En la ciencia atmosférica , un modelo atmosférico es un modelo matemático construido alrededor del conjunto completo de ecuaciones dinámicas primitivas que gobiernan los movimientos atmosféricos. Puede complementar estas ecuaciones con parametrizaciones para difusión turbulenta , radiación , procesos húmedos ( nubes y precipitación ), intercambio de calor , suelo , vegetación, agua superficial, efectos cinemáticos del terreno y convección. La mayoría de los modelos atmosféricos son numéricos, es decir, discretizan ecuaciones de movimiento. Pueden predecir fenómenos a microescala como tornados y remolinos de capa límite , flujo turbulento a submicroescala sobre edificios, así como flujos sinópticos y globales. El dominio horizontal de un modelo es global , que cubre toda la Tierra , o regional ( área limitada ), que cubre solo una parte de la Tierra. Los diferentes tipos de modelos que se ejecutan son termotrópicos, barotrópicos , hidrostáticos y no hidrostáticos. Algunos de los tipos de modelos hacen suposiciones sobre la atmósfera que alargan los pasos de tiempo utilizados y aumentan la velocidad computacional.
Los pronósticos se calculan utilizando ecuaciones matemáticas para la física y la dinámica de la atmósfera. Estas ecuaciones no son lineales y es imposible resolverlas con exactitud. Por lo tanto, los métodos numéricos obtienen soluciones aproximadas. Los diferentes modelos utilizan diferentes métodos de solución. Los modelos globales suelen utilizar métodos espectrales para las dimensiones horizontales y métodos de diferencias finitas para la dimensión vertical, mientras que los modelos regionales suelen utilizar métodos de diferencias finitas en las tres dimensiones. Para ubicaciones específicas, las estadísticas de salida del modelo utilizan información climática, salida de la predicción numérica del tiempo y observaciones meteorológicas actuales de la superficie para desarrollar relaciones estadísticas que tengan en cuenta el sesgo del modelo y los problemas de resolución.
El supuesto principal del modelo termotrópico es que, si bien la magnitud del viento térmico puede cambiar, su dirección no cambia con respecto a la altura y, por lo tanto, la baroclinicidad en la atmósfera se puede simular utilizando las superficies de altura geopotencial de 500 mb (15 inHg ) y 1000 mb (30 inHg) y el viento térmico promedio entre ellas. [1] [2]
Los modelos barotrópicos suponen que la atmósfera es casi barotrópica , lo que significa que la dirección y la velocidad del viento geostrófico son independientes de la altura. En otras palabras, no hay cizalladura vertical del viento geostrófico. También implica que los contornos de espesor (un indicador de la temperatura) son paralelos a los contornos de altura del nivel superior. En este tipo de atmósfera, las áreas de alta y baja presión son centros de anomalías de temperatura cálidas y frías. Los anticiclones de núcleo cálido (como la dorsal subtropical y el anticiclón de Bermudas-Azores) y los anticiclones de núcleo frío tienen vientos que se fortalecen con la altura, y lo contrario es cierto para los anticiclones de núcleo frío (anticiclones árticos poco profundos) y los anticiclones de núcleo cálido (como los ciclones tropicales ). [3] Un modelo barotrópico intenta resolver una forma simplificada de dinámica atmosférica basada en el supuesto de que la atmósfera está en equilibrio geostrófico ; es decir, que el número de Rossby del aire en la atmósfera es pequeño. [4] Si se asume que la atmósfera está libre de divergencias , el rizo de las ecuaciones de Euler se reduce a la ecuación de vorticidad barotrópica . Esta última ecuación se puede resolver sobre una sola capa de la atmósfera. Dado que la atmósfera a una altura de aproximadamente 5,5 kilómetros (3,4 mi) está mayormente libre de divergencias, el modelo barotrópico se aproxima mejor al estado de la atmósfera a una altura geopotencial correspondiente a esa altitud, que corresponde a la superficie de presión de 500 mb (15 inHg) de la atmósfera. [5]
