CHARACTERISTICAS GENERALES DE EPISODIOS DE PREIPITACION EN CHILE CENTRAL Mark Falvey – Universidad de Chile Proyecto FONDECYT: 3040070 Profesor Patrocinante:

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1 CHARACTERISTICAS GENERALES DE EPISODIOS DE PREIPITACION EN CHILE CENTRAL Mark Falvey – Universidad de Chile Proyecto FONDECYT: 3040070 Profesor Patrocinante: René Garreaud Erich Weidenslaufer (DGA) Juan Quintana (DMC) Rodrigo Sanchez (DGF)

2 Estructura de presentación Background Objetivos Procesos de precipitación orografica Central Chile Datos Características generales de Precipitación Anual Resultados Selección de episodios Características de la escala sinóptica Características locales Factores que controlen la intensidad de la precipitación 2-D simulación Resumen

3 Objetivos de esta estudio ”1) Determinar si procesos ortográficos ocurren in Chile central durante episodios de lluvia extendidas, y 2) investigar sus características” En particular: Se caracteriza las condiciones sinópticas y locales en cuales ocurren episodios de precipitación en Chile central. Se buscan relaciones entre la intensidad de precipitación y variables del flujo observados en una radiosonda costera. Se examina si un modelo simple (2 dimensiones) puede ser útil en reproducir algunas características de la precipitación observadas en Chile central.

4 Precipitación Orográfica Wake convergence Covection triggered by upstream blocking Stable upslope flow Convection triggered by thermal convergence Unstable upslope flow Seeder-feeder Lee side convergence; precipitation rotor clouds Han sido identificados varios mecanismos de precipitación orográfica Generalmente dependen de: a) Saturación de vapor de agua, y posterior formación de partículas de precipitación, en flujos estables ladera arriba a barlovento de la topografía. o b) El inicio de la convección (conditionally unstable environments) en zonas de convergencia, producidas por circulaciones generadas por la topografía. Con la excepción de caso e) (abajo), todos los mecanismos requieren un flujo húmedo hacia el cerro en los niveles mas bajos. Esta flujo esta normalmente debido a las viento sinópticas. desde Houze, 1993

5 Precipitación Orográfica Varios parámetros han sido identificados como importantes en determinar la cantidad y la distribución espacial de precipitación en zonas con gradientes topográficos. La forma de la topografía (h, a, h/a) La magnitud del viento (U) El flujo de vapor de agua ( F u =  UQ v ) ‘Froude Number’ ( U/Nh) - se controla la estructura de movimiento vertical arriba de la topografia. La humedad relativa (RH) La presencia de instabilidad condicional (N 2 w < 0) Estudios en varias Cordilleras (Californias Sierra Nevada, coastal Washington, New Zealands Southern Alps, Wales, los Alpes etc) han demostrado relaciones significativas entre tales variables observadas a barlovento y la intensidad de la precipitación en las montañas. h = altura de montaña a = ancha de montaña (half width) U = viento zonal V = viento meridional Q v = Vapor de aqua N 2 = parámetro de estabilidad (seco) N 2 w = parámetro de estabilidad (húmedo)

6 Chile Central Para este estudio, definimos Chile central como una región entre 34.5S y 32.2S, y 72W y 70W. Aproximadamente un cuadrado de 220 km. Coastal Range Santiago BasinAndes Cordillera

7 Datos Consideramos periodo 1993 - 2003. Observaciones locales Precipitación diaria en la red de la Dirección General de Aguas (DGA). 75 estaciones. Precipitación diaria de la red de LA Dirección Meteorológica de Chile (DMC). 35 estaciones. Observaciones de radiosonda (0000 y 1200 UTC) en la costa. (1993 – 1999 Quintero); (1999 – 2003 Santo Domingo). Otras observaciones Imágenes (25 km resolución) de instrumentos satelitales SSM/I (Microwave Radiometers). Observaciones de precipitación, agua de nube, agua precipitable y magnitud del viento sobe el mar. Reanálisis NCEP-NCAR 2.5 o

8 Pluviómetros y de Radiosonda Quintero Santo Domingo No hay muchas instrumentos en la Andes Cordillera. Instrumento que tiene mayor altura = 2020

