¡El calor en la ciudad es peor de lo que parece!

DURHAM, Carolina del Norte — Existe una alta probabilidad de que las temperaturas abrasadoras de la semana pasada fueran incluso más calientes de lo que se informó para quienes viven en áreas urbanas marginadas.

Está bien establecido que las áreas más pobres dentro de las ciudades suelen ser más calientes que sus vecindarios más ricos. Estas comunidades, conocidas como “islas de calor urbanas”, tienen más edificios, menos vegetación y una densidad de población algo mayor, lo que se combina para producir el efecto de calentamiento.

Una nueva investigación de 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 subestimen el problema de las islas de calor. Los investigadores también sugieren un método estadístico para mejorar las estimaciones del calor urbano.

La investigación apareció en línea el 17 de junio en la revista Environmental Science and Technology Letters.

“Las áreas más pobres de una ciudad también tienden a tener la menor cantidad de estaciones meteorológicas de las que extraer datos, por lo que si vamos a depender de sus datos, necesitamos agregar más sensores terrestres o intentar ajustar los datos faltantes”, dijo Zach Calhoun, estudiante de doctorado en ingeniería civil y ambiental en Duke. “Si bien tener datos de temperatura precisos puede ser importante para los residentes que realizan sus actividades cotidianas, es especialmente importante para los responsables políticos que se basan en los datos para tomar decisiones bien informadas”.

“El calor extremo también conduce a una mala calidad del aire, y los impactos resultantes en la salud respiratoria y cardiovascular deben monitorearse en beneficio de todos”, agregó Marily Black, científica de salud pública del Instituto de Investigación de Información Química de Underwriter’s Laboratory (UL) y coautora del artículo. “Esto es especialmente cierto para los vulnerables en las áreas urbanas, como los niños y quienes son económicamente desfavorecidos”.

Estos datos provienen del popular sitio web del tiempo Weather Underground, que se fundó en 1995 como una derivación de la base de datos del tiempo de Internet de la Universidad de Michigan. Funciona extrayendo datos no solo de estaciones meteorológicas gubernamentales oficiales, 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 adquirido por The Weather Channel, que también se basa en esta red de estaciones privadas.

Si bien no son excesivamente caras, las estaciones meteorológicas personales cuestan varios cientos de dólares cada una. Como es de esperar, se compran e instalan con más frecuencia en vecindarios más ricos que en los más pobres. Y eso puede causar problemas cuando se confía en una gran cantidad de ellos para obtener información meteorológica.

“Algunos de los sensores pueden estar un poco desviados, pero si se juntan muchos, los datos agregados son bastante confiables”, dijo Mike Bergin, profesor de ingeniería civil y ambiental de la familia Sternberg en Duke. “Más datos son buenos datos. Y menos datos son malos datos”.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que las áreas más pobres y calientes de una ciudad no tienen casi tantas estaciones meteorológicas personales, si es que tienen alguna. Para abordar este problema, hay dos posibles soluciones: instalar más estaciones meteorológicas o encontrar una forma 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, mapearon dónde se instalaron esas estaciones y compararon sus números con el ingreso medio de cada área.

Como era de esperar, hubo una fuerte correlación entre el ingreso y los datos, con más estaciones instaladas en áreas con ingresos medios más altos. Luego, los investigadores realizaron algunas acrobacias estadísticas y aplicaron esa misma correlación a su tesoro de datos de temperatura.

“Este fue un truco inteligente que se le ocurrió a Zach para generar lecturas de calor más precisas”, dijo Carlson. “Pero luego surgió la pregunta de si esta corrección realmente crea mapas de calor más realistas o no”.

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

El equipo tomó las lecturas de Weather Underground para Durham en ese mismo día de 2021 y aplicó su corrección estadística en toda la ciudad. Descubrieron que sus resultados en toda la ciudad, y lo más importante, en las áreas con pocas o ninguna estación meteorológica personal, se acercaron mucho a los datos de la campaña HeatWatch.

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

“Nuestro trabajo muestra que puede hacer correcciones y obtener mejores estimaciones de las islas de calor urbanas a través de este tipo de métodos”, dijo Carlson. “También destaca la necesidad de estaciones meteorológicas adicionales para que seamos conscientes de cuán más calurosos son los veranos para los miembros más pobres de nuestra comunidad”.

Esta investigación fue apoyada a través de una colaboración con Underwriter’s Laboratory (UL).

CITACIÓN: “Refining Citizen Climate Science: Addressing Preferential Sampling for Improved Estimates of Urban Heat”, Zachary D. Calhoun, Marilyn S. Black, Mike Bergin, y David Carlson. Environmental Science and Technology Letters, 17 de junio de 2024. DOI: 10.1021/acs.estlett.4c00296

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