Los modelos hidrostáticos filtran las ondas acústicas que se mueven verticalmente de la ecuación del momento vertical, lo que aumenta significativamente el paso de tiempo utilizado dentro de la ejecución del modelo. Esto se conoce como la aproximación hidrostática . Los modelos hidrostáticos utilizan coordenadas verticales de presión o sigma-presión . Las coordenadas de presión intersecan la topografía, mientras que las coordenadas sigma siguen el contorno del terreno. Su suposición hidrostática es razonable siempre que la resolución de la cuadrícula horizontal no sea pequeña, que es una escala donde la suposición hidrostática falla. Los modelos que utilizan toda la ecuación del momento vertical se conocen como no hidrostáticos. Un modelo no hidrostático se puede resolver de forma anelástica, lo que significa que resuelve la ecuación de continuidad completa para el aire asumiendo que es incompresible, o elásticamente, lo que significa que resuelve la ecuación de continuidad completa para el aire y es completamente compresible. Los modelos no hidrostáticos utilizan altitud o altitud sigma para sus coordenadas verticales. Las coordenadas de altitud pueden intersecar la tierra, mientras que las coordenadas de altitud sigma siguen los contornos de la tierra. [6]
La historia de la predicción numérica del tiempo comenzó en la década de 1920 gracias a los esfuerzos de Lewis Fry Richardson, que utilizó procedimientos desarrollados por Vilhelm Bjerknes . [7] [8] No fue hasta la llegada de la computadora y la simulación por computadora que el tiempo de cálculo se redujo a menos del período de pronóstico en sí. ENIAC creó los primeros pronósticos por computadora en 1950, [5] [9] y luego computadoras más potentes aumentaron el tamaño de los conjuntos de datos iniciales e incluyeron versiones más complicadas de las ecuaciones de movimiento. [10] En 1966, Alemania Occidental y los Estados Unidos comenzaron a producir pronósticos operativos basados en modelos de ecuaciones primitivas , seguidos por el Reino Unido en 1972 y Australia en 1977. [7] [11] El desarrollo de modelos de pronóstico globales condujo a los primeros modelos climáticos. [12] [13] El desarrollo de modelos de área limitada (regionales) facilitó los avances en el pronóstico de las trayectorias de los ciclones tropicales , así como de la calidad del aire en las décadas de 1970 y 1980. [14] [15]
Debido a que el resultado de los modelos de pronóstico basados en la dinámica atmosférica requiere correcciones cerca del nivel del suelo, en los años 1970 y 1980 se desarrollaron estadísticas de salida de modelos (MOS) para puntos de pronóstico individuales (ubicaciones). [16] [17] Incluso con el aumento de la potencia de las supercomputadoras, la capacidad de pronóstico de los modelos numéricos del tiempo solo se extiende a aproximadamente dos semanas en el futuro, ya que la densidad y la calidad de las observaciones, junto con la naturaleza caótica de las ecuaciones diferenciales parciales utilizadas para calcular el pronóstico, introducen errores que se duplican cada cinco días. [18] [19] El uso de pronósticos de conjuntos de modelos desde los años 1990 ayuda a definir la incertidumbre del pronóstico y extender el pronóstico del tiempo más allá del futuro de lo que sería posible de otra manera. [20] [21] [22]
La atmósfera es un fluido . Como tal, la idea de la predicción numérica del tiempo es tomar muestras del estado del fluido en un momento dado y utilizar las ecuaciones de la dinámica de fluidos y la termodinámica para estimar el estado del fluido en algún momento en el futuro. El proceso de ingresar datos de observación en el modelo para generar condiciones iniciales se llama inicialización . En tierra, los mapas de terreno disponibles en resoluciones de hasta 1 kilómetro (0,6 mi) a nivel mundial se utilizan para ayudar a modelar las circulaciones atmosféricas dentro de regiones de topografía accidentada, con el fin de representar mejor características como vientos descendentes, ondas de montaña y nubosidad relacionada que afecta la radiación solar entrante. [23] Las principales entradas de los servicios meteorológicos de los países son observaciones de dispositivos (llamados radiosondas ) en globos meteorológicos que miden varios parámetros atmosféricos y los transmiten a un receptor fijo, así como de satélites meteorológicos . La Organización Meteorológica Mundial actúa para estandarizar la instrumentación, las prácticas de observación y el tiempo de estas observaciones en todo el mundo. Las estaciones informan cada hora en los informes METAR , [24] o cada seis horas en los informes SYNOP . [25] Estas observaciones están espaciadas irregularmente, por lo que son procesadas mediante métodos de asimilación de datos y análisis objetivo, que realizan un control de calidad y obtienen valores en ubicaciones utilizables por los algoritmos matemáticos del modelo. [26] Los datos luego se utilizan en el modelo como punto de partida para un pronóstico. [27]
