clase 6 - Laboratorio de prevision del tiempo

La estructura de los
modelos de pronóstico
numérico
resolución horizontal y condiciones de
contorno
Clases 6 y 7
Agradecimientos: este material se basa en el módulo de “Impacto de la
estructura y dinámica de los modelos” tomado del Programa COMET
(www.comet.ucar.edu)
Asimismo se han agregado informaciones complementarias cuyas fuentes son
mencionadas siempre que haya sido posible identificarlas.
Laboratorio de Previsión del tiempo - I cuatrimestre 2011
Dra. Silvina Solman
Resolución horizontal
• La resolución horizontal de
un modelo de predicción
numérica del tiempo está
relacionada con la distancia
entre puntos en los modelos
de retícula o con el número
de ondas que pueden ser
resueltas en los modelos
espectrales
• Para un modelo de 50 km, cada
retícula cubre 2500 kilómetros
cuadrados, los puntos de retícula
se localizan en el centro
del área.
En qué
situaciones
Por lo tanto, el "punto de retícula"
la representación
central representa el valor
promedio del dato de es
un buena?
área de
2500 kilómetros cuadrados
alrededor de ese punto
Resolución horizontal en modelos
espectrales y equivalencia con
modelos en puntos de retícula
• En los modelos espectrales, la resolución horizontal se designa con un
parámetro "TN“, donde N indica el número de onda más corta retenida
para representar los datos habiendo empleado un truncamiento
triangular, el cual indica el conjunto particular de ondas utilizadas por
el modelo.
• Los modelos espectrales representan los datos de forma precisa hasta
un máximo número de ondas, pero omiten toda la información más
detallada contenida en las ondas más pequeñas. La longitud de onda de
la onda más pequeña en un modelo espectral es representada por
Longitud de onda mínima = 360 grados / N
• Equivalencia aproximada entre la resolución de un modelo espectral y
la resolución en términos de rejilla:
• Cuanto más relevantes sean los procesos físicos en la evolución del
pronóstico, menor será la ventaja de los pronósticos de los modelos
espectrales con respecto a los pronósticos de modelos de rejilla de
resolución comparable.
La representación de la superficie
Tomada del proyecto GLOBE
• La representación de la
superficie en los modelos
numéricos es mucho menos
detallada que la realidad,
especialmente en los
modelos de resolución
gruesa.
• La magnitud del suavizado
del terreno también
depende de la base de datos
topográficos y puede
convertirse en una gran
fuente de error en regiones
afectadas por características
orográficas de pequeña
escala.
http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/topo/globe.html
30 segs
Métodos para convertir los datos de
topografía a la retícula del modelo
• Orografía promedio usa el
promedio de los datos del
terreno dentro de una caja de
rejilla del modelo. Esto recorta
los picos de las montañas
considerablemente.
• Orografía envolvente es como
una manta sobre el terreno que
se cuelga de los altiplanos pero
se levanta suavemente para
cubrir todo excepto los picos
más altos. (Modelo ECMWF)
•Orografía silueta promedia sólo las características más altas en
cada caja de retícula ubicándose debajo de los topes de las
montañas pero encima de los valles (Modelo NCEP).
La resolución y la representación de la topografía
30 km
Problemas en la representación de los picos
Desaparecen los valles
La elevación de los sistemas montañosos se
extiende sobre un área mayor y son menores.
Se subestiman los gradientes de elevación
Impacto sobre el pronóstico
• La representación de la topografía de la
superficie por el modelo determina su
habilidad para pronosticar características
meteorológicas inducidas por el terreno.
Como resultado las nubes de barlovento y
la precipitación se esparcirán sobre un
área grande y serán de menor intensidad
que en la realidad
Ejemplo: un evento de
viento pendiente abajo y
nieve a barlovento de la
montaña
. El terreno ha sido suavizado
en el modelo por lo que éste
no puede describir con
exactitud los procesos físicos
que están ocurriendo en la
realidad.
