Pronóstico usando un Modelo 1D de ABL estable acoplado a un modelo de mesoescala operativo en situaciones reales Este trabajo tiene dos objetivos principales: 1. Evaluar la capacidad del modelo COBEL de caracterizar las propiedades de una capa de niebla (se corre usando todas las observaciones disponibles: perfiles iniciales, nubes, advección) 2. Verificar el desempeňo del modelo en el pronóstico de niebla. COBEL es forzado con el modelo de mesoescala PERIDOT Se evalúa la calidad del pronóstico de: hora iniciación de la niebla, profundidad, intensidad, VV.
Simulación de tres eventos de niebla densa 1er evento (6-7/11/1988): vientos débiles (<2 m/s) en los primeros 100 m Presencia de nubes en la tarde (12:00 a 17:00 y después de 22:00 y aumento en el flujo radiativo en onda larga dirigido hacia abajo en 1 y en 80 m en las horas con presencia de nubes y decrece la tasa de enfriamiento en superficie. Rápido enfriamiento con cielo despejado y formación de niebla densa a las 18:00 con VV<50 m a las 19:00 con su tope elevándose a más de 80 m a las 03:00. PERIDOT no fue capaz de pronosticar las nubes y pronostica viento geostrófico del NE en lugar que el observado del NW
Imagen NOAA-9 04:50 UTC - Técnica de dos canales. Negro: niebla Blanco: nubes + lugar de medición y pronóstico
Campos regionales pronosticados por PERIDOT a) Temperatura b) humedad específica Advecciones débiles
Perfiles iniciales de T y de q P Comparar en primeros 100 m Diferencias dentro de valores trabajo anterior para delay<1 h obs P obs
1 simulación: inicializacion con datos y forzantes del PERIDOT para validar el COBEL En 1 m sim obs
Modelo no ve bien la capa de mezcla después de las 21 horas y ve una capa de niebla más chata
Por qué si el enfriamiento en superficie y el perfil de T están bien pronosticados por el modelo hasta las 21:00 sin embargo el espesor de la niebla se subestima? Vimos que el espesor vertical es muy sensible a la advección de T (pronosticada y observada por la red regional son similares) Posible fuente de error: advección pronosticada de q débil (dirección del viento incorrecta) no se puede contrastar con mediciones. Se realiza un experimento duplicando el valor pronosticado por el PERIDOT (razonable si se corrige dirección del viento).
Se acorta el tiempo con diferencias Extrema sensibilidad del espesor a la advección
2 Simulación: condiciones iniciales dadas por el PERIDOT Dado que el PERIDOT no ve las nubes el modelo COBEL inicia la niebla 2 horas antes que en la realidad aunque el desarrollo posterior es similar al observado. COBEL parece trabajar bien y las deficiencias pueden deberse en la hora a mal pronóstico de nubosidad pero el espesor fundamentalmente a errores en el forzante de advección de humedad por un mal pronóstico de Vg (especialmente en la dirección del viento)
2 Caso: 21-22/11 1988 Vientos débiles del N y alrededor de las 5 de la maňana del 22 /11 se intensifican (4-5 m/s) con el arribo de una perturbación sinóptica aunque a esa hora todavia la imagen combinada de satélite muestra la distribución de la niebla. Algunos pasajes cortos de nubes en la tarde, enfriamiento rápido en la noche, depósito de escarcha, la niebla se forma a las 22:30 y la VV rapidamente se reduce. La niebla se disipa en la maňana. Mientras PERIDOT pronostica advección cálida débil las observaciones indican advección fría PERIDOT reproduce correctamente los perfiles iniciales
observaciones
Simulación con advecciones y cobertura nubosa observadas Vinculado con depósito de rocío y escarcha
Experimentos sin depósito de escarcha (3) y sin depósito tanto de rocío como de escarcha (4) retraso
Pronóstico forzado por PERIDOT Con advección de T incorrecta Retraso en iniciación. menor espesor, menor contenido de agua líquida, mayores diferencias en los perfiles verticales de T
3 Caso: 31/10 1/11 1988 Cielos despejados, vientos débiles (1 a 2 m/s) del NW y del W. Perfil de jet por encima de 45 m (4 m/s) desde las 22:00 Enfriamiento primero muy rápidoperfiles de T muestran una fuerte inversión nocturna, húmedad relativa del 100 % cerca de superficie. Formación de un importante depósito de rocio y escarcha no se desarrolla niebla Buena predicción de casi cero advecciones del PERIDOT Perfiles iniciales pronosticados son en niveles bajos más fríos y húmedos que la realidad.
Simulación inicializada con observaciones No se forma niebla pese al fuerte enfriamiento Investigan efecto depósito de rocío
Experimento sin depósito de rocío (1) y pronóstico con condiciones iniciales dadas por PERIDOT (2). En ambos casos se forma niebla
Resultados La hora pronosticada de iniciación de la niebla es muy sensible a las advecciones de T y de q y a las condiciones iniciales. En los 2 casos de simulaciones de niebla, las condiciones provistas por PERIDOT son cercanas a las observadas. En el caso del 31/10 el error derivado de PERIDOT conduce a una hora de iniciación tarde en la noche y cerca de superficie. La presencia de nubes durante la noche puede retrasar la iniciación de la niebla. De los 3 casos simulados, sólo el 6/11 no se pronosticó nube con el consiguiente error en la hora de iniciación. El pronóstico de la altura de la niebla es un aspecto crítico. Depende de la advección y la dificultad resulta clara los días 6 y 21/11.
