Ciclos de seminarios

Ondas en la estratosfera del hemisferio sur

El Dr. Scheffler mediante modelos de predicción climática estudió las ondas en la estratosfera del hemisferio sur y su impacto en la transición invierno-verano.

 


El Dr. Guillermo Scheffler, integrante del grupo de trabajo de Ciencias Atmosféricas dirigido por el Dr. Manuel Pulido; ofreció un seminario donde presentó la «Compensación entre forzados de ondas de escala resuelta y no resuelta en la estratósfera del hemisferio Sur: Impacto en la transición invierno-verano».

El Dr. Scheffler mediante modelos de predicción climática estudia las ondas de escalas resuelta y no resuelta en la estratosfera del hemisferio sur y su impacto en la transición invierno-verano.

Se adjunta resumen de la presentación:

La circulación general de la atmósfera involucra una amplia gama de procesos de escalas muy diferentes. Los modelos numéricos de predicción climática no son capaces de resolver aquellos procesos cuyas escalas son menores a las de la resolución efectiva del modelo. Dichos procesos, denominados procesos de subgrilla, son representados mediante parametrizaciones enfocadas a reproducir sus efectos sobre las variables del modelo. Las ondas de gravedad son procesos de escala muy pequeña con origen en la tropósfera, pero que tienen un fuerte impacto en la circulación media de la estratósfera y la mesósfera. En el seminario se pretende describir el rol que tiene el forzado asociado a las ondas de gravedad durante la transición invierno-verano. Se pondrá énfasis en las causas de un retraso en la transición invierno-verano de la estratósfera, hallado y reportado en la mayoría de los modelos de circulación general modernos. Se presentan resultados que demuestran la existencia de fuertes mecanismos de interacción entre el forzado por ondas de gravedad y las ondas que sí pueden ser resueltas por los modelos numéricos. Estos mecanismos de interacción en general se presentan bajo la forma de mecanismos de compensación mutua, que dificultan la corrección de estos sesgos. Finalmente, se presentarán perspectivas prácticas del uso de asimilación de datos para aliviar este tipo de sesgos.