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16.6: Un modelo de ciclón tropical - Geociencias

16.6: Un modelo de ciclón tropical - Geociencias


Aunque los ciclones tropicales son bastante complejos y no se comprenden completamente, podemos construir un modelo idealizado que imite algunas de las características reales.

Las presiones oculares de 95 a 99 kPa al nivel del mar son comunes en los ciclones tropicales, aunque una presión tan baja como Pojo = Se ha medido 87 kPa. Una medida de la fuerza de los ciclones tropicales es la diferencia de presión ∆Pmax entre el ojo y el entorno ambiental circundante donde P = 101,3 kPa:

( begin {align} Delta P _ { max} = P _ { infty} -P_ {e y e} tag {16.10} end {align} )

La distribución de la presión superficial a través de un ciclón tropical se puede aproximar mediante:

( begin {align} frac { Delta P} { Delta P _ { max}} = left { begin {array} {ll} frac {1} {5} cdot left ( frac {R} {R_ {0}} right) ^ {4} & text {para} R leq R_ {0} left [1- frac {4} {5} cdot frac {R_ {0}} {R} right] & text {para} R> R_ {0} end {array} right. Tag {16.11} end {align} )

donde ∆P = P (R) - Pojo , y R es la distancia radial desde el centro del ojo. Esta distribución de presión se traza en la Fig. 16.31, con puntos de datos de dos ciclones tropicales.

Ro es el radio crítico donde se encuentran los vientos tangenciales máximos. En el modelo de ciclón tropical presentado aquí, Ro es el doble del radio del ojo. Los ojos tienen un radio de 4 a 100 km, con valores promedio de 15 a 30 km. Así, se anticipan valores promedio de radio crítico de 30 o <60 km, con un alcance observado de 8 o <200 km.

Para ser clasificado como un ciclón tropical, los vientos sostenidos (promediados durante 1 minuto) deben ser de 33 m s–1 o más cerca de la superficie. Si bien la mayoría de los anemómetros no son confiables a velocidades de viento extremas, se han reportado vientos máximos de ciclones tropicales en los 75 a 95 m s–1 abarcar.

A medida que la presión a nivel del mar en el ojo disminuye, los vientos superficiales tangenciales máximos Mmax alrededor del aumento de la pared del ojo (Fig. 16.32). Una aproximación empírica de esta relación, basada en Ecuación de Bernoulli (ver el capítulo de Vientos Regionales), es:

( begin {align} M _ { max} = a cdot left ( Delta P _ { max} right) ^ {1/2} tag {16.12} end {align} )

donde a = 20 (m s–1) · KPa–1/2 .

Aplicación de muestra

¿Qué vientos máximos se esperan si el ojo del ciclón tropical tiene una presión superficial de 95 kPa?

Encuentra la respuesta

Dado: POjo = 95 kPa, suponga PB ∞ = 101,3 kPa

Encontrar: Mmax =? milisegundo–1.

Suponga que se puede despreciar la velocidad de traducción.

Utilice la ecuación. (16.12):

METROmax = [20 (m s–1) · KPa–1/2] · (101,3–95 kPa)1/2 = 50 m s–1

Cheque: Unidades bien. Física bien.

Exposición: Este es un ciclón tropical de categoría 3 en la escala de viento de ciclones tropicales de Saffir-Simpson.

Si se supone que los vientos son ciclostróficos (no es la mejor suposición, porque se desprecian el arrastre contra la superficie del mar y la fuerza de Coriolis), entonces la aproximación anterior para la distribución de la presión (ecuación 16.11) se puede utilizar para obtener una distribución de la velocidad tangencial Mbroncearse (relativo al ojo) en la capa límite:

( begin {align} frac {M _ { tan}} {M _ { max}} = left { begin {array} {ll} left (R / R_ {0} right) ^ {2} & text {para} R leq R_ {0} left (R_ {0} / R right) ^ {1/2} & text {para} R> R_ {0} end {matriz} right. etiqueta {16.13} end {align} )

donde la velocidad máxima ocurre en el radio crítico Ro (se supone que es el doble del radio del ojo). Esto se representa en la Fig. 16.33, con puntos de datos de algunos ciclones tropicales.

Para los ciclones tropicales graficados en la figura 16.33, el radio crítico de velocidad máxima estaba en el rango de Ro = 20 a 30 km. Ésta es una definición aproximada del borde exterior del pared del ojo para estos ciclones tropicales, dentro de los cuales cae la precipitación más fuerte. La velocidad máxima de estas tormentas fue Mmax = 45 a 65 m s–1.