Se utilizan diversos métodos para reunir datos de observación para su uso en modelos numéricos. Los sitios lanzan radiosondas en globos meteorológicos que se elevan a través de la troposfera y hasta la estratosfera . [28] La información de los satélites meteorológicos se utiliza donde no se dispone de fuentes de datos tradicionales. Commerce proporciona informes de pilotos a lo largo de las rutas de las aeronaves [29] e informes de barcos a lo largo de las rutas de navegación. [30] Los proyectos de investigación utilizan aviones de reconocimiento para volar dentro y alrededor de los sistemas meteorológicos de interés, como los ciclones tropicales . [31] [32] Los aviones de reconocimiento también vuelan sobre los océanos abiertos durante la temporada fría en sistemas que causan una incertidumbre significativa en la guía de pronóstico, o se espera que tengan un alto impacto de tres a siete días en el futuro sobre el continente río abajo. [33] El hielo marino comenzó a inicializarse en los modelos de pronóstico en 1971. [34] Los esfuerzos para involucrar la temperatura de la superficie del mar en la inicialización del modelo comenzaron en 1972 debido a su papel en la modulación del clima en latitudes más altas del Pacífico. [35]
Un modelo es un programa informático que produce información meteorológica para tiempos futuros en ubicaciones y altitudes determinadas. Dentro de cualquier modelo hay un conjunto de ecuaciones, conocidas como ecuaciones primitivas , que se utilizan para predecir el estado futuro de la atmósfera. [36] Estas ecuaciones se inicializan a partir de los datos de análisis y se determinan las tasas de cambio. Estas tasas de cambio predicen el estado de la atmósfera en un corto tiempo en el futuro, y cada incremento de tiempo se conoce como paso de tiempo. Luego, las ecuaciones se aplican a este nuevo estado atmosférico para encontrar nuevas tasas de cambio, y estas nuevas tasas de cambio predicen la atmósfera en un tiempo aún más lejano en el futuro. El paso de tiempo se repite hasta que la solución alcanza el tiempo de pronóstico deseado. La longitud del paso de tiempo elegido dentro del modelo está relacionada con la distancia entre los puntos en la cuadrícula computacional y se elige para mantener la estabilidad numérica . [37] Los pasos de tiempo para los modelos globales son del orden de decenas de minutos, [38] mientras que los pasos de tiempo para los modelos regionales son de entre uno y cuatro minutos. [39] Los modelos globales se ejecutan en diferentes momentos en el futuro. El modelo unificado de UKMET se ejecuta seis días en el futuro, [40] el modelo del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas de Mediano Plazo se ejecuta hasta 10 días en el futuro, [41] mientras que el modelo del Sistema de Previsiones Globales ejecutado por el Centro de Modelado Ambiental se ejecuta 16 días en el futuro. [42]
Las ecuaciones utilizadas son ecuaciones diferenciales parciales no lineales que son imposibles de resolver exactamente a través de métodos analíticos, [43] con la excepción de unos pocos casos idealizados. [44] Por lo tanto, los métodos numéricos obtienen soluciones aproximadas. Diferentes modelos utilizan diferentes métodos de solución: algunos modelos globales utilizan métodos espectrales para las dimensiones horizontales y métodos de diferencias finitas para la dimensión vertical, mientras que los modelos regionales y otros modelos globales suelen utilizar métodos de diferencias finitas en las tres dimensiones. [43] La salida visual producida por una solución de modelo se conoce como gráfico de pronóstico o prog . [45]
