Introduccin a modelamiento numrico de la atmsfera - PowerPoint PPT Presentation

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Introduccin a modelamiento numrico de la atmsfera

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fen menos severos (tornados y otros sistemas convectivos de mesoescala) ocurren ... frecuencia y representan de forma exacta la intensidad de los fen menos ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Introduccin a modelamiento numrico de la atmsfera


1
Introducción a modelamiento numérico de la
atmósfera
  • Qué son los modelos de mesoescala?
  • Resolución horizontal
  • Resolución vertical
  • Parametrización
  • Condiciones de frontera e inicialización

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Qué son los modelos de mesoescala?
  • modelo de predicción numérica del tiempo (PNT)
    cuya resolución horizontal y vertical es
    suficiente para pronosticar fenómenos
    meteorológicos de mesoescala.
  • fenómenos, que a menudo son producto del
    forzamiento de la topografía o de los litorales,
    o están relacionados con la convección,

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ESCALA DE LOS FENÔMENOS METEOROLÓGICOS
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por qué son útiles?
  • fenómenos severos (tornados y otros sistemas
    convectivos de mesoescala) ocurren principalmente
    a nivel de mesoescala.
  • La visibilidad, la turbulencia, el tiempo que
    percibimos y el estado del mar pueden variar
    enormemente en distancias de pocos kilómetros y
    sus repercusiones pueden ser enormes

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Cumulunimbus y Sistemas Convectivos
LBA cptec - inpe
6
Brisas marítima, fluvial, lacustre, terrestre
7
Circulaciones de vale-montanha
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Modelo de mesoescala ? Modelo Regional
  • distintas resoluciones horizontales, típicamente
    con un espaciado de malla inferior a los 30 km.
  • ejecutase para un área limitada, y requieren
    información acerca de los límites de sus dominios.

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Algunas ventajas de modelos regionales
  • Proporcionan mucho mas detalle y con mayor
    frecuencia y representan de forma exacta la
    intensidad de los fenómenos meteorológicos de
    escala menor.
  • producen mejores pronósticos en regiones costeras
    y montañosas.
  • (aprovechan conjuntos de datos topográficos de
    alta resolución e información detallada de
    temperatura de la superficie del mar, cuando
    están disponibles)

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Resolución horizontal
  • Resolución horizontal está ligada al tamaño de
    las características meteorológicas que puede
    simular.
  • Cuanto mayor la resolución, tanto más pequeñas
    las características que el modelo puede
    representar adecuadamente.

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Resolución horizontal
  • Resolución está relacionada con la distancia
    entre los puntos de malla, en el caso de los
    modelos de malla,
  • Cuanto menor el espaciamiento entre los puntos
    de la grilla, mayor es la resolución del modelo
  • (o con el número de ondas empleadas para
    representar los datos meteorológicos, en el caso
    de los modelos espectrales)

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Qué espaciado de malla es necesariopara
resolver una característica meteorológica en
particular?
  • Normalmente, necesitamos al menos cinco puntos de
    malla para definir una característica.

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Al aumentar la resolución,
  • los recursos informáticos necesarios también
    aumentan, porque el modelo debe calcular los
    valores para un mayor número de puntos
  • Es más, a medida que reducimos el espaciado de
    malla normalmente reducimos el tiempo que
    transcurre entre los pasos intermedios del
    pronóstico, con el resultado de que se necesitan
    pasos intermedios adicionales para producir un
    pronóstico de la misma duración.

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Resolución vertical
  • Modelos también se deben diseñar con la
    resolución vertical adecuada para que puedan
    pronosticar (mejor) la estructura vertical
  • normalmente tratamos de asignar una resolución
    vertical más alta a las zonas donde es más
    necesaria (por ejemplo, cerca de la superficie de
    la Tierra)
  • De esta forma el modelo puede capturar la
    transferencia de calor y humedad en la capa
    límite planetaria, producida por el calentamiento
    diurno de la superficie.

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Coordenadas verticales
  • Existen varios tipos de coordenadas verticales
    para representar las capas atmosféricas, cada uno
    de los cuales tiene sus propias ventajas y
    limitaciones.

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Parametrización(o la física del modelo)
  • Los modelos no pueden resolver las
    características y/o los procesos que ocurren
    dentro de los límites de una sola celda de la
    malla.
  • Por ejemplo
  • - Una serie de obstáculos
  • puede crear un flujo
  • complejo con remolinos
  • turbulentos.
  • - La fricción es mayor
  • cerca de los árboles y edificios
  • altos que en las zonas abiertas.

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Parametrización
  • los modelos deben representar el efecto total de
    los obstáculos y las superficies sobre el flujo
    mediante un único número que represente la
    fricción dentro de la celda.
  • El método de representar dichos efectos sin
    calcularlos directamente se conoce como
    parametrización.
  • Podemos concebir la parametrización en términos
    de modelar los efectos de un proceso (emulación)
    en lugar de modelar el proceso en sí (simulación).

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Ejemplos de procesos físicos que suelen
parametrizarse
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Condiciones de frontera
  • son las condiciones meteorológicas, representadas
    en forma matemática, de los bordes del área de
    ejecución del modelo (topo e lateral)

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Inicialización
  • problemas de arranque inicial relacionados con
    la inicialización (spin-up),
  • spin-up, arrancar los movimientos verticales y
    las circulaciones divergentes hasta que alcancen
    la intensidad plena.
  • En el inicio del ciclo de ejecución del modelo,
    con frecuencia estas circulaciones son demasiado
    débiles o no son coherentes.

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Inicialización
  • El problema de inicialización depende de que
    manera se ha arrancado el modelo
  • Dos tipos de arranque
  • "en caliente" o "en frío
  • Un arranque en frío suele utilizarse el
    análisis de otra fuente
  • (un modelo global o un radiosondeo, se el
    dominio es pequeño)

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Inicialización
  • En caliente, el modelo usa un sistema de
    asimilación para incorporar los datos, (sondeos o
    de superficie), de un período extendido para
    contribuir a crear el análisis.
  • El sistema de asimilación de datos fusiona las
    observaciones con el ciclo de ejecución del
    modelo de modo tal que se conserve la circulación
    en curso.
  • De esta forma, el análisis que resulta no
    coincide exactamente con las observaciones de
    superficie, pero refleja el desarrollo de las
    condiciones justo antes del análisis.

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Actividad complementar(tarea)
  • Leer
  • Funcionamiento de los modelos de mesoescala
  • del Program COMET-UCAR-MetEd
  • Que encuentra se en el link
  • http//www.meted.ucar.edu/mesoprim/models_es/

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Actividad complementar(tarea)
  • Leer
  • Diez conceptos equivocados comunes sobre PNT
  • Concepto equivocado 2
  • La alta resolución lo arregla todo
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