Los vientos de la figura 16.33 son relativos a los del ojo. Sin embargo, todo el ciclón tropical, incluido el ojo, se mueve a menudo. Ciclón tropical velocidades de traducción (movimiento del centro de la tormenta) puede ser tan lento como Mt = 0 a 5 m s–1 a medida que se desplazan hacia el oeste en los trópicos, y tan rápido como 25 m s–1 ya que luego se mueven hacia los polos. Las velocidades de traslación promedio de los ciclones tropicales sobre el océano son Mt = 10 a 15 m s–1.

El total La velocidad del viento relativa a la superficie es la suma vectorial de la velocidad de traslación y la velocidad de rotación. En el cuadrante derecho de la tormenta en relación con su dirección de movimiento en el hemisferio norte, la velocidad de traslación se suma a la velocidad de rotación. Por lo tanto, los vientos de los ciclones tropicales son más rápidos en el cuadrante derecho del ciclón tropical (Fig. 16.34). A la izquierda, la velocidad de traslación se resta de la velocidad tangencial, por lo que la velocidad total más rápida en el cuadrante izquierdo no es tan fuerte como en el cuadrante derecho (figura 16.35).

La velocidad total relativa a la superficie determina la generación de olas y marejadas oceánicas. Por lo tanto, el cuadrante derecho de la tormenta cerca de la pared del ojo es más peligroso. Además, es probable que haya tornados allí.

Para un ciclón tropical idealizado, el aire de la capa límite queda atrapado debajo de la parte superior de la capa límite cuando los vientos convergen horizontalmente hacia la pared del ojo. La continuidad horizontal en coordenadas cilíndricas requiere:

( begin {align} M_ {r a d} cdot R = constante etiqueta {16.14} end {align} )

donde Mrad es el componente de velocidad radial, que es negativo para el flujo de entrada. Por lo tanto, comenzando desde lejos del ciclón tropical, a medida que R disminuye hacia Ro, la magnitud de la afluencia debe aumentar. Dentro de Ro, la convección de tormentas elimina la masa de aire verticalmente, lo que implica que horizontal la continuidad ya no se satisface.

A medida que disminuye la distancia desde la pared del ojo, aumentan los vientos en la superficie, lo que provoca un aumento de la altura de las olas y la rugosidad de la superficie del océano. El arrastre turbulento resultante contra la superficie del océano tiende a acoplar las velocidades radial y tangencial, que podemos aproximar por Mrad ∝ Mbroncearse2 . El flujo de entrada inducido por arrastre como este eventualmente converge y fuerza el ascenso a través del bombeo de capa límite proceso (consulte el capítulo Fuerzas atmosféricas y vientos).

Las siguientes ecuaciones utilizan los conceptos anteriores y son consistentes con la velocidad tangencial de la subsección anterior:

( begin {align} frac {M_ {rad}} {M _ { max}} = left { begin {array} {l} - frac {R} {R_ {0}} cdot left [ frac {1} {5} left ( frac {R} {R_ {0}} right) ^ {3} + frac {1} {2} frac {W_ {s}} { M _ { max}} frac {R_ {0}} {z_ {i}} right] text {for} R leq R_ {0} - frac {R_ {0}} {R} cdot left [ frac {1} {5} + frac {1} {2} cdot frac {W_ {s}} {M _ { max}} cdot frac {R_ {o}} {z_ {i}} right] quad text {para} R> R_ {0} end {array} right. tag {16.15} end {align} )

donde Ws es negativo y representa la velocidad de hundimiento promedio en el ojo. Es decir, el área horizontal del ojo, multiplicado por Ws, da el flujo de masa cinemático total hacia abajo en el ojo. La profundidad de la capa límite es zI , y Mmax sigue siendo la máxima velocidad tangencial.

Por ejemplo, la figura 16.36 muestra una gráfica de las ecuaciones anteriores, usando zI = 1 km, Ro = 25 km, Mmax = 50 m s–1, y Ws = –0,2 m s–1. En el ojo, el hundimiento hace que el aire diverja débilmente (M positivorad) hacia la pared del ojo. Dentro de la pared del ojo, la velocidad radial cambia rápidamente a flujo de entrada (M negativorad), alcanzando un valor extremo de –7,5 m s–1 para este caso. Fuera de la pared del ojo, la velocidad radial disminuye suavemente según lo requiera la continuidad de masa horizontal.

