Curso CENIZAS VOLCÁNICAS.

Transcripción

1 Curso CENIZAS VOLCÁNICAS

2 Clase 2: parte 2 Modelado de dispersión de cenizas volcánicas: Incertidumbre en los modelos de dispersión Lic. María Soledad Osores CONICET-CONAE-SMN

3 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: No tener certeza. Ejemplo: error de las observaciones o conocimiento parcial de la física del problema (diferentes ecuaciones o parametrizaciones que intentan resolver esos procesos). Condiciones Iniciales Meteorológicas Volcanológicas Variedad de Modelos meteorológicos. Errores en las condiciones iniciales Posibles fuentes de incertidumbre Ubicación del volcán (lat-lon, altitud) Altura de columna eruptiva y sus variaciones Inicio y fin de la erupción Granulometría Parametrizaciones físicas Modelo de Pluma - ecuaciones de distribución vertical de la ceniza emitida (término fuente) Deposito húmedo (interacción partículas - hidrometeoros) Deposito seco (gravitatorio+ interacción con flujo de aire) Agregación entre partículas (húmeda o seca) Difusión turbulenta Etc.

4 Incertidumbre en los modelos de dispersión Para la generación de pronósticos de dispersión de ceniza se requieren los siguientes inputs en orden de importancia (VAAC Inputs and Outputs (Ins and Outs) Dispersion Modelling Workshop)- Washington 2012): 1. Altura de la pluma 2. Predicción numérica del tiempo 3. Tasa de masa emitida (MER) 4. Inicio y fin de erupción (áreas remotas no monitoreadas) 5. Distribución vertical de la masa 6. Distribución de tamaños de partícula 7. Densidad 8. Esfericidad

5 Altura columna eruptiva (m) Incertidumbre en los modelos de dispersión Efectos de la incertidumbre en los pronósticos 1) Incertidumbre en la altura del volcán 2) Incertidumbre en la altura de la columna eruptiva al inicio de la erupción Altura de la pluma snmm 3) Incertidumbre en las variaciones de la altura de la columna eruptiva Altura del volcán snmm Tiempo (hs) 13 junio 15:00:59 13 junio 15:15:59 13 junio 15:49:59 4) Incertidumbre en la granulometría 5) Incertidumbre en las parametrizaciones de pluma

6 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Altitud del volcán 1) Incertidumbre en la altura del volcán 12 km Nos informan una altura de columna de 12 km Altura cráter: 1,2 km Altura cráter: 2,2 km Altura cráter: 3,2 km FL050 (~1,5 km) FL300 (~9 km) Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas

7 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Altura de columna eruptiva al inicio de la erupción 2) Nos informan diferentes altura de la columna eruptiva al inicio de la erupción. Misma altura de cráter. Altura pluma: 4.7 km Altura pluma: 7.2 km Altura pluma: 8.7 km Altura pluma: 12.2 km Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas en FL050 (~1,5 km)

8 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Altura de columna eruptiva al inicio de la erupción 2) Nos informan diferentes altura de la columna eruptiva al inicio de la erupción. Misma altura de cráter. Altura pluma : 4.7 km Altura pluma : 7.2 km Altura pluma : 8.7 km Altura pluma : 12.2 km Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas en FL300 (~9 km)

9 Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Altura de columna eruptiva durante la erupción 3) Variaciones de la altura de la columna eruptiva Misma Altura cráter 2 km a) Altura de pluma constante de 12 km b) Alturas de pluma variable cada 12 horas. 0 Tiempo [hs] FL050 FL300

10 Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas % Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Granulometría 4) Incertidumbre en la granulometría Altura columna: 12 km Distribución Gaussiana variando las medias: A) 7 Φ (0, mm) B) 4 Φ (0,0625 mm) C) 0 Φ (1 mm) Φ Domina ceniza muy fina Domina ceniza muy gruesa A B C FL Φ = log 2 (diámetro[mm]) Gruesa Muy fina A B C FL300

11 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Término fuente La forma en que se distribuye la masa de ceniza sobre el volcán en la vertical tiene un fuerte impacto en el resultado de la simulación. Fuente Puntual Fuente Suzuki Fuente Pluma Solo inyecta ceniza alrededor de la altura observada Distribución impuesta durante toda la simulación. Parámetros que gobiernan la distribución son fijados por el operador. Interacción Pluma-Atmósfera Distribución de ceniza dependerá: Viento Humedad Estabilidad de la atmósfera

12 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Término fuente Fuente Puntual Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas para FL050 Altura cráter: 2 km Altura columna: 10 km Fuente Pluma Fuente Suzuki A Fuente Suzuki B

13 Incertidumbre en los modelos de dispersión Incertidumbre: Término fuente Fuente Puntual Pronóstico de concentración [g/m3] a 72 horas para FL300 Altura cráter: 2 km Altura columna: 10 km Fuente Pluma Fuente Suzuki A Fuente Suzuki B

14 Verificación de los modelos de dispersión Cualitativas Respecto a imágenes satelitales (Osores et al 2012 (Tesis Lic)) Informes de ceniza en suspensión en estaciones de superficie (Osores et al 2012 (Chaitén)) Cuantitativas Respecto a algoritmos aplicados a datos satelitales en casos de detección de ceniza volcánica Respecto a estaciones de monitoreo de calidad de aire (Folch et al 2013) Respecto a visibilidad llevada a concentración (Folch et al 2013) Respecto a mediciones en campo (Osores et al 2012 (AAGG))

15 Verificación de los modelos de dispersión Pronóstico de dispersión de la nube volcánica producida por el Cordón Caulle Imagen de satélite BTD SMN Cualitativa Modis 14 UTC Masa total por unidad de área (Tn km -2 ) Pronóstico de dispersión de la nube volcánica producida por el Cordón Caulle Imágenes de satélite BTD SMN Fuente: Tesis Licenciatura Osores, 2012 Masa total por unidad de área (Tn km -2 )

16 Pronosticados (cm) Verificación de los modelos de dispersión Espesores medidos (cm) (Collini et al 2012) Espesor modelado con el FALL3D (cm) (Osores et al 2012) Cualitativa Puntos de muestreo suministrados por G. Villarosa (cant. 37, rojo). -35 Fuente: Osores et al 2012 (AAGG 2012) Cuantitativa Comparación de los datos pronosticados con los medidos, recta de regresión lineal y R y = 0,1919x R 2 = 0, Medidos G.Villarosa (cm)

17 Verificación de los modelos de dispersión Cualitativa Cuantitativa Fuente: Folch et al 2013

18 Conclusiones El problema que se intenta resolver tiene muchos parámetros inciertos (altura de la columna, distribución vertical de la ceniza, tamaños de partícula, etc). Es importante tener en cuenta la incertidumbre de los parámetros que se deben utilizar en el modelo de dispersión. Pero siempre se debe tener en cuenta la naturaleza caótica de la atmósfera. Es necesario la realización de pronósticos por conjuntos o ensembles, en lugar de pronósticos determinísticos (1 única salida de modelo), de manera tal de contemplar las posible variabilidad del problema. La verificación de los resultados, es importante para tener pronósticos más confiables. Y para llevar a cabo la verificación es importante tener en cuenta las limitaciones que tienen las observaciones con las que contrasto mis resultados, para así poder llegar a conclusiones correctas.

19 Muchas gracias! Lic. Soledad Osores