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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

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América)

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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) Facultad de Ciencias Físicas Escuela Académico Profesional de Física SIMULACI Ó N DEL CICLO DIURNO DE LA PRECIPITACI Ó N Y DEL CALENTAMIENTO EN SUDAM É RICA Bach. Berlin Segura Curi - PowerPoint PPT Presentation

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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

Page 2: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

• 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.

Motivación

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.

Page 3: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

•Modelo de Circulación General Atmosférico (MCGA)

•Área de estudio:

Metodología

•Periodo de estudio: 15 primeros días de enero del 2002

58-68°W4-10°S

Page 4: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

• 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.

Resultados

Page 5: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Antecedentes

Fundamento teórico

Descripción del modelo

Parametrización del ROL

Metodología y datos

Resultados

Conclusiones

Recomendaciones

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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)

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Antecedentes

Frecuencia de nubosidad convectiva, deducido de imágenes de satélite para 9 años - verano austral (diciembre, enero y febrero)

Fuente: Garreaud y Wallace (1997)

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Antecedentes

Calentamiento/enfriamiento por ROL Esquema de ROL del MCGA (LWRAD) vs Cálculo línea por línea

Fuente: Segura Curi (2002)

Page 9: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Antecedentes

Calentamiento/enfriamiento diabático en la tropósfera media-superior, según un modelo de nubes mesoescala

durante la noche

Fuente: Churchill y Houze (1991)

Page 10: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Antecedentes

Calentamiento/enfriamiento diabático en la tropósfera media-superior, según un modelo de nubes mesoescala

durante el día

Fuente: Churchill y Houze (1991)

Page 11: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Antecedentes

Razón de cambio de la tempertura en equilibrio térmico, según el modelo climático unidimensional.

Fuente: Manabe y Strickler (1964)

Atmósfera clara Atmósfera con nubosidad

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Fundamento Teórico

Fuente: Peixoto y Oort (1992)

Balance de la radiación global

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Fundamento Teórico

• Ley de Planck.• Ley de Stefan-Boltzmann• Ley del desplazamiento de Wien• Ley de Kirchhoff

Leyes físicas de la radiación

Mecanismo de transferencia de energía

• Radiación• Conducción• Convección

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• Ultravioleta ( < 0.4 m)• Visible (0.4 < < 0.8 m)• Infrarrojo cercano ( > 0.8 m)

Fundamento Teórico

Radiación solar ( < 4 m)

Radiación terrestre ( > 4 m)

Rango espectral en un sistema climático

Page 15: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Fundamento Teórico

Transferencia radiativa para una radiación infrarroja(Ecuación de Schawrzchild)

)]([ TBIkdm

dI

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

Page 16: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

dWdQdU

Fundamento teórico

Primera ley de la termodinámica

Entalpía

dpdqdh dTcdh

Tasa de calentamiento

dt

dp

dt

dTc

dt

dqp

Page 17: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Fundamento teórico

Tasa de calentamiento radiativo

dt

dp

dt

dTc

z

Fp

1

p

F

c

g

dt

dT

p

Donde:T = Temperatura de una capa zF = Flujo radiativocP = Calor especifico del aire a presión constante

= Densidad del aire

1167.1004 KJKgcp3/17.1 mKg

Fq

1

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• 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

Page 19: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Descripción del modelo

Ley de Conservación del momento horizontal

Hidrodinámica

FVkfpRTdt

Vds )ln(

Ley de Conservación de la masa

Ley de Conservación de la energía

VpVt

ps

s lnln

p

s

pp c

q

dt

pd

c

RT

c

RTTTV

t

T

ln

Page 20: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

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

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• Calentamiento por onda cortaEsquema 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 largaEsquema 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

Procesos radiativos

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• Nubes convectivas:

Cúmulos y cumulonimbus

• Nubes de supersaturación:

Nubes altas: cirrus

Nubes medias: altoestratus y altocúmulos

Nubes bajas: estratos, estratocúmulos y nimboestratos

Descripción del modelo

Esquema de nubes

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Parametrización del ROL

Fuente: Tarasova y Santos Chagas (1996)

Rango espectral para la radiación de onda larga

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Parametrización del ROL

pdpd

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pT

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Flujos radiativos

Page 25: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Parametrización del ROL

Condición de cielo claro

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T

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PT

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i

dTBTBi

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Flujo de un cuerpo negro

Función G(,T)

Page 26: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

p

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F

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21

21

Función de transmisividad

Transmisividad difusa

K(pr,Tr) = Coeficiente de absorción lineal molecular del H2O(p1,p2)= Cantidad de H2O escalada entre los niveles de presión p1 y p2

Parametrización del ROL

Page 27: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Parametrización del ROL

Condición de cielo nublado

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)(

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T

pTppGpTppGTppGppCpTBpF

sPT

pT

ississisii

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T

pTppGpTppGppCpTBpF

PT

pT

ittitii

t

C(p,ps)= Probabilidad de la línea de visión clara entre los niveles de presión p y ps

Page 28: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

• 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

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• 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)

Metodología y datos

Datos del modelo

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)

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

Page 31: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

Page 32: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS  (Universidad del Perú, Decana de América)

Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelo

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Resultados

Datos del modelo

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos observados

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Resultados

Datos observadoshora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelo

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelo

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelo

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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Resultados

Datos del modelohora local = hora z – 4horas

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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).

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• 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.

Conclusiones

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• 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).

Recomendaciones