En radios menores que Ro, el aire convergente se acumula rápidamente y se eleva fuera de la capa límite como convección de tormenta dentro de la pared del ojo. La velocidad vertical fuera de la parte superior de la capa límite, como se encuentra a partir de la continuidad de masa, es

( begin {align} frac {W} {M _ { max}} = left { begin {array} {ll} left [ frac {z_ {i}} {R_ {o}} left ( frac {R} {R_ {o}} right) ^ {3} + frac {W_ {s}} {M _ { max}} right] & text {para} R R_ {o} end {matriz} right. tag {16.16} end {align} )

Por simplicidad, estamos descuidando el movimiento ascendente que ocurre en las bandas de lluvia en espiral en R> Ro.

Como antes, Ws es negativo para el hundimiento. Aunque la subsidencia actúa solo dentro del ojo para ciclones tropicales reales, la relación anterior se aplica en todas partes dentro de Ro por simplicidad. Dentro de la pared del ojo, el movimiento hacia arriba domina el hundimiento, por lo que nuestra simplificación tiene pocas consecuencias.

Utilizando los mismos valores que en la figura anterior, la velocidad vertical se representa en la figura 16.37. La velocidad máxima hacia arriba es de 1.8 m s–1 en este caso, lo que representa un promedio alrededor de la pared del ojo. Las corrientes ascendentes en tormentas eléctricas individuales pueden ser mucho más rápidas.

El hundimiento del ojo es provocado por la parte no hidrostática de la perturbación de la presión (figura 16.29). Es decir, el gradiente de presión (mostrado por la línea verde discontinua entre las X en esa Fig.) Que empuja el aire hacia arriba es más débil que la gravedad que tira hacia abajo. Este desequilibrio neto fuerza el aire hacia abajo en el ojo.

Suponga que la diferencia de presión entre el ojo y el entorno en la parte superior del ciclón tropical es igual y opuesta a la de la parte inferior. De eq. (16.5) la temperatura T promediada sobre la profundidad del ciclón tropical en cualquier radio R se obtiene a partir de:

( begin {align} Delta T (R) = c cdot left [ Delta P _ { max} - Delta P (R) right] tag {16.17} end {align} )

donde c = 1,64 K kPa–1, la diferencia de presión en la parte inferior es ∆P = P (R) - Pojo, y la diferencia de temperatura promediada sobre toda la profundidad del ciclón tropical es ∆T (R) = Tojo - T (R). Cuando se usa con eq. (16.11), el resultado es:

( begin {align} frac { Delta T} { Delta T _ { max}} = left { begin {array} {ll} 1- frac {1} {5} cdot izquierda ( frac {R} {R_ {0}} right) ^ {4} & text {para} R leq R_ {0} frac {4} {5} cdot frac {R_ { 0}} {R} & text {para} R> R_ {0} end {array} right. Tag {16.18} end {align} )

donde ∆Tmax = Tojo - T = c · ∆Pmax yc = 1,64 K kPa – 1. 16,38.

Se puede presentar una imagen coherente de la estructura de un ciclón tropical combinando todos los modelos idealizados descritos anteriormente. El resultado se muestra en la figura 16.39. Para ciclones tropicales reales, las cúspides agudas en la distribución de velocidades no ocurrirían debido a una mezcla turbulenta vigorosa en las regiones de fuerte cizallamiento.

Aplicación de muestra

Un ciclón tropical de radio crítico Ro = 25 km tiene una presión central de 90 kPa. Encuentre los componentes del viento, el exceso de temperatura promediado verticalmente y la presión en un radio de 40 km desde el centro. Suponga Ws = –0,2 m s–1 en el ojo, yzI = 1 km.

Encuentra la respuesta

Dado: POjo = 90 kPa, Ro = 25 km, R = 40 km, Ws = –0,2 m s–1, yzI = 1 km.

Encontrar: P =? kPa, T =? ° C, Mbroncearse =? milisegundo–1, Mrad =? milisegundo–1, W =? milisegundo–1

Suponga PB ∞ = 101,3 kPa

Figura: Similar a la Fig. Tenga en cuenta que R> Ro.

