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Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California Maestría en Ciencias en Oceanografía Física Interacción de los frentes fríos con la Sierra Madre Oriental Tesis para cubrir parcialmente los requisitos necesarios para obtener el grado de Maestro en Ciencias Presenta: Rosa Beatriz Luna Niño Ensenada, Baja California, México 2016 a
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Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California
Maestría en Ciencias
en Oceanografía Física
Interacción de los frentes fríos con la Sierra Madre Oriental
Tesis
para cubrir parcialmente los requisitos necesarios para obtener el grado de
Maestro en Ciencias
Presenta:
Rosa Beatriz Luna Niño
Ensenada, Baja California, México
2016
a
ii
Tesis defendida por
Rosa Beatriz Luna Niño
y aprobada por el siguiente Comité
Rosa Beatriz Luna Niño © 2016 Queda prohibida la reproducción parcial o total de esta obra sin el permiso formal y explícito del autor y director de la tesis.
Dra. María Tereza Cavazos Pérez
Director de tesis
Dr. Cuauhtémoc Turrent Thompson
Dr. Markus Sebastian Gross
Dr. Luis Manuel Farfán Molina
Dr. Juan Manuel López Mariscal Coordinador del Posgrado en Oceanografía Física
Dra. Rufina Hernández Martínez Directora de Estudios de Posgrado
a
ii Resumen de la tesis que presenta Rosa Beatriz Luna Niño como requisito parcial para la obtención del grado de Maestro en Ciencias en Oceanografía Física.
Interacción de los frentes fríos con la Sierra Madre Oriental
Resumen aprobado por:
___________________________ Dra. María Tereza Cavazos Pérez
Directora de Tesis
Se investiga la interacción de la topografía con la circulación asociada al paso de frentes fríos (FFs) por el Golfo de México y su relación con la formación de un jet de montaña paralelo a la Sierra Madre Oriental (SMO). La pregunta científica de interés es: ¿Qué condiciones sinópticas y locales hacen que se forme un jet de montaña paralelo a la SMO? ¿Por qué a veces no se forma? Para resolver esta pregunta se simulan tres FFs representativos de la temporada 2010-2011 con el modelo numérico de predicción del tiempo WRF. Primero se determinan las variables meteorológicas potencialmente útiles para el pronóstico de la posición y evolución de un FF. Posteriormente se examinan las condiciones sinópticas y locales asociadas a la formación de un jet de montaña. También, se determinó la intensidad y profundidad de los FFs con un corte vertical de la temperatura potencial equivalente y los vientos verticales en una región del Golfo de México. La temperatura de punto de rocío y la energía potencial convectiva disponible son las variables que mejor simularon la posición y evolución horizontal del FF. Un experimento adicional con topografía reducida muestra que la presencia de la SMO es indispensable para la formación del jet de montaña cuya ocurrencia es verificada con el número de Froude (𝐹𝑟<1) y el incremento de la componente ageostrófica del viento en bajos niveles, así como el radio de deformación de Rossby para ver su alcance horizontal. La velocidades máximas del jet alcanzan la magnitud de una tormenta tropical (> 20 m/s) y ocurren cerca de la superficie (<1 km). Se encontró una notable influencia de estos vientos intensos en la distribución de la precipitación debido al enfriamiento del aire y la consecuente formación de un área de estabilidad en la zona del jet. Los tres FFs presentaron diferentes profundidades y jets por lo que no se pudieron determinar las condiciones sinópticas que desfavorecen la formación de un jet de montaña en la zona de estudio.
Palabras clave: Frentes fríos, Sierra Madre Oriental, jet de barrera
iii
Abstract of the thesis presented by Rosa Beatriz Luna Niño as a partial requirement to obtain the Master of Science degree in Physical Oceanography.
Interaction of cold fronts with the Sierra Madre Oriental
Abstract approved by:
___________________________ Dra. María Tereza Cavazos Pérez
Thesis Director
We investigate the interaction of topography with the circulation associated with the passage of cold fronts (CFs) in the Gulf of Mexico and its relationship with the formation of a mountain jet parallel to the Sierra Madre Oriental (SMO). The scientific question of interest is: What do synoptic and local conditions make a mountain jet parallel to the SMO? Why is it sometimes not formed? To solve these questions, three representative CFs of the 2010-2011 season are simulated with the numerical weather model WRF. First, the meteorological variables potentially useful for forecasting the position and evolution of a CF are determined. Later, the synoptic and local conditions associated to the formation of a mountain jet are examined. Also, the intensity and depth of the CFs were determined with a vertical profile of the equivalent potential temperature and the vertical winds in a region of the Gulf of Mexico. The dew point temperature and the available convective potential energy are the variables that best simulated the position and horizontal evolution of the CF. An additional experiment with reduced topography shows that the presence of SMO is indispensable for the formation of a mountain jet whose occurrence is verified with the Froude number (𝐹𝑟 <1) and the increase of the ageostrophic component of the wind in low levels Such as Rossby's deformation radius to see its horizontal range. The maximum jet velocities reach the magnitude of a tropical storm (> 20 m / s) and occur near the surface (<1 km). It was found a notable influence of these intense winds in the distribution of the precipitation due to the cooling of the air and the consequent formation of a stability area in the zone of the jet. The three CFs presented different depths and jets so it was not possible to determine the synoptic conditions that disfavor the formation of a mountain jet in the study area.
