El océano dirige los apagones: cómo La Niña controla la red eléctrica de EE. UU. ✛ ✎

Original: "Spatio-temporal Patterns between ENSO and Weather-related Power Outages in the Continental United States"
arXiv:2406.14474 · 2024-06-20 · arXiv non-exclusive · análisis propio · 3 min
La fase de La Niña aumenta el número de cortes de electricidad por clima en EE. UU., y para finales de siglo el calor podría multiplicarlos por 26.

El océano Pacífico actúa como un director de orquesta que marca el ritmo de los fallos en la red eléctrica estadounidense. Cuando el océano cambia a su fase fría, conocida como La Niña, en EE. UU. empiezan a apagarse más luces. Los investigadores han seguido esta relación durante 24 años y han confirmado que el océano realmente controla el clima, y el clima golpea cables y transformadores.

La Niña es la fase fría de la mayor oscilación climática en el Pacífico tropical. El agua frente a las costas de Sudamérica se vuelve anómalamente fría, y esto altera la circulación atmosférica en todo el planeta.

El director no solo agita la batuta, sino que envía las notas por tres canales. En el oeste de EE. UU., La Niña intensifica las irrupciones de frío y las precipitaciones extremas; en el sureste, las olas de calor; y en los estados del centro-este, de nuevo las precipitaciones extremas. Cada canal golpea una parte distinta de la red: la nieve y el hielo derriban árboles sobre los cables, el calor obliga a los aires acondicionados a trabajar al límite, y los aguaceros inundan las subestaciones.

La relación no solo es notable, sino predecible. El número de apagones no aumenta al mismo tiempo que La Niña, sino con un retraso de varios meses; es decir, el océano primero da la orden, y solo después la red empieza a fallar. En primavera, tras el pico de La Niña, los fallos alcanzan su máximo. En seis de cada diez regiones climáticas de EE. UU., la correlación entre la intensidad de La Niña y el número de apagones alcanza -0.68, y en algunas regiones llega a -0.82. Esto significa que cuanto más fuerte es la fase fría, más apagones hay.

La correlación de -0.68 muestra que, al intensificarse La Niña, el número de apagones aumenta casi de forma sincronizada. El signo negativo indica que cuanto menor es la temperatura del agua en el Pacífico, mayor es la tasa de fallos.

Para finales de siglo, el director podría pasar a una partitura más estruendosa. Si las emisiones de gases de efecto invernadero se mantienen altas, para 2081–2100 los apagones primaverales por calor en el este de EE. UU. crecerán casi 26 veces en comparación con 2000–2023. Incluso en un escenario moderado, el aumento será de 13 veces. Una red construida para el clima del pasado se encontrará en el clima del futuro.

Antes, nadie había establecido un vínculo entre El Niño y los fallos de la red eléctrica. Ahora está claro que predecir la fase del océano con varios meses de antelación puede servir como alerta temprana para los gestores de la red. Si los meteorólogos pronostican una La Niña fuerte, las compañías eléctricas pueden revisar los equipos con antelación, preparar cuadrillas de reparación y avisar a los consumidores. El océano sigue dirigiendo, pero ahora la orquesta tiene la partitura.

En la primavera de 2018, una tormenta en California trajo fuertes nevadas y frío, dejando sin electricidad a 10 898 consumidores y causando una pérdida de 38 MW de demanda. Y en marzo de 2023, una serie de tornados con precipitaciones extremas dejó sin suministro a cerca de un millón de consumidores en más de diez estados.

x(t) = a + bt + \epsilon(t)
La serie original se descompone en una tendencia y un residuo aleatorio
x'(m,n) = \hat{x}(m,n) - \frac{1}{24}\sum_{n=1}^{24}\hat{x}(m,n)
Desviación de la media para un mes dado durante 24 años
R = \frac{\sum_{t=1}^{T-k}[\tilde{x}(t+k)-\bar{x}][\tilde{y}(t)-\bar{y}]}{\sqrt{\sum_{t=1}^{T}[\tilde{x}(t)-\bar{x}]^2\sum_{t=1}^{T}[\tilde{y}(t)-\bar{y}]^2}}
Mide la relación entre dos series cuando una se desplaza k meses respecto a la otra
Conceptos
ENSO La Niña spring predictability barrier El Niño-Southern Oscillation Southern Oscillation recharge oscillator model El Niño Multivariate ENSO Index Jin-Timmermann model NOAA CPC ERSST Westerly wind burst TAO/TRITON moorings equatorial wave propagation seasonal cycle seasonal forcing Indian Ocean capacitor effect interannual variability Warm water volume North Equatorial Countercurrent