Las cajas de cuadrícula de los modelos meteorológicos y climáticos tienen lados de entre 5 kilómetros (3,1 mi) y 300 kilómetros (190 mi). Una nube cúmulo típica tiene una escala de menos de 1 kilómetro (0,62 mi), y requeriría una cuadrícula incluso más fina que esta para ser representada físicamente por las ecuaciones del movimiento de fluidos. Por lo tanto, los procesos que representan dichas nubes están parametrizados , mediante procesos de diversa sofisticación. En los primeros modelos, si una columna de aire en una caja de cuadrícula del modelo era inestable (es decir, la parte inferior más cálida que la superior), entonces se volcaba y el aire en esa columna vertical se mezclaba. Los esquemas más sofisticados agregan mejoras, reconociendo que solo algunas partes de la caja podrían conveccionar y que se producen arrastre y otros procesos. Los modelos meteorológicos que tienen cajas de cuadrícula con lados de entre 5 kilómetros (3,1 mi) y 25 kilómetros (16 mi) pueden representar explícitamente nubes convectivas, aunque aún necesitan parametrizar la microfísica de las nubes . [46] La formación de nubes a gran escala ( de tipo estratos ) tiene una base más física: se forman cuando la humedad relativa alcanza un valor prescrito. Aun así, es necesario tener en cuenta los procesos a escala subcuadrícula. En lugar de suponer que las nubes se forman con una humedad relativa del 100 %, la fracción de nubes se puede relacionar con una humedad relativa crítica del 70 % para las nubes de tipo estratos y del 80 % o más para las nubes cumuliformes, [47] lo que refleja la variación a escala subcuadrícula que se produciría en el mundo real.
La cantidad de radiación solar que llega al nivel del suelo en terrenos accidentados, o debido a la nubosidad variable, se parametriza ya que este proceso ocurre a escala molecular. [48] Además, el tamaño de la cuadrícula de los modelos es grande en comparación con el tamaño real y la rugosidad de las nubes y la topografía. Se tiene en cuenta el ángulo del sol, así como el impacto de múltiples capas de nubes. [49] El tipo de suelo, el tipo de vegetación y la humedad del suelo determinan cuánta radiación se destina al calentamiento y cuánta humedad se absorbe en la atmósfera adyacente. Por lo tanto, es importante parametrizarlos. [50]
El dominio horizontal de un modelo es global , cubriendo toda la Tierra, o regional , cubriendo solo una parte de ella. Los modelos regionales también se conocen como modelos de área limitada o LAM. Los modelos regionales utilizan un espaciado de cuadrícula más fino para resolver fenómenos meteorológicos explícitamente de escala más pequeña, ya que su dominio más pequeño disminuye las demandas computacionales. Los modelos regionales utilizan un modelo global compatible para las condiciones iniciales del borde de su dominio. La incertidumbre y los errores dentro de los LAM son introducidos por el modelo global utilizado para las condiciones de borde del borde del modelo regional, así como dentro de la creación de las condiciones de borde para los LAM en sí. [51]
La coordenada vertical se maneja de varias maneras. Algunos modelos, como el modelo de Richardson de 1922, utilizan la altura geométrica ( ) como coordenada vertical. Los modelos posteriores sustituyeron la coordenada geométrica por un sistema de coordenadas de presión, en el que las alturas geopotenciales de las superficies de presión constante se convierten en variables dependientes , simplificando en gran medida las ecuaciones primitivas. [52] Esto se deduce de que la presión disminuye con la altura a través de la atmósfera terrestre . [53] El primer modelo utilizado para pronósticos operativos, el modelo barotrópico de una sola capa, utilizó una única coordenada de presión en el nivel de 500 milibares (15 inHg), [5] y, por lo tanto, era esencialmente bidimensional. Los modelos de alta resolución, también llamados modelos de mesoescala , como el modelo Weather Research and Forecasting tienden a utilizar coordenadas de presión normalizadas denominadas coordenadas sigma . [54]
Algunos de los modelos numéricos globales más conocidos son:
Algunos de los modelos numéricos regionales más conocidos son:
Como los modelos de pronóstico basados en las ecuaciones de dinámica atmosférica no determinan perfectamente las condiciones meteorológicas cerca del suelo, se desarrollaron correcciones estadísticas para intentar resolver este problema. Se crearon modelos estadísticos basados en los campos tridimensionales producidos por modelos meteorológicos numéricos, observaciones de superficie y las condiciones climatológicas para ubicaciones específicas. Estos modelos estadísticos se denominan colectivamente estadísticas de salida del modelo (MOS), [59] y fueron desarrollados por el Servicio Meteorológico Nacional para su conjunto de modelos de pronóstico meteorológico. [16] La Fuerza Aérea de los Estados Unidos desarrolló su propio conjunto de MOS basado en su modelo meteorológico dinámico en 1983. [17]