Primero, encuentre los valores máximos:

∆Pmax = (101,3 - 90 kPa) = 11,3 kPa

Utilice la ecuación. (16.12):

METROmax = [(20 m s–1) · KPa–1/2] · (11,3 kPa)1/2 = 67 m s–1

∆Tmax = c · ∆Pmax= (1,64 K kPa–1) · (11,3 kPa) = 18,5 ° C

Utilice la ecuación. (16.11):

( Delta P = (11.3 mathrm {kPa}) cdot left [1- frac {4} {5} cdot frac {25 mathrm {km}} {40 mathrm {km}} derecha] = 5.65 mathrm {kPa} )

P = Pojo + ∆P = 90 kPa + 5.65 kPa = 95,65 kPa.

Utilice la ecuación. (16,18):

( Delta T = left (18.5 ^ { circ} mathrm {C} right) cdot frac {4} {5} cdot frac {(25 mathrm {km})} {(40 mathrm {km})} = subrayado { mathbf {9.25 ^ { circ} mathrm {C}}} )

promediado sobre toda la profundidad del ciclón tropical.

Utilice la ecuación. (16,13):

(M _ { tan} = (67 mathrm {m} / mathrm {s}) cdot sqrt { frac {25 mathrm {km}} {40 mathrm {km}}} = subrayado { mathbf {53 mathrm {m} mathrm {s} ^ {- 1}}} )

Utilice la ecuación. (16.15):

(M_ {rad} = - (67 mathrm {m} / mathrm {s}) cdot frac {(25 mathrm {km})} {(40 mathrm {km})} cdot left [ frac {1} {5} + frac {1} {2} cdot frac {(- 0.2 mathrm {m} / mathrm {s})} {(67 mathrm {m} / mathrm {s})} cdot frac {(25 mathrm {km})} {(1 mathrm {km})} right] )

METROrad = –6,8 m s–1

Utilice la ecuación. (16,16): W = 0 m s–1

Cheque: Unidades bien. Física bien.

Exposición: Usando Pojo En la Tabla 16-7, la categoría aproximada de Saffir-Simpson de este ciclón tropical está en el límite entre los niveles 4 y 5 y, por lo tanto, es muy intensa.


Una anatomía basada en procesos de los ciclones mediterráneos: de los mínimos baroclínicos a los sistemas de tipo tropical

En este estudio abordamos la cuestión de los procesos atmosféricos que convierten a los ciclones mediterráneos en tormentas severas. Nuestro enfoque aplica diagnósticos de presupuesto de vorticidad potencial (PV) en línea y la inversión PV por partes a las simulaciones del modelo WRF de la etapa madura de 100 ciclones mediterráneos intensos. Cuantificamos las contribuciones relativas de diferentes procesos al desarrollo de ciclones y, por lo tanto, ofrecemos, por primera vez, una visión integral de la variedad de sistemas ciclónicos que se desarrollan en el Mediterráneo desde la perspectiva de la dinámica de los ciclones.

En particular, mostramos que los 100 ciclones están sistemáticamente influenciados por dos anomalías PV principales: una anomalía mayor en la troposfera superior, relacionada con el forzamiento baroclínico del desarrollo del ciclón, y una anomalía menor en la troposfera inferior, relacionada con los procesos diabáticos y el impulso. fuerza del viento. Entre los procesos diabáticos, se muestra que el calor latente actúa como la principal fuente fotovoltaica (ciclones de refuerzo), siendo parcialmente equilibrado por sumideros fotovoltaicos de difusión de temperatura y enfriamiento radiativo (ciclones debilitantes). Se ha demostrado que el impulso del impulso tiene una retroalimentación ambigua, capaz de reforzar y debilitar los ciclones, mientras que en ciertos casos juega un papel importante en el desarrollo de los ciclones. La inversión de PV por partes muestra que la mayoría de los ciclones se desarrollan debido al efecto combinado del forzamiento baroclínico y diabático, es decir, debido a ambas anomalías de PV. Sin embargo, cuanto más fuerte es el forzamiento baroclínico, menos se desarrolla un ciclón debido a procesos diabáticos. Se utilizan varios pares de casos ejemplares para ilustrar la variedad de contribuciones de los procesos atmosféricos al desarrollo de ciclones mediterráneos: (i) casos en los que tanto procesos baroclínicos como diabáticos contribuyen al desarrollo de ciclones (ii) casos que se desarrollaron principalmente debido a la liberación de calor latente (iii) casos que se desarrollaron a raíz de los Alpes y (iv) dos casos inusuales, uno donde el impulso del impulso domina el desarrollo del ciclón y el otro que presenta un centro de presión de doble superficie. Por último, nos centramos en 10 casos de medicamentos (es decir, ciclones de tipo tropical). A diferencia de sus homólogos tropicales, pero de acuerdo con los ciclones mediterráneos más intensos, la mayoría de los medicamentos se desarrollan bajo la influencia de procesos baroclínicos y diabáticos. Al discutir los procesos de conducción de medicamentos, destacamos la necesidad de una definición física de estos sistemas.

