Ejercicio de Validación GDI-BT r^2 Primero, ¿dónde esperamos que funcione el GDI?

¿Dónde debería funcionar mejor? Recordar procesos claves: (1) ECI: Columnas de alto THETA-E (2) MWI: Dorsal estabilizadora (3) II: Inversiones de subsidencia Donde el ECI es alto. Areas excluyendo latitudes altas y sistemas de corriente fria. ECI is high in the Tropics ECI High in the Tropics ECI High in Summer Summer Areas donde el II tiene valores negativos. Donde inversiones del tipo de las de los Alisios son importantes en la conveccion. Trade-wind-type inversions Trade-wind-type inversions Best in Trade Wind Regimes and east coasts Best in Trade Wind Regimes Temperaturas en niveles medios cambiantes. Donde existan vaguadas/dorsales alternantes. Subtropical Latitudes are best GDI best in dark green areas GDI best in dark green areas GDI best in dark green areas Optimo Bueno Mas o menos Verano

¿Encontramos esto? GDI-OLR r^2 GDI-BT r^2 Optimo Bueno Mas o menos Verano

GDI vs Temperatura de Brillo: Indices calculados con salidas de 1x1 grado del GFS00 comparadas con temperaturas de brillo del GOES. Promedios de 12 horas (GFS00 F00-F12, GOES 00z-12z) Periodo: Julio-Noviembre 2013 (Epoca lluviosa) Validación Norte America GDI vs OLR: Indices del GFS de 1 grado comparados con OLR (Radiacion emitida en onda larga). Promedios de 24 horas (GFS00 F00-F24, OLR 00z- 00z_day+1). GDI vs Lluvia: Indices del GFS de un grado comparados con lluvia acumulada en 24-hr, analisis del CPC. Cada valor representa promedios de 24 horas (GFS00 F12-F36, OLR 12z-12z_day+1). Periodo: Octubre 2013-Febrero 2014 (Epoca lluviosa) Sudamérica

Lluvia de CPC-Densidad de estaciones muy baja -Lluvia convectiva domina, montos aislados. Limitaciones de los datos OLR y-Suposición de que son representativos Temperatura de regímenes convectivos. De brillo-Contaminación de cirrus especialmente cerca a MCS y chorros subtropicales. Valor del indice-Dependiente de la salida del modelo

Filosofía de validación Con datos de satelite: El valor de cada pixel representa el regimen convectivo. Según los valores decrecen, el regimen aumenta en intensidad. Algunos Regímenes son equivalentes, por ejemplo, mucha conveccion llana y celdas profundas aisladas. Pregunta: ¿Qué tan bien captura el indice la cobertura y tipo de conveccion (llana vs profunda)? -Nos interesa mas trabajar con regimenes convectivos que valores de lluvia porque el indice se desarrollo para ello.

En algunas áreas como el Golfo de Honduras, el GDI explica más del 50% de la variancia de la convección! Resultados en el Caribe El GDI se correlaciona bastante bien con temperatura de brillo!

Comparación con otros indices GDI - LIGDI - CAPEGDI - TT Rojo significa que el GDI resuelve mejor. r 2 del GDI fue comparado con el de otros índices.  Question: “Qué tanto mejor resuelve el potencial de convección el GDI??” GDI - K Las correlaciones fueron mejores con el GDI que con el K

Comparación con Agua Precipitable (PWAT) r 2 GDI - PWAT ITCZ: Convección persistente en toda la troposfera GDI mejor donde hay convección llana y profunda intermitentes PWAT no es un indice de estabilidad, pero es muy buen indicador de la cantidad de vapor de agua en la columna disponible para precipitación.

Por qué el GDI compite con PWAT? Regresamos al tema del transporte de humedad y temperatura a gran escala. Agua precipitable (PWAT) refleja el transporte de humedad en capa profunda.  Es el vapor integrado en la tropósfera. El GDI tambien captura este transporte, en gran parte. Sin embargo considera tambien los efectos de inversiones y dorsales/vaguadas. Entonces competira con PWAT pero el GDI resuelve con mayor detalle las regiones con el mayor potencial de desarrollo convectivo.  PWAT, como el K, tiene problemas para diferenciar entre regimenes de conveccion llana, overestimando. Es más fácil identificar regiones con potencial de convección usando el GDI en vez de PWAT.

Dispersión: T de Brillo vs Indice r 2 ~0.4r 2 ~0.27r 2 ~0.45r 2 >0.5 Indice y regímenes convectivos por región > <0 Alta chance de tormenta C. Tormenta (-40C to -5C)C. Tormenta (-30C to -10C) Algunas tor. (-25C to +5C) Pocas tor, (-15C to +10C) C. Llana (+5 to +20C) Llana (+10 to +25C) Algunas Tor. (-25C to 0C) Rango amplio (-15C to +5C) Rango amplio (-5 to +20C) Llana (+10 to +25C) C. Tormenta (-35C to -5C) Rango amplio (-30C to +5C) Pocas tor. (-5C to +15C) C. Llana (+5 to +20C) Llana (+10 to +25C) Gen. profunda (-40C to 0C) Rango amplio (-25C to +5C) Pocas tor. (-5C to +15C) Llana?

Dos aplicaciones importantes 2) Ayuda a encontrar y seguir perturbaciones en los Alisios  Excelente para evaluar el potencial de tormentas (aviación) según resuelve estructuras más finas. Captura inestabilidad convectiva asociada a onda tropical, del este y vaguadas inducidas. También captura perturbaciones débiles que generan convección llana. 1)Pronosticar el regimen convectivo esperado especialmente en el trópico y subtrópico. Hasta cierto punto, montos de lluvias se pueden esperar del regimen convectivo.  Independiente – hasta cierto punto – de la parametrización convectiva.

Siguiendo perturbaciones en los alisios con el GDI

Resumen +Donde procesos importantes además de alto calor y humedad incluyen: -Inversiones de subsidencia -Efectos de vaguadas y dorsales de niveles medios (2) Supera al K en la mayor parte de localidades del Caribe. (3) Solo compite con agua precipitable pero captura mejor la estructura de la convección. (6) Gran rango de aplicaciones significativas: Aviación (potencial de tormenta); pronóstico general de convección tropical; perturbaciones en los alisios. (1) Hasta ahora, el GDI aparenta ser la mejor herramienta disponible para discernir el potencial de conveccion Tropical. Funciona especialmente bien en regimenes de Alisios y regiones flujo abajo. (5) Mejor manera de usarlo para pronostico: Usar el GDI, agua precipitable y ver el flujo. La dinamica es muy importante. (4) En tiempo, el GDI puede superar a la lluvia del modelo como predictor ya que es – hasta cierto punto – independiente de la parametrizacion convectiva.

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