•Lo más posible es que no
podrá pronosticar el evento y
el rotor del viento pendiente
abajo o la sombra de
precipitación.
Impacto sobre el pronóstico de
precipitación
• Los pronósticos de precipitación de los modelos Eta
de 29 km y 10 km, y la precipitación observada.
Consideraciones respecto de la
interfase tierra-agua
Frentes de brisa
Frentes costeros
• Dado que las propiedades de la tierra y el agua son
tan diferentes, un modelo representará mal los
procesos que ocurren o que son influenciados por las
interfases tierra/agua si su resolución no es
suficiente para determinar su ubicación.
Ejemplo de una corrida de alta resolución con el
modelo WRF/CIMA:
5 km y 36 niveles entre superficie y 500 hPa
Ruiz, 2007. WGNE
blue book
Efectos de una inadecuada
representación del terreno
• Los campos de movimiento vertical se alejan de
las montañas debido a una inclinación
insuficiente del terreno.
• Los máximos y mínimos de precipitación
aparecen mal ubicados o no aparecen del todo
en regiones de terreno complejo.
• En general, no es posible describir vientos
pendiente abajo, de valle, de drenaje y otros
procesos de pequeña escala.
• En general, el desarrollo de las ondas de
montaña no puede ser descrito con exactitud.
• Las inversiones en los valles y el empozamiento
de aire frío son generalmente difíciles de
resolver y no se representan bien .
El compromiso entre
la capacidad
computacional y la
resolución
• Ejemplo GFS: resolución horizontal ~0.5° global
721x181x62 puntos = 8.1 106
x 192 (pasos de tiempo por día) = 1553 106
x variables pronosticadas = 6 ó más
• si la resolución horizontal se duplica, el número de puntos
de rejilla sobre la misma área se cuadruplica. La longitud
del intervalo de tiempo requerido por las esquemas de
diferencias finitas también se reduce a medida que la
resolución aumenta
Compromiso respecto del intervalo de
tiempo entre integraciones sucesivas
• El intervalo de tiempo (Δt)
entre pronósticos
intermedios debe ser
menor que el tiempo que
le toma a la onda más
rápida en el modelo (con
velocidad c) cruzar la
distancia Δx.
Si ∆x=100 km
 8 min
¿Que intervalo de tiempo y cuánto
poder computacional adicional se
necesitaría para aumentar a 50 km la
resolución del modelo?
Qué se puede resolver dada una
resolución horizontal?
• Normalmente son
necesarios por lo
menos cinco puntos de
retícula para definir
un fenómeno
atmosférico en un
modelo. Para poder
modelo
capturarse en
pronósticos de uno o
dos días, los fenómenos
normalmente deben
tener longitudes de
onda mayores y
abarcar ocho o diez
puntos de rejilla.
Ejemplo sobre un campo de
temperatura
Ejemplo: Dado que el marcado gradiente
de temperatura justo detrás de un frente
frío intenso es una característica de
pequeña escala, el modelo sólo puede
capturar el patrón de gran escala
alrededor del frente.
• limitaciones
resolucion.htm
Dominio de un
modelo y
condiciones de
contorno
• El dominio se refiere al área de
cobertura del modelo. Los
modelos de área limitada
tienen fronteras horizontales y
verticales, mientras que los
modelos globales, sólo tienen
fronteras verticales.
CONDICIONES DE BORDE: asimilación de datos;
valores fijos; climatología; otro modelo;
Impacto de las condiciones laterales
• La calidad del pronóstico de los
modelos de área limitada es
afectada fuertemente por la
calidad de los pronósticos
producidos por el modelo que
provee las condiciones de
frontera laterales. Los errores
en el pronóstico de los modelos
de dominio mayor se trasladarán
al dominio de pronóstico del
modelo de área limitada y
pueden, en algunos casos,
amplificarse.
