UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
(Universidad del Perú, Decana de América)
Facultad de Ciencias Físicas
Escuela Académico Profesional de Física
SIMULACIÓN DEL CICLO DIURNO DE LA PRECIPITACIÓN Y DEL
CALENTAMIENTO EN SUDAMÉRICA
Bach. Berlin Segura Curi
Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en Física
Lima-Perú
2005
Motivación
•
Conocer el comportamiento diurno de la precipitación y del
calentamiento simulado con un modelo numérico.
•
Estudiar la variación diurna del balance térmico en la
atmósfera simulado con un modelo numérico.
Objetivos
• Simular el ciclo diurno de la precipitación y los
calentamientos latente y radiativo usando el Modelo de
Circulación General Atmosférico (MCGA)
• Comparar la precipitación modelada con la nubosidad
convectiva observada a partir de imágenes de satélite
• Analizar la distribución vertical del calentamiento total
modelada.
Metodología
•Modelo de Circulación General Atmosférico (MCGA)
•Área de estudio:
58-68°W
4-10°S
•Periodo de estudio: 15 primeros días de enero del 2002
Resultados
• El MCGA reprodujo la hora de máxima precipitación
(2pm) en la Amazonía central que coincide con la
máxima precipitación observada en el experimento LBA.
• El MCGA reprodujo dos bandas de precipitación (Andes,
Amazonía central) durante la tarde, que coinciden con
las bandas de frecuencia nubosidad convectiva
obtenido por Garreaud y Wallace (1997).
• En el balance térmico de la atmósfera según el MCGA,
durante el día predomina el calentamiento latente,
mientras que durante la noche predomina el
enfriamiento por onda larga.
Antecedentes
Fundamento teórico
Descripción del modelo
Parametrización del ROL
Metodología y datos
Resultados
Conclusiones
Recomendaciones
Antecedentes
Ciclo diurno de la precipitación, promediada sobre 29 días
(enero-febrero 1999) para el área de Rondonia
(precipitación observada por el LBA vs modelo ECMWF)
Fuente: Chaboureau y Bechtold (2003)
Antecedentes
Frecuencia de nubosidad convectiva, deducido de imágenes de
satélite para 9 años - verano austral (diciembre, enero y febrero)
Fuente: Garreaud y Wallace (1997)
Antecedentes
Calentamiento/enfriamiento por ROL
Esquema de ROL del MCGA (LWRAD) vs Cálculo línea por línea
Fuente: Segura Curi (2002)
Antecedentes
Calentamiento/enfriamiento diabático en la tropósfera mediasuperior, según un modelo de nubes mesoescala
durante la noche
Fuente: Churchill y Houze (1991)
Antecedentes
Calentamiento/enfriamiento diabático en la tropósfera mediasuperior, según un modelo de nubes mesoescala
durante el día
Fuente: Churchill y Houze (1991)
Antecedentes
Razón de cambio de la tempertura en equilibrio térmico, según el
modelo climático unidimensional.
Atmósfera clara
Atmósfera con nubosidad
Fuente: Manabe y Strickler (1964)
Fundamento Teórico
Balance de la radiación global
Fuente: Peixoto y Oort (1992)
Fundamento Teórico
Leyes físicas de la radiación
•
•
•
•
Ley de Planck.
Ley de Stefan-Boltzmann
Ley del desplazamiento de Wien
Ley de Kirchhoff
Mecanismo de transferencia de energía
• Radiación
• Conducción
• Convección
Fundamento Teórico
Rango espectral en un sistema climático
Radiación solar ( < 4 m)
• Ultravioleta
• Visible
• Infrarrojo cercano
( < 0.4 m)
(0.4 <  < 0.8 m)
( > 0.8 m)
Radiación terrestre ( > 4 m)
Fundamento Teórico
Transferencia radiativa para una radiación infrarroja
(Ecuación de Schawrzchild)
dI 
dm
  k  [ I   B  (T )]
Donde:
I = Intensidad de la radiación incidente
monocromática
B(T) = Función de Planck
k = Coeficiente de extinción
dm = Elemento de masa (dm=ds)
ds = Distancia atravesada
 = Densidad del medio
Fundamento teórico
Primera ley de la termodinámica
dU  dQ  dW
Entalpía
dh  dq   dp
dh  c  dT
Tasa de calentamiento
dq
dt
 cp
dT
dt

