Nueva herramienta ayuda a los investigadores a investigar las nubes, la lluvia y el cambio climático


Earth Model Column Collaboratory es una plataforma de investigación de código abierto que combina datos complejos con observaciones meteorológicas para crear modelos climáticos y predicciones de pronóstico de alta precisión.


por Robert Jackson y John Spizzirri, Laboratorio Nacional de Argonne


Las nubes vienen en todas las formas y tamaños. Si bien podemos imaginarnos cachorros, ballenas u olas rompiendo, los climatólogos los ven como grandes masas de agua en diversas formas que contribuyen al clima diario y, en última instancia, al clima. Los números, formas y tamaños de las gotas de líquido y los cristales de hielo contenidos en una nube, por ejemplo, determinarán cómo dispersará la luz o emitirá y absorberá el calor.

A pesar de la enormidad de las nubes, muchas de estas dinámicas ocurren a pequeña escala. Entonces, para comprender mejor cómo todas esas criaturas imaginarias producen los efectos que producen, los investigadores se basan en modelos climáticos generados por computadora . Estos modelos pueden reunir información de diferentes instrumentos meteorológicos, cálculos físicos y otras observaciones para aumentar nuestro conocimiento de cómo funciona la atmósfera.

Pero debido a los límites en el poder de cómputo, los modelos climáticos deben simplificar la forma en que se representan las nubes. Esto introduce incertidumbre tanto en las proyecciones del comportamiento de las nubes como en el cambio climático. Por lo general, para mejorar las representaciones de las nubes, los resultados del modelo se comparan con las observaciones. Sin embargo, el modelo climático y las comunidades de observación históricamente han trabajado por separado, lo que a veces dificulta la navegación del proceso.

Para cerrar la brecha entre estas dos comunidades, los científicos climáticos del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), la Universidad Estatal de Pensilvania y el Instituto Goddard de Estudios Espaciales de la NASA desarrollaron una forma más fácil de comparar modelos de nubes con observaciones de instrumentos meteorológicos. El resultado es una plataforma de modelado y un simulador de instrumentos meteorológicos llamado Earth Model Column Collaboratory (EMC 2 ).

Nueva herramienta ayuda a los investigadores a investigar las nubes, la lluvia y el cambio climático
Las observaciones de la atmósfera en la Figura 1 proporcionan un ejemplo de reflectividad simulada por EMC2, una medida de la intensidad de la luz de microondas dispersada por las partículas de nieve de un modelo de predicción e investigación meteorológica unificada de la NASA. Crédito: Laboratorio Nacional de Argonne/Robert Jackson

Los resultados de los modelos climáticos actuales no se comparan directamente con los de los radares, satélites y otros sensores cuyas señales no pueden detectar directamente los parámetros clave de las nubes, como el contenido de agua líquida y la cantidad de gotas. En cambio, detectan microondas y luz visible reflejada por las nubes y la precipitación. Como simulador de instrumentos, EMC 2 puede convertir los parámetros de nubes simulados por modelos más detallados en estas señales de instrumentos meteorológicos.

Otra complicación en el modelado climático es el tamaño de las áreas geográficas que los investigadores quieren estudiar. Representadas como puntos en una cuadrícula, estas áreas suelen tener el tamaño de un área metropolitana importante. Sin embargo, las nubes y las precipitaciones pueden cubrir áreas tan pequeñas como un vecindario. Estas áreas más pequeñas de nubes y precipitaciones son muestreadas por radares y satélites. Para resolver este problema, EMC 2 ayuda a representar la variabilidad espacial de la cobertura de nubes dentro de cada celda de la cuadrícula en escalas más pequeñas, como las que cubren los instrumentos meteorológicos. Este punto de referencia más pequeño permite a los científicos del clima evaluar los modelos con mayor precisión.

Lo que hace que EMC 2 sea aún más útil es que integra todas estas herramientas en un solo paquete de software. Diseñado como software de código abierto , permite tanto a los investigadores como al público agregar, usar y modificar fácilmente modelos y observaciones. Más información sobre los métodos, el diseño y dónde se puede descargar EMC 2 está disponible en el artículo publicado en Geoscientific Model Development .

Usando un enfoque desarrollado para la NASA, los científicos de Argonne planean usar EMC 2 en colaboración con el Modelo de sistema terrestre de exaescala de energía (E3SM) del DOE, un modelo de alta resolución diseñado para examinar la dinámica más detallada del comportamiento generador de clima. Los investigadores esperan poder evaluar la capacidad del modelo para simular tormentas eléctricas sobre Houston. Usando observaciones meteorológicas de uno de los programas de Medición de la Radiación Atmosférica (ARM) del DOE, EMC 2 ayudará a los científicos del clima a reducir las incertidumbres en las predicciones de lluvia al mejorar la representación de las tormentas eléctricas en E3SM. Además, EMC 2 se está utilizando actualmente para evaluar los pronósticos meteorológicos durante el experimento DOE ARM Tracking Aerosol-Cloud Interactions (TRACER).

En resumen, los científicos de Argonne, en colaboración con Penn State y la NASA, desarrollaron EMC 2 para facilitar las comparaciones entre modelos climáticos y meteorológicos con observaciones de instrumentos meteorológicos. EMC 2 proporcionará un punto común para la colaboración entre los modeladores climáticos y los observadores.

«Este tipo de acceso abierto nos ayudará a equilibrar mejor las comparaciones entre modelos y observaciones», dijo Robert Jackson, científico atmosférico asistente de Argonne y colaborador en el modelo. «También proporcionará ese puente tan necesario entre estas comunidades históricamente separadas».


Más información: Israel Silber et al, The Earth Model Column Collaboratory (EMC<sup>2</sup>) v1.1: un simulador de instrumentos de radar y lidar basado en tierra de código abierto y generador de subcolumnas para modelos a gran escala, 

Geoscientific Desarrollo de modelos (2022). DOI: 10.5194/gmd-15-901-2022



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