La cuenca del Mediterráneo se encuentra entre las regiones más ciclogenéticas del mundo (Petterssen, 1956 Alpert et al., 1990 Maheras et al., 2001 Neu et al., 2013). Los sistemas que se desarrollan en esta región van desde mínimos orográficos débiles hasta ciclones intensos o incluso ciclones de tipo tropical con graves impactos socioeconómicos (Nissen et al., 2010 Raveh-Rubin y Wernli, 2015). Sin embargo, el término Ciclones mediterráneos se utiliza normalmente en la literatura científica para definir un origen geográfico en lugar de una categoría de ciclones con características dinámicas específicas. De hecho, el estado del arte carece de un análisis sistemático de la dinámica de estos sistemas. En este sentido, este estudio se centra en los ciclones mediterráneos más intensos y, en particular, en los procesos que convierten estos sistemas en tormentas severas.

En cuanto a los ciclones mediterráneos más intensos, existe un consenso generalizado de que la ciclogénesis mediterránea es provocada por la intrusión de los sistemas de la troposfera superior que desencadenan la inestabilidad baroclínica (Fita et al., 2006 Kouroutzoglou et al., 2011 Claud et al., 2010 Flaounas et al., 2015). Dichos sistemas normalmente corresponden a serpentinas de vorticidad potencial (PV), equivalentes a las desviaciones hacia el sur del chorro polar que son un resultado directo de la ruptura de las olas sobre el Océano Atlántico (Raveh-Rubin y Flaounas, 2017). Después de que tiene lugar la ciclogénesis, el forzamiento baroclínico puede intensificar aún más los ciclones de superficie (por ejemplo, Prezerakos et al., 2006 Lagouvardos et al., 2007) favoreciendo, en paralelo, la convección en los centros de los ciclones debido al ascenso forzado a gran escala. Estudios recientes han utilizado observaciones de rayos para mostrar que aproximadamente un tercio de los ciclones mediterráneos más intensos están asociados con convección profunda cerca de su centro (Galanaki et al., 2016 Flaounas et al., 2018b). Debido a la liberación de calor latente, la convección sirve como una fuente neta de PV en la troposfera inferior a media y, por lo tanto, refuerza las circulaciones ciclónicas. En consecuencia, tanto la inestabilidad baroclínica como la convección pueden actuar en sinergia para intensificar los ciclones mediterráneos (Fita et al., 2006 Chaboureau et al., 2012 Miglietta et al., 2017). Sin embargo, los procesos que juegan un papel primordial en el desarrollo y la intensidad de los ciclones mediterráneos siguen siendo una cuestión abierta.

Medicanes (acrónimo de las palabras Huracanes mediterráneos) son sistemas ciclónicos raros (de una a tres ocurrencias por año) y se han propuesto en varios estudios anteriores para compartir dinámicas similares a los ciclones tropicales (por ejemplo, Emanuel, 2005 Fita et al., 2007). Esta similitud se atribuye principalmente a las características visuales de los medicamentos, es decir, un “ojo” despejado en el centro de una cobertura de nubes en espiral (Tous y Romero, 2013), pero también se debe a los diagramas de fases de ciclones que mostraban estructuras axiimétricas de núcleo cálido ( Cavicchia et al., 2014). Hasta donde sabemos, la identificación de todos los casos de medicación conocidos se ha basado en criterios subjetivos y, en particular, en la observación de imágenes satelitales de cobertura de nubes (Tous y Romero, 2013 Nastos et al., 2018). Sin embargo, la similitud de los medicamentos con sus homólogos tropicales no está clara desde la perspectiva de los procesos atmosféricos. Aunque se ha demostrado que la convección profunda y los intercambios de calor en la superficie inducidos por el viento mantienen la circulación ciclónica de varios casos de medicamentos (por ejemplo, Miglietta et al., 2013 Dafis et al., 2018 Miglietta y Rotunno, 2019), un streamer fotovoltaico de la troposfera superior o un el límite se ubica típicamente cerca de los medicamentos (Tous y Romero, 2013 Nastos et al., 2018). Esto sugiere una contribución no despreciable del forzamiento baroclínico al desarrollo de medicamentos. De hecho, se ha demostrado que varios casos conocidos de medicamentos se desarrollan debido al efecto combinado de procesos baroclínicos y diabáticos (Fita et al., 2006 Chaboureau et al., 2012 Carrió et al., 2017 Miglietta y Rotunno, 2019). Además, un estudio de caso reciente de un medicamento ha demostrado que la estructura de núcleo caliente simétrico axial puede alcanzarse cuando hay un aislamiento cálido y un sistema de corte relativamente débil (Fita y Flaounas, 2018). Esto plantea la cuestión de los procesos impulsores de los medicanes y si otros ciclones mediterráneos, no diagnosticados como medicanes, son impulsados ​​diabáticamente por convección en su centro.

