Contrastes del suelo aumentan las lluvias extremas en regiones de megatormentas

Un estudio internacional ha demostrado que los contrastes de humedad del suelo pueden amplificar hasta un 30 % las precipitaciones en zonas tropicales propensas a megatormentas, revelando un factor crucial que suele pasarse por alto en los modelos meteorológicos.

Autor - Aldo Venuta Rodríguez

3 min lectura

Tormenta de polvo avanzando sobre el paisaje semiárido de Mali antes de intensas lluvias en el Sahel.
Intensa tormenta de polvo en Mali, fenómeno precursor de lluvias torrenciales en la región del Sahel. (Créditos: Françoise Guichard / Laurent Kergoat / Fototeca CNRS)

Durante décadas, los pronósticos climáticos se han enfocado principalmente en las condiciones atmosféricas. Sin embargo, un estudio liderado por el Centro de Ecología e Hidrología del Reino Unido (UKCEH) aporta una visión transformadora: la superficie terrestre también juega un papel determinante en la formación e intensidad de las tormentas más destructivas del planeta.

El análisis, publicado en Nature Geoscience, se centró en los contrastes de humedad del suelo en regiones como África, India y Sudamérica. Se descubrió que las diferencias entre zonas secas y húmedas, a lo largo de cientos de kilómetros, generan alteraciones atmosféricas que intensifican las lluvias. En los puntos calientes de megatormentas, el efecto puede elevar las precipitaciones entre un 10 % y un 30 %.

La autora principal, la meteoróloga Emma Barton del UKCEH, explica que los sistemas convectivos de mesoescala —tormentas de gran tamaño que pueden viajar cientos de kilómetros— son responsables de graves inundaciones, deslizamientos de tierra y pérdidas humanas en regiones que albergan a casi 4.000 millones de personas. El cambio climático, al acentuar los extremos de humedad del suelo, está intensificando aún más este fenómeno.

Estas tormentas ya han dejado huellas trágicas. En 2024, una tormenta eléctrica en Bengala dañó 800 viviendas y dejó cinco muertos. En marzo de 2025, una intensa tormenta en Argentina provocó 13 muertes, más de 1.000 desplazados y severos daños en infraestructura. En África occidental y central, el año pasado murieron más de 1.000 personas por lluvias torrenciales, y cientos de miles quedaron sin hogar.

Para llegar a estas conclusiones, el equipo analizó 20 años de datos satelitales, combinados con modelos climáticos avanzados. Las regiones incluidas fueron el Sahel africano, India, Sudamérica y África austral. En todas ellas, se observó que los patrones de humedad del suelo podían predecirse entre dos y cinco días antes de una tormenta, lo que abre la puerta a alertas tempranas más eficaces.

Según la meteoróloga Cornelia Klein, también del UKCEH, este hallazgo obliga a repensar los modelos meteorológicos actuales: «Los contrastes de humedad del suelo generan variaciones en la temperatura del aire, lo que a su vez altera el flujo de los vientos y favorece la formación de tormentas más intensas». Este efecto, conocido como turbulencia atmosférica, promueve el desarrollo de nubes y precipitaciones a gran escala.

Además, se detectaron patrones similares en otras regiones afectadas por tormentas severas, como China, Australia y las Grandes Llanuras de Estados Unidos. Aunque aún faltan datos para un análisis global completo, los investigadores creen que el fenómeno es generalizado y debe integrarse en los sistemas de alerta temprana en todo el mundo.

El equipo trabaja actualmente con modelos climáticos de última generación para profundizar en cómo las variaciones regionales influyen en la intensidad de las tormentas. También desarrollan herramientas digitales para pronósticos a corto plazo más fiables, incluyendo un portal basado en datos satelitales para monitorear condiciones atmosféricas y del suelo en África.

Este avance, financiado por el Consejo de Investigación del Medio Ambiente Natural del Reino Unido (NERC), se suma a investigaciones previas que ya habían demostrado que la superficie terrestre puede influir en la trayectoria de las megatormentas e incluso en su frecuencia cuando hay deforestación masiva.

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