Las estadísticas de salida del modelo difieren de la técnica de prog perfecto , que supone que la salida de la guía de predicción numérica del tiempo es perfecta. [60] MOS puede corregir los efectos locales que no pueden ser resueltos por el modelo debido a una resolución de cuadrícula insuficiente, así como los sesgos del modelo. Los parámetros de pronóstico dentro de MOS incluyen temperaturas máximas y mínimas, porcentaje de probabilidad de lluvia dentro de un período de varias horas, cantidad de precipitación esperada, probabilidad de que la precipitación sea de naturaleza congelada, probabilidad de tormentas eléctricas, nubosidad y vientos superficiales. [61]
En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que representaba de manera realista los patrones mensuales y estacionales en la troposfera. Este fue el primer modelo climático exitoso . [12] [13] Varios grupos comenzaron entonces a trabajar para crear modelos de circulación general . [62] El primer modelo climático de circulación general combinó procesos oceánicos y atmosféricos y fue desarrollado a fines de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos , un componente de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos . [63]
En 1975, Manabe y Wetherald habían desarrollado un modelo climático global tridimensional que ofrecía una representación aproximadamente precisa del clima actual. Al duplicar el CO2 en la atmósfera del modelo, la temperatura global aumentó aproximadamente 2 °C. [64] Varios otros tipos de modelos informáticos dieron resultados similares: era imposible crear un modelo que ofreciera algo parecido al clima real y que no se produjera un aumento de la temperatura cuando aumentaba la concentración de CO2 .
A principios de los años 1980, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de los Estados Unidos había desarrollado el Modelo Comunitario de Atmósfera (CAM), que puede ejecutarse por sí solo o como el componente atmosférico del Modelo Comunitario del Sistema Climático . La última actualización (versión 3.1) del CAM independiente se publicó el 1 de febrero de 2006. [65] [66] [67] En 1986, comenzaron los esfuerzos para inicializar y modelar los tipos de suelo y vegetación, lo que dio como resultado pronósticos más realistas. [68] Los modelos climáticos acoplados océano-atmósfera, como el modelo HadCM3 del Centro Hadley para la Predicción e Investigación del Clima , se están utilizando como insumos para estudios sobre el cambio climático . [62]
Los pronósticos de contaminación del aire dependen de modelos atmosféricos para proporcionar información sobre el flujo de fluidos para rastrear el movimiento de contaminantes. [69] En 1970, una empresa privada en los EE. UU. desarrolló el Modelo de Cuenca Atmosférica Urbana (UAM) regional, que se utilizó para pronosticar los efectos de la contaminación del aire y la lluvia ácida . A mediados y fines de la década de 1970, la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos se hizo cargo del desarrollo del UAM y luego utilizó los resultados de un estudio regional de contaminación del aire para mejorarlo. Aunque el UAM se desarrolló para California , durante la década de 1980 se utilizó en otras partes de América del Norte, Europa y Asia. [15]
El modelo de malla fina móvil, que comenzó a funcionar en 1978, fue el primer modelo de predicción de ciclones tropicales basado en la dinámica atmosférica . [14] A pesar de la mejora constante de la guía de modelos dinámicos que se hizo posible gracias al aumento de la potencia computacional, no fue hasta la década de 1980 que la predicción numérica del tiempo (NWP) mostró su habilidad para pronosticar la trayectoria de los ciclones tropicales. Y no fue hasta la década de 1990 que la NWP superó sistemáticamente a los modelos estadísticos o dinámicos simples. [70] La predicción de la intensidad de los ciclones tropicales mediante NWP también ha sido un desafío. A partir de 2009, la guía dinámica seguía siendo menos hábil que los métodos estadísticos. [71]
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