La inestabilidad baroclínica y la convección son dos de los procesos más comunes que afectan la dinámica de los ciclones extratropicales. Sin embargo, los ciclones mediterráneos también se ven afectados por la compleja geografía de la región. Por ejemplo, el tamaño relativamente pequeño del mar Mediterráneo y las áreas áridas del norte de África tienen un efecto indirecto sobre los ciclones al limitar su suministro de vapor de agua (Flaounas et al., 2019). Por otro lado, las altas montañas que rodean la cuenca mediterránea tienen un efecto directo sobre los ciclones al interactuar con el flujo de aire y desencadenar serpentinas fotovoltaicas de origen topográfico. Tales serpentinas generalmente se denominan pancartas PV (por ejemplo, Aebischer y Schär, 1998) y corresponden a filamentos de PV producidos diabáticamente a raíz de las montañas (Rotunno et al., 1999 Epifanio y Durran, 2002 Schär et al., 2003 Flamant et al. al., 2004). Se ha sugerido durante mucho tiempo que el papel potencial de dicha producción de PV en la ciclogénesis alpina, una de las áreas más ciclogenéticas de la cuenca mediterránea, es importante (por ejemplo, Bleck y Mattocks, 1984) y recientemente Buzzi et al. (2020). Especialmente cuando se combinan con el transmisor fotovoltaico de la troposfera superior, las pancartas fotovoltaicas pueden incluso reforzar los ciclones (Tsidulko y Alpert, 2001 McTaggart-Cowan et al., 2010a, b). Por tanto, la singularidad de la región añade un mayor grado de complejidad a los procesos implicados en el desarrollo de los ciclones mediterráneos.

Los ciclones pueden conceptualizarse como el resultado de anomalías fotovoltaicas que se extienden a diferentes niveles atmosféricos. Como variable de diagnóstico, la PV ha sido especialmente útil para proporcionar conocimientos profundos sobre los mecanismos de desarrollo de diferentes tipos de ciclones, incluidos los ciclones tropicales (p. Ej., Möller y Montgomery, 2000 Chan et al., 2002) y tormentas de latitudes medias (p. Ej., Boettcher y Wernli, 2011). Como resultado, la cuantificación de la contribución relativa de diferentes procesos atmosféricos a la PV atmosférica total es equivalente a delinear la contribución de estos procesos a la dinámica de los ciclones. Por ejemplo, Gray (2006), Chagnon y Gray (2015) y, más recientemente, Spreitzer et al. (2019) han utilizado diagnósticos de presupuesto fotovoltaico para analizar el impacto de los procesos diabáticos en la estructura dinámica de la troposfera superior. En la misma dirección, varios estudios han utilizado diagnósticos de presupuesto fotovoltaico para investigar el papel de la convección y, en general, del calor latente en la estructura dinámica de los ciclones (Martínez-Alvarado et al., 2016 Büeler y Pfahl, 2017 Attinger et al., 2019). Por extensión, se espera que la inversión fotovoltaica por partes de estas contribuciones individuales reproduzca la partición de la circulación del viento a bajo nivel que está relacionada con cada proceso atmosférico, es decir, la contribución de estos procesos al ciclón en sí (definido como un vórtice).