9 Precipitación en Chile central es fuertemente concentrada (94 %) en los meses de invierno, de Abril hasta Septiembre. Hay variabilidad interanual considerable y bien conocida. Relaciona significativamente con las fases del Niño y La Niña. Características Generales Valores de lluvia se toman del valor promedio diario de todas estaciones entre 32.5S y 34.5S

10 Características Generales El mapa muestra la precipitación anual (promedio) entre 1993 y 2003. Puntos azules son estaciones de la red de DGA (11 años de datos) Puntos rojos son estaciones de la red de la DMC (4 años de datos) La característica mas notable es un fuerte gradiente positivo en la precipitación anual del norte a sur, que corresponde a un gradiente similar en la proporción de días con lluvia. Frecuencia de lluvia desde la cuenca de Santiago hasta la Cordillera queda aproximadamente constante Desde la cuenca de Santiago hacia la Cordillera, precipitación anual aumenta considerablemente

11 Selección de Episodios En este estudio, concentramos en examinar las características de una selección de episodios de lluvia en Chile central. Un episodio se define simplemente como un día (1200 UTC – 1200 UTC) cuando: Precipitaciones > 0 mm se registra en mas del 75 % de los pluviómetros operacionales. Precipitación diaria > 10 mm en promedio. Hay tres perfiles completos de observaciones de radiosonda en Quintero o Santo Domingo (1200, 0000 y 1200).

12 Selección de Episodios Con este criterio, no incluimos episodios con lluvia concentrada solamente en un parte de la región. Es decir, no consideramos días de lluvia como ese: Nos interesan casos de precipitación extendidos... 50 mm

13 Selección de Episodios En fin, elegimos 95 días de lluvia en total. Algunas características son: Precipitación diaria promedio (R m ) entre 6 – 90 mm (Mean 24 mm) Dan cuenta de aproximadamente 40% – 60% de la precipitación total que se registro durante los inviernos entre 1993 – 2003 (promedio 50%). De los 95 días elegidos, hay 25 días que ocurren inmediatamente antes o después de otro.

14 Selección de Eventos El patrón promedio de precipitación diaria no muestra un fuerte gradiente de sur a norte que se ve en el patrón promedio invernal. Además, el patrón de precipitación tampoco muestra un relación clara con la topografía. Es decir, no hay mucha evidencia que la precipitación se intensifica en la cordillera costera o en los Andes, a pesar de que hay fuertes gradientes topográficos en estas regiones. Patrón de precipitación promedia de las 95 casos elegidos.

15 Características de Escala Sinóptica – Variabilidad Sinóptica Análisis de agrupamiento objetivo (cluster análisis) basado en los campos de presión de superficie y geopotencial a 500 hPa revelan 5 situaciones sinópticas diferentes que se asocian con precipitación en Chile central. Líneas sólidas  presion al nivel del mar Líneas segmentadas  geopotential 500 hPa Achurados grises  Viento 300 hPa > 35 m/s 2 casos 3 casos Significantly lower than other clusters (> 99% significance) Significantly higher than other clusters (> 90 % significance) Blocking anticyclone? (Rutllant y Fuenzalida, 1991

16 Características de Escala Sinóptica Líneas sólidas  preccion al nivel del mar Líneas segmentadas  geopotential 500 hPa Achurados grises  Viento 300 hPa > 35 m/s Algunos ejemplos típicos*… * Los ejemplos son los miembros de cada grupo que tienen el mejor ‘silhouette average’ estadistica. Claramente es un ‘Cut-off Low’

17 Características de Escala Sinóptica La asociación con precipitación frontal se muestra en los compuestos de frecuencia de lluvia medida por SSM/I. Los gráficos indican la frecuencia de precipitación dos días antes del episodio hasta el día después. La línea con triángulos indica la ubicación inferida del frente.