dp
dt
Fundamento teórico
Tasa de calentamiento radiativo
1 
q     F


1 F
 z
 cp
dT
dt

dp
dT
dt
dt
Donde:
T = Temperatura de una capa z
F = Flujo radiativo
cP = Calor especifico del aire a presión constante
 = Densidad del aire

g F
c p p
c p  1004 . 67 JKg
  1 . 17 Kg / m
1
3
K
1
Descripción del modelo
• Modelo de Circulación General Atmosférico CPTEC/COLA
• Resolución espacial de 2.8°X 2.8°
• Parametrizaciones físicas: convección, radiación de onda larga
y onda corta y un esquema de nubes.
• Condiciones iniciales: presión, temperatura, vorticidad y
humedad específica.
• Condiciones de frontera inferior: TST,TSM, cobertura de hielo
en el mar, humedad del suelo sobre la tierra, albedo de la
superficie y profundidad de la nieve.
• Condiciones de frontera superior: restricción cinemática de la
velocidad vertical (en coordenadas sigma) a ser nula en la
superficie y el tope del modelo, para satisfacer la conservación
de la masa.
Descripción del modelo
Hidrodinámica
Ley de Conservación del momento horizontal

dV
dt





  ( RT  ln p s    )  f k  V  F
Ley de Conservación de la masa
 ln p s
t





  V   ln p s    V 


Ley de Conservación de la energía
 T
T
RT

 V  T  


t
c p
 




 RT d ln p
q
s



cp
dt
cp

Descripción del modelo
Procesos de humedad
• Condensación a gran escala
• Convección profunda:
Esquema de Kuo modificado
Esquema relajado de Arakawa-Shubert modificado
• Convección somera:
Esquema de Tiedtke
Descripción del modelo
Procesos radiativos
• Calentamiento por onda corta
Esquema de Lacis y Hansen modificado por Davies, el calentamiento
es debido a la absorción de radiación de onda corta por H2O y O3.
• Calentamiento por onda larga
Esquema de Harshvardhan y Davis, el calentamiento/enfriamiento es
debido a la absorción/emisión de radiación de onda larga por H2O,
CO2, O3 y nubes.
La distribución desigual del calentamiento por onda corta y onda
larga induce gradientes de presión, que originan el movimiento del
aire en la atmósfera.
Descripción del modelo
Esquema de nubes
• Nubes convectivas:
Cúmulos y cumulonimbus
• Nubes de supersaturación:
Nubes altas: cirrus
Nubes medias: altoestratus y altocúmulos
Nubes bajas: estratos, estratocúmulos y nimboestratos
Parametrización del ROL
Rango espectral para la radiación de onda larga
Fuente: Tarasova y Santos Chagas (1996)
Parametrización del ROL
Flujos radiativos
Fi ( p )  B i (T s )  ( p , p s )  

ps
 B (T ( p ))
d  ( ( p , p ))
dp 
i
p
ps

Fi ( p ) 
 B (T ( p ))
d  ( ( p , p  ))
i
0
dp
dp
T ( ps )

Fi ( p )  B i [T ( p )]   [ ( p , p s )] B (T s )   [ ( p , p s )] B [T ( p s )] 

 { [ ( p , p )] B [T ( p )]}
T
T ( p)
T ( p)

Fi ( p )  B i [T ( p )]   [ ( p t , p )] B [T ( p t )] 

T ( pt )
dp
{ [ ( p , p )] B [T ( p )]}
T
dT ( p )
dT ( p )
Parametrización del ROL
Condición de cielo claro
F i ( p )  B i T ( p )   G i  ( p , p s ); T s   G i  ( p , p s ); T ( p s )   

T ( Ps )
T ( p)
F i ( p )  B i T ( p )   G i  ( p t , p ); T ( p t )  


T (P)
T ( pt )
 G i  ( p , p ); T ( p ) 
dT ( p )
T
 G i  ( p , p ); T ( p  ) 
dT ( p  )
T
Flujo de un cuerpo negro
B i (T ) 

