Viento entre edificios, sustancias radiactivas y evolución de incendios; algunos usos del modelo meteorológico.

El objetivo más importante del desarrollo y utilización de modelos meteorológicos es facilitar la predicción de los fenómenos atmosféricos que nos rodean y afectan el nuestro día a día. Aunque no debemos olvidarnos del hecho de que sus resultados numéricos ofrecen gran cantidad de información detallada para la evaluación de cualquier situación que esté vinculada con las condiciones meteorológicas, como por ejemplo: un incendio forestal, un catástrofe nuclear, o el estudio de entornos naturales o artificiales que alteran significativamente el comportamiento normal de la atmósfera.

En la entrada de hoy os queremos presentar algunos ejemplos sobre el acoplamiento del modelo meteorológico a otros sistemas de modelización específicos. La manera tradicional es el empleo de modelos globales, como el GFS o el CEPPM aunque hoy en día ya se ha hecho evidente que el uso de los modelos mesoescalares, como el WRF, abre otras posibilidades que vamos a tratar a continuación.

Modelización de campos meteorológicos en entorno urbano

La introducción de la parametrización de áreas urbanas en el modelo WRF se remonta al año 2004 cuando Kusaka y Kimura implementaron la primera versión del “single layer urban canopy model” (SLUCM) para dar una representación más exhaustiva a los procesos energéticos de la superficie terrestre artificial. El objetivo es mejorar las predicciones del propio WRF en la capa límite atmosférica en las zonas donde los flujos turbulentos están altamente alterados por los edificios. Tras varias mejoras, que se han llevado a cabo durante los últimos años, la versión reciente se compone de cañones bidimensionales y simétricos con una geometría simplificada de los edificios. El modelo estima la temperatura superficial de los techos, paredes y carreteras, así como los flujos turbulentos de estas superficies. Es necesario aportar al esquema las características del dosel urbano como la altura del edificio, el ancho de las calles y las propiedades térmicas de los materiales de construcción.

Figura 1. Interacciones principales entre la atmósfera y la superficie terrestre artificial en el sistema acoplado del WRF – WRF-Urban.

Se trata de una ejecución paralela entre los dos sistemas: entre el WRF y el modelo urbano se realiza una retroalimentación constante, el concepto es prácticamente idéntico a un anidamiento bidireccional entre dos dominios distintos. En Meteoclim estamos trabajando sobre un sistema que permite obtener campos de viento de muy alta resolución sobre entornos urbanos que constituyen una información indispensable para la aviación con drones. La metodología se basa tanto en el sistema WRF-Urban como en predicciones de inteligencia artificial. En la Figura 2. veremos un ejemplo por parte del modelo meteorológico, mostrando una situación de vientos flojos a 50 m de resolución horizontal. El promedio del valor y la dirección del viento durante 6 horas demuestra una alteración importante en un campo de movimiento casi unidireccional, además se aprecian ondas gravitatorias débiles en el lado trasero de las zonas urbanas (la parte abajo izquierda).

Figura 2. Velocidad y módulo de viento a 10 m en la zona la Universidad de las Islas Baleares y el Parc Bit.

Simulación de la dispersión de sustancias nocivas

La simulación de la propagación de sustancias radiactivas se puede llevar a cabo también en dos fases principales. Primero, es imprescindible modelizar el estado de la atmósfera con una resolución espacio-temporal adecuada y basándose en las condiciones meteorológicas se aplica un modelo de dispersión específico, para determinar las trayectorias de las sustancias emitidas desde un foco, al igual que la sedimentación de éstas. A continuación, mostraremos unos resultados obtenidos con el modelo de dispersión FLEXPART.

Se trata de un modelo de tipo Lagrangiano, considerando una burbuja de aire que se advecta sin que sufra deformación y se calcula su trayectoria. La concentración dentro de la burbuja con el tiempo puede evolucionar y cambiar y también se pueden obtener trayectorias del pasado, es decir localizar focos de emisión. Aparte de la dispersión de las partículas, se determina la deposición seca y húmeda en cada paso de tiempo del modelo. En este punto cabe destacar que el empleo de un modelo mesoescalar puede aportar mucho, al ofrecer campos de precipitación más precisas. En las figuras 3.a.-3.b. se aprecia la deposición seca y húmeda del Cesio-137 emitido por el catástrofe nuclear que sucedió en Chernobyl, norte de Ucrania el 26 de abril de 1986. En los días posteriores al accidente predominaban las condiciones inestables atmosféricas que favorecieron el desarrollo de convección diurna en amplias zonas de Europa Central, dando lugar de ese modo a deposiciones húmedas localmente importantes. Comparando los resultados que se obtuvieron utilizando el GFS y el modelo WRF como condiciones meteorológicas con los datos observados se reveló que las tormentas jugaron un papel importante en la deposición de las sustancias radioactivas.

Figura 3.a. Deposición seca [ppt] durante los seis días posteriores al accidente.
Figura 3.b. Deposición húmeda [ppt] durante los seis días posteriores al accidente.

Modelización de incendios forestales

En una de las entradas anteriores abordamos algunas cuestiones de la modelización de la piroconvección, que requiere el acoplamiento del WRF a un modelo que se encarga de la simulación de los incendios. Nosotros empleamos el WRF-Fire que es un módulo independiente del modelo atmosférico y está diseñado para determinar las características más relevantes de un foco o una línea de fuego, como por ejemplo la velocidad de propagación, la intensidad lineal o el área quemada. La Figura 4. demuestra un campo de viento a 50 m de resolución y la propagación de un foco de incendio que se produjo en la Parque Natural de S’Albufera (Mallorca) el 26 de septiembre 2020 y se dejaron amplias zonas calcinadas.

Figura 4. Campo de viento a 10 m con el área quemada simulada en el centro del dominio.

Fuentes:

  • https://ral.ucar.edu/sites/default/files/public/product-tool/WRF-LSM-Urban.pdf
  • Stohl, A., Hittenberger, M., and Wotawa, G., 1998: Validation of the Lagrangian particle dispersion model FLEXPART against large scale tracer experiment data. Atmos. Environ., 32, 4245–4264.
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