Colores, reflejos, destellos: los secretos de la nieve revelados

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La nieve, elemento natural omnipresente en los paisajes invernales, aún esconde muchos misterios para los científicos. Mathieu Nguyen, investigador del NTNU en Gjøvik, examinó las propiedades ópticas de la nieve como parte de su tesis doctoral. Su trabajo permitiría comprender y explotar mejor las características de esta bata blanca que cubre nuestras regiones durante la estación fría.

Una apariencia compleja y variable

Contrariamente a la creencia popular, la nieve no es sólo una fría capa blanca. Según Mathieu Nguyen, su aspecto es mucho más complejo: “La nieve refleja todas las longitudes de onda de la luz y puede tener colores muy diferentes según las condiciones y el ángulo de incidencia de la luz. La edad, la densidad de la nieve y la contaminación del aire también influyen en su aspecto.»

El investigador analizó más de mil imágenes de nieve para comprender mejor cómo absorbe y refleja la luz. Le interesaba especialmente el brillo de los cristales de nieve bajo la influencia del sol, un fenómeno que podría contener la clave de muchas cuestiones científicas.

¿Qué hace que la nieve brille en un día soleado? Foto de Mathieu Nguyen.

Un paisaje de espejos centelleantes

En un día soleado, la nieve a veces parece brillar con mil luces. Mathieu Nguyen explica este fenómeno: “La nieve es una acumulación de cristales de hielo. Cuando las condiciones son adecuadas, actúan como pequeños espejos. Si se orientan en el ángulo correcto, reflejan la luz del sol directamente hacia usted y brillan como “destellos” en el paisaje.»

Aunque el brillo de diferentes metales ha sido objeto de numerosos estudios, el de la nieve sigue siendo poco conocido. Sin embargo, según el investigador, comprender mejor este fenómeno abre importantes perspectivas de aplicación.

Múltiples desafíos para la seguridad y el medio ambiente

Al analizar la variación del contraste y la densidad del brillo en imágenes de nieve tomadas en diferentes condiciones, Mathieu Nguyen espera desarrollar un método para clasificar diferentes tipos de nieve a partir de imágenes, algo que actualmente no es posible.

Este tipo de método podría utilizarse en muchas tecnologías de sensores, desde una mejor toma de decisiones para la retirada de nieve de las carreteras hasta una monitorización más estrecha del riesgo de avalanchas en las montañas. Si queremos tener coches totalmente autónomos aquí en Noruega, este tipo de tecnología también contribuirá a viajar más seguro por carreteras nevadas.“, subraya.

Sin embargo, para refinar esta clasificación, los investigadores necesitarán recopilar un volumen mucho mayor de datos, con imágenes de todo el mundo. En particular, será crucial comprender el impacto de los diferentes niveles de contaminación en la apariencia y las propiedades de la nieve.

Mathieu Nguyen analizó más de mil fotografías de nieve. Foto de Mads Wang-Svendsen.

Reproduciendo la nieve en toda su complejidad

Más allá de su análisis, la nieve resulta sorprendentemente difícil de reproducir digitalmente. Las representaciones artificiales actuales, en videojuegos y simuladores, son poco más elaboradas que simples superficies blancas.

El trabajo de Mathieu Nguyen también abre perspectivas prometedoras en este ámbito. Dice que poder reproducir la nieve en toda su complejidad será esencial para brindar buenas experiencias invernales a las personas que no tienen acceso a ella, incluso en un futuro en el que la nieve puede volverse más escasa debido al cambio climático.

Si queremos enseñar qué es la nieve a alguien que quizás nunca la haya visto, debemos poder reproducirla en toda su complejidad.», concluye el investigador.

Leyenda de la ilustración: La belleza del paisaje invernal podría proporcionar a los investigadores respuestas a preguntas que se han estado planteando durante muchos años. Foto de Mathieu Nguyen

Referencias: Mathieu Nguyen, Jean-Baptiste Thomas e Ivar Farup. Exploración de métodos de obtención de imágenes para mediciones in situ de la apariencia visual de la nieve Geociencias 2024 14, no. 2:35. https://doi.org/10.3390/geosciences14020035

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