B (T ) d 
 i
Función G(,T)
G  ( p 1 , p 2 ); T     ( p 1 , p 2 ); T   B (T )
Parametrización del ROL
Función de transmisividad
  ( p 1 , p 2 ); T  


   ( p 1 , p 2 )   B (T ) d 
i


B ( T ) d 
i
Transmisividad difusa
1
   ( p 1 , p 2 )   2  exp  K  ( p r , T r ) ( p 1 , p 2 ) /   d 
0
K(pr,Tr) = Coeficiente de absorción lineal molecular del H2O
(p1,p2)= Cantidad de H2O escalada entre los niveles de presión p1 y p2


F n  Fi ( p )  Fi ( p )
dT
dt
 
1
 Fn
c p  z

g  Fn
c p p
Parametrización del ROL
Condición de cielo nublado
F i ( p )  B i T ( p )   C ( p , p s )G i  ( p , p s ); T s   G i  ( p , p s ); T ( p s )   

T ( Ps )
 G i  ( p , p ); T ( p ) 
T ( p)
T (P)
 G i  ( p , p ); T ( p ) 
T ( pt )
T
F i ( p )  B i T ( p )   C ( p , p t ) G i  ( p t , p ); T ( p t )   

T
C ( p , p )dT ( p )
C ( p , p ) dT ( p )
C(p,ps)= Probabilidad de la línea de visión clara entre los niveles de
presión p y ps
Metodología y datos
• Se ha usado el Modelo de Circulación General Atmosférico
(CPTEC/COLA)
• Área de estudio: Amazonía central (58 a 68 °W, 4 a 10 °S)
• Periodo de estudio: 15 primeros días de enero del 2002,
con intervalos de tiempo cada 2horas.
• Se calcularon los promedios y las anomalías horarias de la
precipitación y del calentamiento por medio de los
programas GrADS y Matlab.
Metodología y datos
Datos del modelo
•
•
•
•
Tasa de precipitación sobre la superficie (mm/día)
Calentamiento latente convectivo a un nivel de 400mb (K/h)
Calentamiento radiativo de onda corta a un nivel de 400mb (K/h)
Calentamiento radiativo de onda larga a un nivel de 400mb (K/h)
Datos observados
• Porcentaje de nubosidad convectiva con temperaturas menores a
–40°C en el tope de las nubes, obtenido de las imágenes
infrarrojas según el satélite GOES-8 (Geostationary Operational
Environmental Satellite)
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
Resultados
Datos del modelo
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos observados
Resultados
Datos observados
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Resultados
Datos del modelo
hora local = hora z – 4horas
Conclusiones
• El MCGA reprodujo la hora de máxima precipitación
(2pm) en la Amazonía central que coincide con la
máxima precipitación observada en el experimento
LBA.
• El MCGA reprodujo dos bandas de precipitación
(Andes, Amazonía central) durante la tarde, que
coinciden con las bandas de frecuencia nubosidad
convectiva obtenido por Garreaud y Wallace (1997).
• El máximo porcentaje de nubosidad (datos
observados por satélite) ocurrido a las 6pm, coincide
con el instante de máxima frecuencia de nubosidad
convectiva obtenido por Garreaud y Wallace (1997).
Conclusiones
• En el balance térmico de la atmósfera según el
MCGA, durante el día predomina el calentamiento
latente, mientras que durante la noche predomina el
enfriamiento por onda larga.
• El MCGA produjo máximo calentamiento lantente
(2pm) que coincide con la máxima precipitación.
Recomendaciones
• Para un mejor análisis de la variación diurna del
calentamiento y la precipitación, se debería estudiar en la
estación de verano (diciembre, enero y febrero) y con
intervalos de tiempo de una hora.
• Para tener una mejor representación del porcentaje de
nubosidad convectiva (datos observados por satélite), se
debería trabajar con una mayor cantidad de datos.
• Simular el ciclo diurno de la precipitación y del
calentamiento sobre los Andes usando el MCGA y
comparar la precipitación modelada con datos observados
(estaciones meteorológicas).
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