18 Condiciones Locales Gris blanca = 5% – 95% de las observciones Gris negra = 25% - 75% de las observaciones N NwNw Temperatura Humedad Relativa Estabilid ad Bloqueo ? Vientos Flujos de Vapor de Agua Máximas Nivel de Congelamiento = 2200 m de altura Inestabilidad condicional entre 500 m y 2000 m de altura Perfiles de varias variables medidas por radiosonda (Quintero, Santo Domingo)

19 Condiciones Locales Progresión temporal de las anomalías* de algunas variables medidas por radiosonda, de 3 días antes hasta tres días después del evento de lluvia. Factores mas importantes para la generación de lluvia orográfica *Anomalías con respecto al perfil promedio de invierno (Abril - Septiembre)

20 Factores que controlan la intensidad de la precipitación Se buscan relaciones entre la intensidad de precipitación y variables del flujo observadas aguas arriba de la Cordillera. Consideramos los perfiles verticales (de las observaciones radiosondas) de las siguientes variables: UViento zonal V Viento meridional Q vapor Humedad especifica RHHumedad relativa TTemperatura F u = U*  *Q vapor Flujo de vapor de agua zonal (  = densidad) F v = V*  *Q vapor Flujo de vapor de agua meridional N 2 = (  d –  )g/TEstabilidad (ambiente seco) N 2 W = (  W –  )g/T Estabilidad (ambiente saturado) Donde:  d = dry lapse rate  w = wet lapse rate  = observed lapse rate

21 Stability parameters show no relation to rainfall Positive correlation between precipitation and RH, Q. No significant correlation with temperature at any level Significant (-ve) correlation with Fv throughout the lower and mid- troposphere Maximum correlation between 2000 – 2500 m for U and F U r 2 not significant We look for linear relationships between the variables measured by radiosonde (X) and the areal averaged mean precipitation R m. The correlation coeficient statistic r 2 provides a measure of the linear relation between each upwind variable X and the R m. r 2 represents the percentage of the variance in R m that can be explained by the best linear relation with X. Notablely, many of the tested variables show statistically significant correlations with R m The variable with the best individual correlation is the zonal (towards mountain) moisture flux F u at 2500 m. Single Parameter Regression

22 R m = b 1 F u2500 + b 2 X + const We now construct 2-parameter regression equations, including F u at 2500 m by default, plus one other parameter. Once the effect of F u at this level has been taken into account, no other parameter can explain a statistically significant proportion of the remaining variance. F u explains the highest proportion of the variance in R m. The dependence on moisture flux towards the mountain range is also expected a priori. We thus conclude that the dependence on F u represents a physically causal relationship. The other statistically significant relationships seen in the single parameter analysis do not represent physically significant relationships. They arise from statistical correlations between variables and levels in the radiosonde profiles. Two Parameter Regression

23 3 – 5 Junio, 2002 (episodio mas intenso en 80 anos …) ‘Scatter plot’ de R m vs F u a 2500 m de altura Factores que controlen la intensidad de precipitación

24 Peaks at 2000 m for stations near the coast and in the coastal range Weaker relationship in the Santiago Basin Correlations at higher altitude for stations in the Cordillera Groups selected on the basis of objective cluster analysis Factores que controlen la intensidad de precipitación Variabilidad espacial de la relación con F u When the same analysis is applied to the mean daily rainfall (R m ) derived from sub-groups of stations, the same strong depedendence of R m on the moisture flux between 1800 – 3000 is observed. In no station sub-group was there observed to be a significant dependance on any other parameter (V, N etc) at any level once the dependence on F u at 2500 m was accounted for..

25 Nivel de congelación Factores que controlen la intensidad de precipitación Estructura vertical de la correlación de R m y F u The correlation of R m with zonal moisture flux (F u ) shows a pronounced peak at 2500 m, well above the surface and also above the layer of maximum F u. This is consistent with the results of Neiman 2002 (MWR), who examined cases of blocked flow in the coastal mountians of California. In such cases the low-level flow does not rise over the mountains, and hence low-level moisture fluxes do not contribute to the observed precipitation. Upper level flows (> 5000) also show minimal correlation with total rainfall, despite the presence f significant fluxes of moisture. Presumably there is little vertical motion induced by the mountain at these levels. It is also noteworthy that the level of maximum correlation coincides almost exactly with the mean freezing level. Neiman 2002