El área de pronóstico de interés
principal debería estar ubicada
tan lejos de las fronteras como
sea posible, especialmente de la
frontera corriente arriba.
Qué tan lejos puede viajar una parcela de
aire dentro de un modelo de área limitada
a partir de la frontera del modelo durante
un período de pronóstico de 48 horas?
La influencia de las condiciones de
frontera se esparce en el interior del
dominio y en algunos casos los efectos se
amplifican corriente abajo
Interacción en uno y dos sentidos
• Las condiciones laterales de frontera se obtienen usualmente de la
corrida previa de un modelo de dominio mayor. Por ejemplo, un
pronóstico de 6 a 54 horas de una corrida de un modelo global a las 06
Z puede proveer las condiciones laterales de frontera para un
pronóstico de 0 a 48 horas de un modelo regional que empieza a las 12
Z. La información fluye en una dirección, del pronóstico previamente
integrado del modelo de dominio mayor al modelo de dominio menor.
• Anidado en dos sentidos: Permite que los procesos resueltos por la
escala fina afecten el flujo de mayor escala en la red gruesa.
Condiciones de Frontera: Fuentes de
error
• Las que dependen de las
limitaciones del modelo que provee
las condiciones de contorno.
• La velocidad de propagación de las
ondas varía con la resolución del
modelo: efecto de refracción.
• Aquellas ondas que estén bien
resueltas por el modelo que provee
las condiciones de borde no sufrirán
refracción.
• Las condiciones de borde lateral en
los bordes de flujo saliente pueden
producir efectos de reflexión de las
ondas.
Condiciones de frontera en tope y base
• Tope: En la mayoría de los modelos se establece una condición de
frontera superior rígida, lo cual significa que no se permite movimiento
vertical a través de ella. Hay tratamientos numéricos especiales, como
la adición de una capa de "absorción" o de "atenuación" cerca del límite
superior del modelo, desarrollados para evitar este problema.
• Base: La velocidad normal al suelo es cero (velocidad vertical cero en
superficies planas pero no a lo largo de la topografía del modelo). Los
vientos horizontales son pronosticados como un promedio para la capa
inferior, no para el suelo o nivel del anemómetro.
• Características de la superficie
Inclusión de los procesos de
superficie
Fuentes de error
• La superficie no está descrita
con suficiente resolución
como para capturar las
condiciones necesarias para
producir un pronóstico exacto
• En lugar de observaciones atmosféricas, se usan datos del
modelo para determinar condiciones de superficie, de
manera que sesgos y errores del modelo crean sesgos y
errores adicionales en las condiciones de superficie
(precipitación – humedad de suelo).
• Las especificaciones del modelo no reflejan con exactitud
las condiciones superficiales reales que afectarán el
pronóstico local.
• Los procesos que afectan los pronósticos de los modelos no
son representados apropiadamente en el modelo
(Condiciones de la superficie del mar).
Procesos de superficie: Ejemplos
• La precipitación del pronóstico es utilizada
comúnmente para determinar la humedad del suelo. Un
sesgo hacia precipitación en el modelo causaría sesgo
en la humedad del suelo, lo cual ocasiona un sesgo
hacia temperaturas más frías, evaporación excesiva y
humedad de bajo nivel. Por retroalimentación también
se puede amplificar el sesgo existente hacia alta
precipitación en el modelo.
• Un buen ejemplo es la interacción atmósfera - océano.
Se ha mostrado que la temperatura superficial del mar
puede tener un ciclo diurno de hasta 3°C en
condiciones casi calmas. Hasta 1999, todos los modelos
de pronóstico numérico NCEP mantenían la
temperatura superficial del mar fija (reteniendo su
valor inicial) a lo largo del período de pronóstico. Esto
puede causar que los modelos subestimen la
evaporación diurna de la superficie del océano y se
afecte la provisión de humedad de bajo nivel hacia las
áreas terrestres cercanas.