Estudos anteriores indicaram uma tendência mundial crescente de eventos intensos de precipitação sob a influência do aquecimento global. Eventos de forte precipitação aumentam o risco de inundações, exercendo efeitos devastadores na sociedade humana e no meio ambiente, especialmente para metrópoles com densas populações. Como uma das maiores cidades do mundo, Pequim é altamente vulnerável a eventos de precipitação cada vez mais frequentes e intensos, como o evento de chuva torrencial em 21 de julho de 2012, quando a cidade enfrentou suas chuvas mais fortes nas últimas décadas, com uma quantidade recorde de 460 mm em 18 horas. Os cientistas descobriram que os eventos de chuva de curta duração (SDR) (um evento de chuva de 6 horas ou menos de duração) dominam a quantidade total de chuva em Pequim no verão, e a quantidade de chuva de eventos de SDR aumentou significativamente nas últimas décadas. Assim, é de grande importância fornecer previsões precisas de eventos SDR - algo que continua sendo um desafio considerável para cientistas e previsores.
Os cientistas notaram e aproveitaram os raios para prever tempestades que se aproximam, mas existem poucos métodos potentes de previsão ou aviso disponíveis para a chuva causada por tais tempestades - especialmente eventos SDR. Depois de estudar a relação entre relâmpagos e precipitação em Pequim durante as estações quentes de 2006 e 2007, cientistas do Instituto de Física Atmosférica, Academia Chinesa de Ciências (Fan Wu e Xiaopeng Cui) e seu co-autor (Da-lin Zhang, University of Maryland) desenvolveu uma abordagem de alerta a curto prazo baseada em relâmpagos para eventos SDR, e testou seu desempenho na Região Metropolitana de Pequim (BMR). Suas descobertas foram publicadas recentemente em Pesquisa Atmosférica . A nova abordagem usa taxas crescentes de relâmpagos, chamados de saltos relâmpago, observado por sistemas de localização de relâmpagos, para fornecer avisos antecipados para eventos SDR. Diferente das abordagens de aviso anteriores para outros tipos de clima severo causados por tempestades (por exemplo, tornados, granizo e rajadas de vento), nesta abordagem, um rápido aumento na taxa de precipitação (referido como um salto de chuva) em um evento SDR é escolhido como o alvo de aviso. A abordagem de alerta a curto prazo proposta neste estudo foi projetada para dois tipos de eventos SDR - a saber, aqueles com taxas de chuva moderadas e intensas.
Para fornecer previsões mais precisas de eventos SDR, os autores desenvolveram modelos graduados de advertência a curto prazo, alterando os parâmetros no algoritmo de salto de relâmpago com base em sua nova abordagem. Esses modelos podem emitir sinais diferentes com base na intensidade do salto do raio para melhorar o desempenho do aviso de previsão a curto prazo. Os modelos utilizam sinais de alerta de baixo nível para capturar o máximo possível de eventos SDR, e aproveite os sinais de alerta de alto nível para melhorar a confiabilidade do alerta. Para verificar o desempenho dos modelos, um total de 870 eventos SDR moderados e 452 intensos durante o BMR foram selecionados. Os resultados mostraram um desempenho encorajador do modelo. Os modelos de alerta forneceram alertas precoces bem-sucedidos para 67,8% (87,0%) dos eventos SDR moderados (intensos), com falsos alarmes de 27,0% (22,2%). Além disso, os modelos proporcionaram um tempo médio de aviso mais longo para os eventos SDR intensos (52,0 minutos) do que os moderados (36,7 minutos).
Finalmente, os autores validaram ainda mais os modelos usando três tempestades típicas de chuvas fortes que eram independentes daquelas usadas para desenvolver os modelos. Os resultados mostraram que os modelos apresentam uma capacidade de alerta encorajadora para eventos SDR de escalas regionais a meso-γ. "Nossa abordagem fornece uma nova perspectiva sobre a previsão de eventos SDR, "diz o Prof. Xiaopeng Cui, o autor correspondente do estudo.
