicas para crear medidas más precisas.
Predecir el tiempo es un desafío, pero predecir la formación de la capa de nieve es aún más complejo. No solo ha sido difícil de capturar históricamente, debido a su ubicación en condiciones remotas y hostiles, sino que también presenta una gran variabilidad en el paisaje.
Recientemente se han desarrollado métodos de monitoreo espacial, lo que ha dado lugar a nuevas misiones de radar espacial, como la Canadian Terrestrial Snow Mass Mission and projects de la NASA. Sin embargo, aún existen limitaciones.
La medida del manto nivoso suele ser el equivalente en agua de nieve (SWE, en inglés). Equivale a la profundidad del agua que resultaría del derretimiento de esa nieve. Conocer esta cantidad ayuda a comprender el suministro de agua e identificar los riesgos de inundación.
Monitoreando la nieve
Muchas técnicas de monitoreo de la nieve se basan en la teledetección satelital, pero esto presenta dificultades para obtener una medición precisa del SWE. El desarrollo del manto nivoso ya implica dinámicas complejas que involucran el intercambio de energía entre la nieve y la composición química de la atmósfera y el suelo. Estas dinámicas son aún más complejas en entornos montañosos.
“Las profundidades son fáciles de medir, pero a menudo varían mucho de un lugar a otro y eso requiere muchas mediciones en diferentes lugares para obtener una buena estimación”, explicó Chris Hiemstra para la NASA.
La densidad es más compleja porque cambia con la edad de la nieve y las condiciones locales. Por ejemplo, la nieve recién caída es ligera y aireada, con solo un 5-10 % de agua en copos que se pueden mover con una ligera respiración. En condiciones más cálidas de manto nivoso en el suelo, los copos de nieve transportados por las nubes se fusionan y se transforman en granos redondos, más grandes y unidos, de mayor densidad. Con el viento, la nieve se dispersa, se fragmenta y se acumula en ventisqueros, pero incluso así, solo contiene un 40-50 % de agua. La variabilidad en la profundidad y la densidad dificulta el mapeo de la nieve superficial.
El nuevo método de monitoreo adopta un enfoque holístico
Un nuevo estudio profundiza en los datos de radar para el monitoreo de la nieve y brinda una idea de cómo se pueden combinar las técnicas ópticas para un monitoreo de la nieve más preciso.
Esta nueva investigación se llevó a cabo sobre la impresionante Sierra Nevada. El equipo utilizó datos InSAR de banda L obtenidos previamente por UAVSAR aerotransportado durante la campaña SnowEx 2020 de la NASA, una investigación de un año sobre técnicas para estudiar las características de la nieve y sus métodos de estudio.
Scientists, start your (snow machine) engines!@NASAs SnowEx starts its final campaign this week in Alaskas boreal forests and tundra.
— NASA Earth (@NASAEarth) March 11, 2023
More than three dozen researchers are in the field, measuring different snow conditions and flying instruments over snowy landscapes. ️ pic.twitter.com/LnIOpEpVEC
El estudio de 2025 reveló incertidumbre en una técnica establecida que implica la recuperación de SWE InSAR en banda L, como la detección de nieve subdosel. Demostró que los datos de la cubierta de nieve deben seleccionarse cuidadosamente cuando se utiliza el monitoreo satelital de SWE.
El Dr. Jack Tarricone, investigador principal del Laboratorio de Ciencias Hidrológicas de la NASA, comentó: "Este estudio subraya la importancia crucial de seleccionar los datos correctos sobre la capa de nieve para obtener datos precisos de SWE".
La combinación de datos ópticos y de radar proporciona resultados precisos
El enfoque multisensorial del equipo al combinar datos ópticos y de radar demostró cómo la combinación de métodos a veces puede crear resultados de monitoreo óptimos y más precisos.
El Dr. Tarricone añadió: "Nuestros hallazgos demuestran que la combinación de datos ópticos y de radar puede mejorar significativamente la precisión de las mediciones de SWE, esenciales para la gestión de los recursos hídricos en las regiones dependientes de la nieve".
Mientras misiones de radar espaciales como NISAR se preparan para su lanzamiento, esta investigación proporciona información valiosa para optimizar las técnicas de estimación de SWE para aplicaciones más amplias.
Este descubrimiento podría abrir camino a través de la complejidad para lograr mediciones más precisas y rápidas del manto nivoso. El método holístico del equipo podría respaldar la gestión hídrica y la previsión de inundaciones, así como la gestión de sequías y el análisis climático desde la escala local hasta la global.
Referencias de la noticia
Jack Tarricone, Ross Palomaki, Karl Rittger, Anne Nolin, Hans-Peter Marshall, Carrie Vuyovich. Investigating the Impact of Optical Snow Cover Data on L-Band InSAR Snow Water Equivalent Retrievals. J Remote Sens. 2025;5:0682.DOI:10.34133/remotesensing.0682
Meloche, J., Leroux, N. R., Montpetit, B., Vionnet, V., and Derksen, C.: Radar-equivalent snowpack: reducing the number of snow layers while retaining their microwave properties and bulk snow mass, The Cryosphere, 19, 2949–2962, https://doi.org/10.5194/tc-19-2949-2025 2025