La aplicación de la inversión fotovoltaica por partes a trazadores fotovoltaicos individuales es un enfoque bien establecido para cuantificar la contribución relativa de diferentes procesos al desarrollo de ciclones (por ejemplo, Davis y Emanuel, 1991 Wu y Emanuel, 1995 Stoelinga, 1996 Huo et al., 1999 Bracegirdle y Gray, 2009 Schlemmer et al., 2010 Seiler, 2019). Por ejemplo, Stoelinga (1996) y Ahmadi-Givi et al. (2004) han cuantificado la contribución de los procesos diabáticos a la intensificación de dos tormentas de latitudes medias. El uso de diagnósticos de presupuesto fotovoltaico o inversión fotovoltaica por partes para realizar una clasificación de ciclones basada en procesos aún falta en el estado de la técnica. Este enfoque ampliaría el análisis de Čampa y Wernli (2012), quienes analizaron el perfil PV vertical de ciclones extratropicales de diferente origen geográfico, y complementaría los esfuerzos anteriores de Deveson et al. (2002), seguido de Plant et al. (2003) y Gray y Dacre (2006), donde los ciclones extratropicales se clasificaron en tres tipos según la contribución de la troposfera superior e inferior a su desarrollo. A pesar de los considerables avances en el análisis y clasificación de ciclones tropicales y de latitudes medias desde una perspectiva fotovoltaica, los ciclones mediterráneos rara vez han sido objeto de estudios completos en los que se analice su estructura dinámica en un contexto climatológico. En este estudio, utilizamos modelos climáticos regionales para simular 100 de los ciclones mediterráneos más intensos y analizamos su dinámica utilizando diagnósticos de presupuesto fotovoltaico e inversión fotovoltaica por partes. En particular, abordamos los siguientes objetivos específicos:

cuantificar la contribución relativa de diferentes procesos a la dinámica de los ciclones mediterráneos, definida por la variabilidad espacial de la energía fotovoltaica durante su etapa de madurez y

para delinear el papel de los diferentes procesos en el desarrollo de los ciclones y así proporcionar información sobre el continuo teórico aún inexplorado entre ciclones de tipo tropical (es decir, "puramente" diabáticos) y mínimos baroclínicos.

En la siguiente sección, presentamos los métodos de modelado, diagnóstico e inversión fotovoltaica que utilizamos para abordar estos objetivos. La Sección 3 ubica los ciclones simulados en un contexto climatológico, y luego las Sectas. 4 y 5 presentan nuestros principales resultados. Finalmente, la Secta. 6 contiene un resumen del análisis y las conclusiones de este estudio.


1. Introducción

[2] Los ciclones tropicales que caen sobre la tierra (CT) son conocidos por su poder destructivo. Los factores bien conocidos que afectan la intensidad de la CT son los flujos superficiales de calor y humedad, que, a su vez, están determinados por la temperatura de la superficie del mar (SST) y la velocidad del viento en la superficie [por ejemplo, Anthes, 1982 Khain, 1984 Emanuel, 2005]. Durante la última década, se encontró que los aerosoles (incluidos los antropogénicos) afectan sustancialmente la microfísica de las nubes y, en consecuencia, la tasa de liberación de calor latente, la dinámica y la precipitación [van den Heever y col.., 2006 van den heever y algodón, 2007 Levin y Cotton, 2009 Khain y col.., 2009 Rosenfeld y col.., 2008 Carrió et al., 2010]. Por tanto, es importante estudiar el efecto de los aerosoles en los procesos de las nubes y la precipitación [Ramanathan y col.., 2001] en un ambiente convectivo.

[3] La creciente contaminación industrial y vehicular se ha manifestado en la distribución espacio-temporal mejorada del aerosol atmosférico. La concentración mejorada de aerosol eventualmente conduce a una mayor dispersión y absorción de radiación de onda corta y de onda larga. La modulación de la radiación en la troposfera influye en el ciclo de vida de las nubes y, finalmente, en la precipitación. Está bien documentado que la retroalimentación radiativa de las nubes y el efecto del aerosol son la principal fuente de incertidumbre en los modelos climáticos [Ramaswamy et al., 2001]. La cuestión de cómo la distribución de aerosoles cambia la distribución del calor de la atmósfera solo se ha resuelto en parte. Aunque se ha demostrado que pequeños aerosoles higroscópicos vigorizan la convección tropical, aumentando las velocidades verticales y la altura de las nubes de las nubes convectivas profundas [van den Heever y col.., 2006 van den heever y algodón, 2007 Khain y col.., 2008b, 2009 Koren y col.., 2005 Lee y col.., 2008], los efectos microfísicos de los aerosoles en los grupos de nubes, como las CT, solo se han explorado de forma limitada.

