Modelado Numérico de la Atmósfera.

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1 Modelado Numérico de la Atmósfera.
PREDICTABILIDAD: SENSIBILIDAD A LAS CONDICIONES INICIALES EN UNA ONDA BAROCLÍNICA INESTABLE. Natalia Pessacg, Paula González y Josefina Blázquez Modelado Numérico de la Atmósfera. Julio de 2008

2 INTRODUCCIÓN Lorenz (1963a, 1963b) descubrió que la atmosfera, al igual que cualquier sistema dinámico inestable, tiene un límite finito a su predictabilidad. Este límite está asociado a las características caóticas de estos sistemas. Considerando que pequeñas perturbaciones en la condición inicial pueden influenciar la predicción numérica, en este trabajo, se propuso estudiar la sensibilidad a las condiciones iniciales en una situación de inestabilidad baroclínica idealizada.

3 CONFIGURACIÓN DEL M ODELO
Modelo utilizado: WRF; Resolución horizontal: 100 km.; Niveles verticales: 25; Tope de la atmósfera: 16km.; Retícula horizontal: C de Arakawa; Condición inicial: un jet baroclínicamente inestable situado en el Hemisferio Norte; Condiciones de borde: simétricas en los extremos N-S, y periódicas en los extremos E-W; Tiempo de integración: 6 días.

4 EXPERIMENTOS REALIZADOS
Sensibilidad a las condiciones iniciales Se desactivaron las parametrizaciones de la radiación, de la capa límite planetaria, modelo de suelo y capa de superficie. Para parametrizar la microfísica se utilizo el esquema de Kessler, y para la convección Kain-Fritsch. Experimento C1: corrida de control, condiciones iniciales estándar. Experimento PTR: Perturbación en temperatura en forma aleatoria Experimento PTS: Perturbación en temperatura en forma sinusoidal. Experimento PUR: Perturbación viento zonal en forma aleatoria. Experimento PUS: Perturbación en el viento zonal en forma sinusoidal .

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6 EXPERIMENTOS REALIZADOS
b) Sensibilidad a las condiciones iniciales en casos sin parametrizaciones de microfísica y convección Se desactivaron todas las parametrizaciones. Experimento C2: corrida de control, condiciones iniciales estándar. Experimento PTR2: Perturbación en temperatura en forma aleatoria Experimento PTS2: Perturbación en temperatura en forma sinusoidal. Experimento PUR2: Perturbación viento zonal en forma aleatoria. Experimento PUS2: Perturbación en el viento zonal en forma sinusoidal .

7 EXPERIMENTOS REALIZADOS
c) Sensibilidad a las condiciones iniciales en casos sin esquema convectivo. Se desactivaron las parametrizaciones de la radiación, de la capa límite planetaria, modelo de suelo y capa de superficie y de la convección. Para parametrizar la microfísica se utilizó el esquema de Kessler. Experimento C3: corrida de control, condiciones iniciales estándar. Experimento PTR3: Perturbación en temperatura en forma aleatoria Experimento PTS3: Perturbación en temperatura en forma sinusoidal. Experimento PUR3: Perturbación viento zonal en forma aleatoria. Experimento PUS3: Perturbación en el viento zonal en forma sinusoidal .

8 RESULTADOS: Simulación del ciclo de vida de una onda baroclínica
Se observa la zona baroclínica y la estructura de jet del viento zonal. (configuración que se repite en C3)

9 RESULTADOS: Simulación del ciclo de vida de una onda baroclínica
Haber desactivado la parametrización de la convección no generó diferencias significativas entre las simulaciones para estas variables En el caso en que se desactivaron tanto las parametrizaciones de la microfísica como de la convección (C2), se observó que el sistema de baja presión era más débil.

10 RESULTADOS: Simulación del ciclo de vida de una onda baroclínica
No se detectan diferencias relevantes entre ambas simulaciones (con esquema convectivo, C1 y sin esuqema convectivo, C3)

11 Se observa un débil aporte de la precipitación convectiva.
RESULTADOS: Simulación del ciclo de vida de una onda baroclínica Precipitación promediada en el dominio anterior (reducido en la dirección meridional). Se observa un débil aporte de la precipitación convectiva.

12 RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo Exceptuando la simulación PUR, las demás simulaciones muestran un desplazamiento del sistema de baja presión hacia el oeste, respecto a C1 Se obtienen errores de mayor amplitud al perturbar la temperatura, que al perturbar el viento zonal. La magnitud de los errores es mayor al perturbar en forma sinusoidal (perturbación inicial organizada) que en forma aleatoria.

13 RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo Exceptuando la simulación PUR las diferencias en viento zonal y temperatura en las demás simulaciones son consistentes con el desplazamiento del sistema de baja presión hacia el oeste, respecto a C1. Se obtienen mayores errores en las simulaciones en las que se perturba la temperatura respecto a las que se perturba el viento zonal.