Trabajo Bergot et al.,(2005) Mediciones en el aeropuerto Internacional de París Torre meteorológica de 30 m con 5 niveles de medición de T y q Flujos de radiación de onda corta y larga hacia abajo en superficie y en el techo de la terminal (45 m), de onda larga hacia arriba en superficie. T suelo en 5 niveles en profundidad entre superficie y 1 m T y q a nivel abrigo, viento a 10 m, VV, pp, techo
Principales deficiencias en el pronóstico de techos bajos y VV reducida (condiciones de LVP, Low Visibility Procedures) debido a: Se requiere una red densa y un método de asimilación que genere cond. iniciales para los modelos de pronóstico (medición de flujos radiativos, estabilidad, gradientes horizontales de humedad) Comprensión de procesos físicos asociados con niebla y nubes bajas (interacción entre procesos turbulentos, microfísica y radiación) Avance en modelos operativos capaces de resolver la evolución de la atmósfera en presencia nubes (casos de niebla y nubes bajas). Alta resolución vertical. Solución posible: Integrar las observaciones con modelos numéricos avanzados
Esquema de los procesos físicos incluídos en el método de pronóstico COBEL ISBA.
Procedimiento de asimilación de datos para generar condiciones iniciales Se estiman los perfiles verticales de T y q Si se detectan nubes bajas o niebla presentes se ajustan los perfiles para incluir la cobertura nubosa Se estiman los perfiles de T y contenido de agua dentro del suelo
1º etapa: forzantes sólo Vg y cobertura nubosa Pronostico de condiciones LVP (se pronostican cada 30 min y se define período LVP si al menos se cumple 1 vez). Se comparan mediante estadísticos HR, FAR, FBI y CSI las condiciones LVP pronosticadas y observadas c/30 min. Se calculan los estadísticos BIAS, RMSE y la reducción en la varianza RV para el pronóstico de T a 2 m para entender los errores en el pronóstico de LVP
Tabla de contingencia- Estadísticos Pronosticado/Observado Observado No Observado Pronosticado a b No pronosticado c d Probabilidad de detección POD =a/ (a +c) Falsa Alarma FAR = b/ (a + b) Indice de frecuencia de tendencia FBI= (a+ b)/ (a + c) Indice de éxito crítico CSI= a/ (a +b + c)
Comparación de condiciones LVP observadas y pronosticadas para 5 meses de 1 invierno (Bergot et al., 2005) HR _._._FAR
Mejor desempeňo que otros métodos antes de 3 horas de pronostico y hasta 6 horas igual
Mejor pronóstico en horas nocturnas
Bias despreciable para todos los pronósticos c/3h, RMSE crece con el tiempo
Buen pronóstico de v
Mala simulación de las nubes por el ALADIN
Evento real:ejemplo de simulación Realidad: niebla se inicia a las 3, alcanza el tope de la terminal a las 7 y las condiciones LVP finalizan a las 9 UTC. Antes de formarse la niebla se desarrolló una inversión de 4 grados entre 1 y 30 m
Pronóstico inicializado a las 6 ya iniciada la niebla, mejor pronóstico de espesor
Influencia de las condiciones iniciales Pronósticos COBEL inicializados con perfiles en aire y suelo pronosticados por el modelo de mesoescala ALADIN (evaluar efecto asimilación datos en condiciones iniciales enla performance del pronóstico
Mal los valores de FAR por falta de asimilación de datos en cond. iniciales
Sin asimilación persistencia Con asimilación
Gran diferencia!!! FBI elevados para el pronóstico de LVP debido a bias frío desde el inicio
Efecto del flujo de mesoescala en el pronóstico Gran empeoramiento al agregar las advecciones horizontales y el movimiento vertical (en la 1 hora de pronóstico FAR=51%)
CSI= a/ (a +b + c) n aciertos/(n aciertos, omisiones y falsas alarmas) No se obtiene mejora apreciable después de 3 horas y antes empeora el pronóstico
Conclusiones Se pueden obtener mejores pronósticos a corto plazo incluyendo observaciones detalladas en la ABL y un esquema de asimilación adecuado debido a las falencias del modelo de mesoescala los pronósticos de VLR son útiles sólo en las 6 primeras horas El problema principal es el pronóstico de nubes bajas que depende del flujo de mesoescala, particularmente de la subsidencia (se podría mejorar utilizando información satelital de nubes) Se justifica hacer un estudio costo-beneficio (ahorro mejorando el pronóstico invirtiendo en instrumental en torres y flujos radiativos en 2 niveles) Otra alternativa dada la incertidumbre en el flujo de mesoescala y en las condiciones iniciales: generar ensambles de pronósticos que permite proveer pronósticos de probabilidad a los usuarios.
Analizar las figuras que siguen trabajo Bergot (2007) y resumir conclusiones (tres aňos de pronósticos)