[4] Hay algunas pruebas recientes de que los aerosoles alteran las propiedades microfísicas de las nubes convectivas profundas [Khain y col.., 2005 van den Heever y col.., 2006 van der Heever y Cotton, 2007 Seifert y Beheng, 2006 Tao y col.., 2007 Lee y col.., 2008 Li y col., 2008 Carrió et al., 2010 Carrió y Cotton, 2011 ]. Zhang y col.. [2009] indicó el posible efecto del aerosol en el desarrollo de CT a través de la influencia en la microfísica de las nubes. Esta fue una simulación idealizada en la que se concluye que los huracanes se debilitan porque la intensidad convectiva en las bandas externas aumentó mientras que en la pared del ojo (que no recibió muchos aerosoles) disminuyó. La divergencia del nivel superior de las bandas externas suprimió entonces la convección de la pared del ojo. Rosenfeld y col.. [2007] propuso un método de mitigación de CT mediante la siembra de nubes en la periferia de CT cerca de su base de nubes con pequeñas partículas de aerosol de 0,05 a 0,1 µm de radio, modificando así la microfísica de las nubes de manera ad hoc para estimar su efecto. Igualmente, Cotton et al. [2007] propuso de forma independiente que la siembra de CT con pequeños aerosoles higroscópicos podría debilitar la tormenta. Simulaciones de la evolución de un CT idealizado utilizando el Sistema Regional de Modelado Atmosférico [Zhang y col.., 2007, 2009] apoyó la conclusión de que los aerosoles (por ejemplo, polvo sahariano) pueden debilitar sustancialmente la intensidad de las CT. Carrió y Cotton [2010] simula la siembra de aeronaves de TC en la banda de lluvia exterior de una TC idealizada. Encontraron un debilitamiento constante del TC hasta que las concentraciones de núcleos de condensación de nubes (CCN) alcanzaron valores muy grandes, en los que se representó un "punto de inflexión" en el que aumentos adicionales en las concentraciones de CCN conducen a reducciones menores en la intensidad de la tormenta. Khain y col.. [2008b, 2011] y Khain y Lynn [2011] utilizó un esquema microfísico espectral bin [Khain y col.., 2004] y simuló el efecto del aumento en las concentraciones de CCN en el huracán Katrina durante la llegada a tierra. Las concentraciones mejoradas de CCN condujeron a una reducción de las velocidades máximas del viento de 10 a 15 m / s, así como a una reducción del área de vientos fuertes.

[5] Simulaciones de Cotton et al. [2012] del tifón Nuri, que se propagó a una contaminación generalizada desde el continente asiático, reveló que durante el período inicial de ingestión de contaminación, la tormenta se intensificó, pero más tarde, la tormenta se debilitó en fuerza de acuerdo con la hipótesis básica. La razón por la que la tormenta se intensificó durante el período inicial de ingestión de contaminación fue porque la columna de contaminación invadió la región de la pared del ojo de la tormenta, lo que provocó una convección intensificada en la pared del ojo con poca interferencia de corrientes descendentes y charcos fríos en esa región casi saturada. Posteriormente, se impidió que el aerosol contaminante llegara al interior de la tormenta debido a la recolección y, por lo tanto, se alteró principalmente la convección de la banda de lluvia exterior, lo que provocó el debilitamiento de la tormenta como en la hipótesis básica. No se simuló ningún cambio en la dirección de la tormenta para diferentes cantidades de aerosol.

[6] Las CT son los sistemas meteorológicos más importantes que afectan la condición socioeconómica de las grandes poblaciones costeras de la India. La importancia de la convección profunda y sus organizaciones a gran escala como la convección del monzón, la oscilación Madden-Julian (MJO), etc., en el ciclo hidrológico global ha sido bien documentada [Houze, 1993], pero no así el papel de los aerosoles. Por tanto, es pertinente establecer el papel de los aerosoles en la trayectoria y la intensidad de los ciclones tropicales, particularmente en el contexto de la contaminación antropogénica. El objetivo de este estudio es demostrar el papel de la distribución cambiante del aerosol durante dos ciclones en evolución sobre la Bahía de Bengala y examinar el impacto del aerosol en las propiedades microfísicas y dinámicas de la nube, así como el cambio en la eficiencia de la nubes en la producción de precipitación.


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