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RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo PTS PUS PTR PUR PTS-C1 PUS-C1 PTR-C1 PUR-C1 PTS-C1 PUS-C1 PTR-C1 PUR-C1 En todas las variables, los errores alcanzan mayor amplitud en la simulación PTS, mientras que en las simulaciones PUS y PTR crecen en forma análoga. Los errores en la simulación PUR, no crecen en el período analizado, excepto en la variable precipitación. PTS PUS PTR PUR PTS PUS PTR PUR PTS-C1 PUS-C1 PTR-C1 PUR-C1 PTS-C1 PUS-C1 PTR-C1 PUR-C1

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RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo En todos los casos, se observa una tendencia al crecimiento de las escalas espaciales de los errores con el tiempo, siendo ésta mayor en el caso PTS-C1. En los casos en los que se perturbó aleatoriamente, en el primer tiempo la distribución de densidad espectral es similar para todos los números de onda, mientras que en los casos en los que se perturbó en forma organizada la mayor densidad espectral para el primer tiempo se localiza para el número de onda dos, este hecho está vinculado a la manera en la que fue calculada la energía (perturbación sinusoidal, elevada al cuadrado).

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RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. sin esquema convectivo En el caso de PTR3-C3, el patrón de errores indicaría que el sistema de baja presión no se desplazó hacia el oeste como en los casos en los que se consideró el esquema convectivo, además se observa un aumento de la presión en el centro del sistema. En el caso de la precipitación, se registran diferencias entre PTR3 y C3, pero las mismas no presentan una estructura organizada. En los casos en los que se perturbó de forma organizada (PTS3 y PUS3), al igual que en los que se consideró esquema convectivo, el sistema se desplazó hacia el oeste.

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RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. sin esquema convectivo En los casos en los que se consideraron perturbaciones organizadas (PTS3 y PUS3) no se detectan cambios importantes en la estructura de los errores respecto de los observado en los experimentos realizados con esquema convectivo. Respecto a los experimentos en los que se incluyeron perturbaciones aleatorias (PTR3 y PUR3), se puede observar que los errores no se organizan como en los casos anteriores, debido a que el sistema en este último caso no se desplazó.

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RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. sin esquema convectivo PTS3 PUS3 PTR3 PUR3 PTS3-C3 PUS3-C3 PTR3-C3 PUR3-C3 PTS3-C3 PUS3-C3 PTR3-C3 PUR3-C3 Para las diferencias de presión, viento zonal y temperatura, el crecimiento del error es mayor cuando consideramos perturbaciones organizadas (PTS3 y PUS3), mientras que en el caso de la precipitación, la simulación PTR3 también muestra un importante crecimiento del error. Además es posible observar que en los últimos tiempos analizados las diferencias cuadráticas de las cuatro variables estudiadas muestran un mayor crecimiento para el experimento PUS3, y no para PTS (caso con esquema convectivo). PTS3-C3 PUS3-C3 PTR3-C3 PUR3-C3 PTS3-C3 PUS3-C3 PTR3-C3 PUR3-C3

19 RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. sin esquema convectivo Para las simulaciones en donde el error tuvo un máximo crecimiento, tanto en el caso con esquema convectivo (PTS), como en el experimento sin esquema convectivo (PTS3), la máxima densidad espectral se concentra de manera más marcada en las escalas mayores cuando no se consideró parametrización para la convección.

20 RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
Zhang et al. (2002) y Zhang et al. (2003) encontraron que la tasa de crecimiento de los errores es dependiente de los procesos húmedos. Se realizó una nueva serie de experimentos en donde se consideró un aumento del 10% en la humedad específica inicial en todos los niveles. Se generaron dos nuevas simulaciones de control. El experimento C4, análogo al C1 (con esquema convectivo) y el experimento C5, análogo a C3 (sin esquema convectivo), pero utilizando en ambos el aumento en el perfil de humedad. En este caso, sólo se realizó un experimento en donde se perturbó el campo de temperatura de manera organizada (tanto para el caso con esquema convectivo PTS4, como para el caso sin esquema convectivo, PTS5).

21 RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
MENOS HUMEDAD MÁS HUMEDAD

22 RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
Para todas las variables, se puede observar que la estructura de los errores es similar a los casos en los que no se modificó el perfil de humedad inicial

23 RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
PTS-C1 PTS3-C3 PTS4-C4 PTS5-C5 En ambas variables, el crecimiento de los errores es mayor en los casos en que se consideró el perfil de humedad modificado, respecto a las simulaciones en donde se utilizó el perfil de humedad sin cambios

24 RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
PTS-C1 PTS3-C3 PTS4-C4 PTS5-C5 En el caso del viento zonal, el crecimiento de los errores es mayor en los casos en que se consideró el perfil de humedad modificado, respecto a las simulaciones en donde se utilizó el perfil de humedad sin cambios. Sin embargo esto no se detecta claramente en la temperatura.

25 CONCLUSIONES En los experimentos en los que se consideró esquema convectivo, el crecimiento de los errores fue más sensible a las perturbaciones en la temperatura que a las de viento zonal, ya fuese en el caso de perturbar de manera organizada como aleatoriamente. En cambio, en los experimentos en los que se desactivó la parametrización de la convección, el crecimiento de los errores fue más sensible a la estructura de las perturbaciones que a la variable perturbada, predominando la perturbación sinusoidal. Independientemente de la perturbación que se introdujo, si los errores se organizaban, lo hacían siempre con la misma estructura. Esto evidencia la existencia de una dirección de máximo crecimiento de los errores para la situación dinámica simulada. Como consecuencia de haber aumentado la humedad se produjo un incremento en las magnitudes de los errores, pero no se modificaron sus estructuras espaciales ni sus patrones de crecimiento.