Explorando cómo las incertidumbres en la microfísica de los modelos de predicción numérica del tiempo se trasladan al espacio de radiancia de microondas
- Autores
- Galligani, Vito
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En paralelo al aumento de la capacidad de cálculo computacional de las últimas décadas, los modelos de predicción numérica del tiempo han alcanzado resoluciones espaciales capaces de resolver explícitamente la convección (es decir, de 5 km o menos), incorporado procesos microfísicos que ocurren a escalas muy pequeñas, resolviendo las interacciones dinámicas en sistemas convectivos. Existen numerosos esquemas, o parametrizaciones de microfísica. Estos pueden diferir en el número de especies pronosticadas, los momentos pronosticados, el número de procesos microfísicos simulados, las suposiciones sobre las relaciones masatamaño, m(D), y tamaño-velocidad terminal, v(D), y las distribuciones de tamaño de partículas asumidas n(D). La relativa simplicidad de este enfoque ha sido exitosa en algunos aspectos de la parametrización de la microfísica (por ejemplo, la fase líquida, al separar las gotas en dos categorías: ‘cloud water’ y lluvia) y problemática en otros (por ejemplo, la fase de hielo donde se suelen separar los hidrometeoros de maneras abruptas en ‘graupel’, ‘snow’ y ‘ice’). La parametrización de la microfísica de la fase de hielo o sólida es más desafiante porque, a diferencia de las gotas líquidas, las partículas de hielo presentan una gran variabilidad temporal y espacial de densidades y formas complejas, que a su vez afectan sus procesos de crecimiento y disipación. Para los sistemas convectivos y la precipitación en general, la incertidumbre en las parametrizaciones de microfísica se considera una de las fuentes más significativas de error en los modelos. Varios estudios también han demostrado que las simulaciones de transferencia radiativa en microondas (MW RT) (por ejemplo, Galligani et al., 2017; Kulie et al., 2010) y los retrievals de precipitación de la fase hielo (por ejemplo, Ekelund et al., 2020; Pfreundschuh et al., 2020; Geer, 2021) son extremadamente sensibles a las propiedades microfísicas del hielo como la forma y su densidad, que no están completamente determinadas por los esquemas microfísicos. Por lo tanto, muchas veces, se requieren realizar suposiciones que no son consistentes con la microfísica explicita de las parametrizaciones. Este estudio, por lo tanto, se centra en explorar cómo las incertidumbres en la microfísica de los modelos se trasladan al espacio de radiancia (de microondas) utilizando el modelo de transferencia radiativa RTTOV (Saunders et al., 2018) para observaciones del radiómetro Microwave Humidity Sounder (MHS).
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas - Materia
-
Meteorología
Parametrización de microfísica
Transferencia radiativa
Microondas
Convección - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
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Explorando cómo las incertidumbres en la microfísica de los modelos de predicción numérica del tiempo se trasladan al espacio de radiancia de microondasGalligani, VitoMeteorologíaParametrización de microfísicaTransferencia radiativaMicroondasConvecciónEn paralelo al aumento de la capacidad de cálculo computacional de las últimas décadas, los modelos de predicción numérica del tiempo han alcanzado resoluciones espaciales capaces de resolver explícitamente la convección (es decir, de 5 km o menos), incorporado procesos microfísicos que ocurren a escalas muy pequeñas, resolviendo las interacciones dinámicas en sistemas convectivos. Existen numerosos esquemas, o parametrizaciones de microfísica. Estos pueden diferir en el número de especies pronosticadas, los momentos pronosticados, el número de procesos microfísicos simulados, las suposiciones sobre las relaciones masatamaño, m(D), y tamaño-velocidad terminal, v(D), y las distribuciones de tamaño de partículas asumidas n(D). La relativa simplicidad de este enfoque ha sido exitosa en algunos aspectos de la parametrización de la microfísica (por ejemplo, la fase líquida, al separar las gotas en dos categorías: ‘cloud water’ y lluvia) y problemática en otros (por ejemplo, la fase de hielo donde se suelen separar los hidrometeoros de maneras abruptas en ‘graupel’, ‘snow’ y ‘ice’). La parametrización de la microfísica de la fase de hielo o sólida es más desafiante porque, a diferencia de las gotas líquidas, las partículas de hielo presentan una gran variabilidad temporal y espacial de densidades y formas complejas, que a su vez afectan sus procesos de crecimiento y disipación. Para los sistemas convectivos y la precipitación en general, la incertidumbre en las parametrizaciones de microfísica se considera una de las fuentes más significativas de error en los modelos. Varios estudios también han demostrado que las simulaciones de transferencia radiativa en microondas (MW RT) (por ejemplo, Galligani et al., 2017; Kulie et al., 2010) y los retrievals de precipitación de la fase hielo (por ejemplo, Ekelund et al., 2020; Pfreundschuh et al., 2020; Geer, 2021) son extremadamente sensibles a las propiedades microfísicas del hielo como la forma y su densidad, que no están completamente determinadas por los esquemas microfísicos. Por lo tanto, muchas veces, se requieren realizar suposiciones que no son consistentes con la microfísica explicita de las parametrizaciones. Este estudio, por lo tanto, se centra en explorar cómo las incertidumbres en la microfísica de los modelos se trasladan al espacio de radiancia (de microondas) utilizando el modelo de transferencia radiativa RTTOV (Saunders et al., 2018) para observaciones del radiómetro Microwave Humidity Sounder (MHS).Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas2025info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/193557spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A3_T028.pdfinfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-05-13T12:59:51Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193557Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-05-13 12:59:51.503SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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