• El galardón ‘Roser Majoral Moliné’ reconoce el trabajo desarrollado por los investigadores Robert Monjo, de la Universidad Complutense de Madrid; Dominic Royé, de la USC, y Javier Martín Vide, de la UB, centrado en el uso de modelos matemáticos.

 

Madrid, 14 de junio de 2021.- Una investigación que aborda la predicción de las sequías a través de modelos matemáticos publicada en la revista Earth System Science firmada por Robert Monjo Agut, de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), Dominic Royé, de la USC, y Javier Martín Vide, de la Universitat de Barcelona (UB), acaba de ser reconocida con el galardón ‘Roser Majoral Moliné’ al mejor artículo en revistas científicas de Geografía extranjeras.

El estudio premiado analizó el comportamiento de todos los períodos sin lluvia desde 1979 hasta 2016, y los comparó con conjuntos de Cantor, un concepto matemático desarrollado por Georg Cantor en 1883 que hace referencia al fractal, un objeto geométrico cuya estructura básica se repite a diferentes escalas (autosimilitud), y que podemos observar, por ejemplo, en el brécol o en las ramas de los árboles. El trabajo de estos investigadores prueba que el comportamiento de las sequías climáticas puede modelarse deformando en mayor o menor medida los huecos (períodos secos) del conjunto original de Cantor. Por ejemplo, las sequías en zonas semidesérticas serían las más fieles al conjunto de Cantor sin modificar. El descubrimiento proporciona una mejor comprensión de la duración de las sequías meteorológicas, ayudando a predecir cuándo empiezan y terminan.

La séptima edición del premio ‘Roser Majoral Moliné’, convocado por la Asociación Española de Geografía (AGE), reconoce la proyección internacional de la investigación geográfica en sus diferentes campos.

El profesor Monjo es director de investigación en la Climate Research Foundation (Fundación para la Investigación del Clima) y profesor del Departamento de Álgebra, Geometría y Topología de la Universidad Complutense de Madrid.

Artículo original: Monjo, R., Royé, D., and Martin-Vide, J. (2020): Meteorological drought lacunarity around the world and its classification, Earth Syst. Sci. Data, 12, 741–752, DOI: 10.5194/essd-12-741-2020.