26 Coastal Range Santiago Basin Cordillera 2-D Simulación La correlación significativa entre F u y la intensidad de la precipitación indica que la interacción entre la topografía y la componente del flujo perpendicular a la Cordillera tiene el impacto más importante. Por lo tanto, quizás un modelo bi-dimensional pueda reproducir algunas características del proceso de precipitación... Ocupamos el Weather Research and Forecasting (WRF) modelo con la siguiente configuración: 200 x 80 puntos de grilla, 5 km resolución horizontal, 250 m vertical Wave radiating horizontal boundary conditions; Rigid lid with ‘sponge layer’ above 15 km; Free slip lower boundry condicion Simple 3 – phase Microphysics (Hong 2004), que incluye procesos de hielo Sin parametrización de: convección, capa limite, radiación y física de la superficie. Simple topografía que aproximadamente representa el perfile promedio en Chile Central

27 (P, T, Q) : Perfil promedio de todos los episodios U : Perfil constante de 7 m/s 2-D Simulación Condición Inicial Valor promedio a 2300 m altura Importante: El perfil termodinámico es ‘conditionally unstable’

28 Solución para Viento Horizontal (U)

29 Solución para Viento Vertical (W)

30 Solución para Agua Liquida (Q rain + Q ice + Q cloud )

31 Model output averaged over simulation hours 3 – 12. Approximately uniform mean precipitation from the coast to the Cordillera Significant rainfall well upwind of the coast. (Perhaps not all the rainfall observed in the SSM/I data is frontal… Maximum cloud (ice) and rain (snow) found in a layer between 2000 and 4000 m Stable ascent over the Andes Cordillera where the mean topography is above about 2000 m. Convective circulations produce mean uplift over the Santiago basin, coastal range, and even further upwind. Stagnant/ Reversed flow over the upwind slopes in a layer below about 1500 m Increase in wind speed with altitude at the coastal site. Low level Jet ??? Continuous precipitation on the upslope of the Andes Cordillera above 2000 m

32 Producción de precipitación helada (nieve) en una capa entre 2000 – 5000 m de altura, debido a procesos eficientes de la microfisca de partículas heladas. Precipitación liquida relativamente constante debido a partículas heladas precipitando. Parece que hay muy poca producción de precipitación liquida debajo de los 2000 m de altura. 2-D Simulación – ‘Produccion de Precipitacion’ Precipitation (ice) Cloud water (ice) Precipitation (liquid) Cloud water (liquid) FREEZING LEVEL Perfiles promedio de Q rain y Q cloud sobre la costa.

33 2-D Simulación Ahora se investiga que pasa si variamos la viento inicial. Se corren 21 simulaciones, con perfiles de viento constante entre 2.5 m/s y 12.5 m/s, con intervalos de 0.5 m/s. Representa el rango de vientos que se encuentra a 2500 m de altura. Gris  80% rango de U observado durante episodios de lluvia extendida. Perfiles iniciales

34 2-D Simulación La intensidad de precipitación y también su forma espacial varían dependiendo del viento inicial. Precipitación del modelo promedio entre 3 y 12 horas Entre la costa y la base de la Cordillera de los Andes, el patrón de precipitación es aproximadamente uniforme en todos las simulaciones, de acuerdo con el patrón de precipitación promedio observado. Resultado No Confiable !

35 The 2D simulations predict 3 distinct rainfall mechanisims: 1)Convection initiated at the leading edge of an upstream propagating reversed flow that is generated by low – level blocking (U 0 5 – 7 m/s only). Corresponds to flow regime I identified in Chu and Lin, 2000 2)Quasi-Stationary convective system over the upwind slopes of the mountain range (U0 = 7.5 -11 m/s). Corresponds to flow regime II indentified in Chu and Lin, 2000. 3)Continuous precipitation produced by stable uplift above the freezing level on the western face of the Andes above 2000 m. 2-D Simulación 3 3 3 2 1

36 Modelo pronostica una relación aproximadamente lineal entre precipitación diaria (desde la costa hasta la base de la Cordillera de los Andes) y el viento inicial. 2-D Simulación Pero las valores de precipitación son aproximadamente dos veces más grandes que sus valores reales… Relación observada

37 2-D Simulación El gráfico muestra las soluciones finales (promedio de 3 -12 h) para los perfiles de viento sobre la costa. Los soluciones de las simulaciones con viento inicial > 8 m/s pronostican vientos más intensos en los niveles inferiores que los vientos observados.

