predictabilidad: sensibilidad a las condiciones iniciales en una onda baroclÍnica inestable....
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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
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.
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.
EXPERIMENTOS REALIZADOS
a) 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 .
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 .
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 .
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)
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.
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)
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.
RESULTADOS: Simulación del ciclo de vida de una onda baroclínica
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.
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo
Se obtienen mayores errores en las simulaciones en las que se perturba la temperatura respecto a las que se perturba el viento zonal.
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.
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo
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.
PTSPUSPTRPUR
PTSPUSPTRPUR
PTSPUSPTRPUR
PTS-C1
PUS-C1
PTR-C1
PUR-C1
PTS-C1
PUS-C1
PTR-C1
PUR-C1
PTS-C1
PUS-C1
PTR-C1
PUR-C1
PTS-C1
PUS-C1
PTR-C1
PUR-C1
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. con esquema convectivo
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).
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.
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.
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.
PTS3
PUS3
PTR3
PUR3
PTS3
PUS3
PTR3
PUR3
PTS3
PUS3
PTR3
PUR3
PTS3
PUS3
PTR3
PUR3
RESULTADOS: Estructura y crecimiento del error. Exp. sin esquema convectivo
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
PTS3-C3
PUS3-C3
PTR3-C3
PUR3-C3
PTS3-C3
PUS3-C3
PTR3-C3
PUR3-C3
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.
RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
Se realizó una nueva serie de experimentos en donde se
consideró un aumento del 10% en la humedad específica inicial
en todos los niveles.
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 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).
RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
MENOS HUMEDAD MÁS HUMEDAD
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
RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
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
PTS-C1
PTS3-C3
PTS4-C4
PTS5-C5
PTS-C1
PTS3-C3
PTS4-C4
PTS5-C5
RESULTADOS: Sensibilidad a la humedad
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.
PTS-C1
PTS3-C3
PTS4-C4
PTS5-C5
PTS4-C4
PTS5-C5
PTS-C1
PTS3-C3
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.