38 Dos Otras Notas (sin gráficos) Simulaciones en que se elimina la Cordillera Costera tienen resultados mas o menos iguales. Entonces parece que la presencia de esta ‘mini-Cordillera’ no tiene un gran efecto sobre la intensidad o distribución espacial de precipitación en Chile central (según el modelo). Los resultados de modelo son casi iguales cuando se ocupa una parameterización de micro-física mas sofisticada (3 especies de agua helada).

39 SUMMARY We have examined the synoptic and local conditions associated with 95 cases of widespread precipitation in central Chile (-34.5S  -32.5S). The mean precipitation during these events was about 24 mm/day, with a uniform mean spatial distribution from the coast to the base of the Andes Cordillera. Examination of synoptic conditions shows: Events are associated with a) Jet maxima slightly to the north or northwest of Central Chile, b) a mid-level wave and c) surface anti-cyclone between 40S and 60S. Events where the anticyclone is situated imediately to the west of the coast of Chile tend to cause the higher mean precipitation. Some (about 50%) of these appear to be associated with a blocking anti-cyclone at 50S, as noted by Rutllant and Fuenzalida, 1991. About 15% of events were objectively classified as cut-off lows, and these are associated with significantly less mean rainfall There is a clear association between rainfall occurence in CC and the passage of frontal rainfall from the south. The local conditions were examined using coastal radiosonde data. Key features of the mean profiles include: Progressive weakening of wind magnitude and turning to northerly below 5000 m A mean positive moisture flux in the direction perpendicular to the axis of the Andes Cordillera throughout the lower troposphere, with a weakly defined peak at 1800 m. The strongest low- level moisture fluxes are actually in the direction parallel to the mountain range. The mean freezing level is typically between 2000 – 2300 m. Mean conditional instability below 2000 m.

40 SUMMARY - Continued Simple linear regression was used to examine the relation between the daily areal averaged mean rainfall (R m ) and varoius variables measured by radiosonde at the coast. It was found that While several parameters showed signifacant correlations with R m, the moisture flux at 2500 m shows the highest individual correlation of any parameter tested (r2 = 40%) When F u2500 was included in a 2-parameter regression, no other variable could explain a significant proporation of the remaining variance in R m The point of maximum correlation with F u is located about 800 m above the level of maximum moisture flux, and is just above the mean freezing level. The strong relation of moisture flux to rainfall is also observed when the R m is calculated from smaller groups of raingauges in specific parts of central Chile, although the strength and level of maximum correlation does vary slightly from group to group.

41 SUMMARY - Continued A simple 2-D model (WRF), initialized with the mean observed thermodynamic profile and a range of constant wind speeds (2.5 -12.5 m/s), was able to reproduce some of the observed characteristics of the precipitation episodes Relatively uniform mean rainfall profile from the coast to the Cordillera Linear dependence of ambient ind speed (equivilent to moisture flux in this case, as moisture was not varied) Formation of blocked flow that accompanied by a decrease in zonal wind speed towards the surface The model also has some problems: Predicts about twice as much precipitataion than is actually observed. Low level wind velocities are too high at low levels for simulations with initial velocities greater than about 8 m/s

42 SUMMARY - Continued The model also suggests: Rainfall from the coast to the base of the Andes is primarily due to convective circulations that occur in a layer from the surface to about 5000 m. The convective systems may be either quasi-stationary (higher wind speeds) or upstream propagating (lower wind speeds, less realistic). Precipitation (frozen) is also produced due to stable uplift of the upwind face of the Andes Cordillera. This pecipitation occurs mainly above 2000 m, where we have no observations. Most liquid precipitation that reaches the ground is produced above the freezing level. This provides an explanation for the observed altitude of the level of maximum correlation with moisture flux.

43 FINALMENTE This study has only considered the 2-dimensional characteristics of rainfall in central Chile. Hovever the characteristics of the frontal systems ion which rainfall in CC is normally embedded certainly plays a fundamental role in determining the instensity and spatial distribution of rainfall in the region. Further work must be based on the use of full 3-D modelling systems and satellite based oberservations to examine the collective characteristics of orographic recipitation, frontal precipitation and interections between the fronts and orography…

44 GRACIAS!

45 Another example of a front…