Keywords: Cold fronts, Sierra Madre Oriental, mountain jet
iv
Dedicatoria
v
Agradecimientos
vi
Tabla de contenido
Resumen en español…………………………………………………………………………………………………………………….……….ii
Resumen en inglés……………………………………………………………………………………………………………………….……….iii
Dedicatoria ....................................................................................................................................... iv Agradecimientos ................................................................................................................................ v Lista de figuras ................................................................................................................................ viii Lista de Tablas .................................................................................................................................. xii Capítulo 1. Introducción ..................................................................................................................... 1
1.1 El estudio de los frentes fríos (FF) en México ......................................................................................1
1.2 Interacción FF-topografía .....................................................................................................................5
1.3 Objetivos ..............................................................................................................................................8
Objetivo general .....................................................................................................................................8
Objetivos particulares ............................................................................................................................8
1.4 Zona de estudio ....................................................................................................................................8
Capítulo 2. Metodología y datos ....................................................................................................... 10
2.1 Metodología ...................................................................................................................................... 10
2.1.1 Casos de estudio ........................................................................................................................ 10
2.1.2 Pruebas preliminares de sensitividad de la parametrización de cúmulus con el modelo WRF 11
2.1.3 Configuración final de los experimentos ................................................................................... 14
2.2 Datos utilizados para la validación espacial ...................................................................................... 15
2.3 Datos utilizados para la validación puntual ...................................................................................... 17
Capítulo 3. Descripción sinóptica de los casos de estudio .................................................................. 18
3.1 Condiciones climáticas del invierno 2010 ......................................................................................... 18
3.2 Casos de estudio ............................................................................................................................... 20
Capítulo 4. Validación del modelo WRF ............................................................................................ 24
4.1 Validación espacial ............................................................................................................................ 25
4.2 Validación puntual del frente frío #6 ................................................................................................ 27
4.2.1 Radiosondeos ............................................................................................................................. 27
4.2.2 Estaciones automáticas .............................................................................................................. 28
4.2.3 Boyas .......................................................................................................................................... 31
vii
Capítulo 5. Resultados ...................................................................................................................... 34
Caso de estudio FF #6 ............................................................................................................................. 34
5.1 Condiciones sinópticas del FF #6 ...................................................................................................... 34
5.2 Importancia de la topografía en la formación de un jet de montaña .............................................. 36
5.3 Estabilidad del jet de montaña ......................................................................................................... 41
5.4 Diferencias dinámicas entre los jets de los casos de estudio ........................................................... 43
5.5 Termodinámica de la estructura vertical de los FFs ......................................................................... 48
5.6 Fecha de entrada del FF .................................................................................................................... 51
Capítulo 6. Discusión y conclusiones ................................................................................................. 53 6.1 Trabajo futuro ......................................................................................................................... 58 Literatura citada .............................................................................................................................. 59
viii
Lista de figuras
Figura 1. Interacción flujo-topografía: bloqueo (Fr <1: represamiento de aire y formación de un jet paralelo a la montaña) y no bloqueo (Fr >1); h es la altura de la montaña. ................................... 6
Figura 2. a) Fr>1: No hay cambio en la dirección horizontal del viento al pasar por la montaña y b) Fr<1: Formación de un jet de montaña y balance de fuerzas en dirección paralela y perpendicular al sistema montañoso. Donde 𝑭𝒄 es la fuerza de Coriolis, 𝑭𝛁𝑷 la fuerza debida al gradiente de presión, 𝑭𝒇 es la fuerza de fricción y 𝑽𝒈𝑽𝒂 la razón entre las componentes geostrófica y ageostrófica del viento. ....................................................................... 7
Figura 3. Topografía (m) y dominios de las simulaciones con el WRF; D1: 36 km, D2: 12 km y D3: 4km. ................................................................................................................................................. 9
Figura 4. Distribución de la coordenada vertical sigma (𝜎) del modelo WRF. ........................................... 12
Figura 5. Comparación de la precipitación observada y simulada por el modelo WRF del 28 de octubre de 2010: a) convección mostrada por el satélite GOES-13, b) precipitación del TRMM. Precipitación del modelo con las parametrizaciones de c) Kain Fritsch (KF), d) Betts-Miller (BM) y e) Grell-Devenyi (GD). .............................................................................................. 14
Figura 6. Anomalías mensuales de la temperatura superficial del mar (°C) de a) enero, b) junio y c) diciembre de 2010 y de altura geopotencial a 500 hPa (m) de d) octubre, e) noviembre y f) diciembre de 2010. ........................................................................................................................ 18
Figura 7. Frecuencia promedio de frentes fríos durante 1991-2014 (línea roja) y bajo condiciones de El Niño (triángulos), La Niña (rombos), años neutros (cuadrados) y número de frentes registrados en el 2010 (línea azul). Información proporcionada por la Subgerencia de Pronóstico Meteorológico del SMN. .............................................................................................. 19
Figura 8. Cartas sinópticas en superficie e imágenes visibles de los sistemas frontales a) FF #6 (15Z29oct), b) FF #7 (15Z03nov) y c) FF #9sec (18Z18nov) en una hora cercana a su entrada al Golfo de México. ........................................................................................................................ 22
Figura 9. Columna izquierda: Cambio de temperatura máxima observada (°C) de a) 29 - 28 de octubre (FF #6), b) 3 - 2 de noviembre (FF #7) y c) 18 - 17 de noviembre de 2010 (FF #9sec). Columna derecha: Cambio de SST observada (°C) al paso del a) FF#6 (31 – 27 de octubre), b) FF #7 (5 -1 de noviembre) y c) FF #9sec (20 – 16 de noviembre). Los datos de temperatura máxima son de la base de Livenh2014.16 (US-CLICOM) Se utilizó la temperatura máxima en lugar de la mínima para filtrar el enfriamiento diurno que ocurre en la madrugada por efecto radiativo. Los datos de SST se obtuvieron de https://podaac.jpl.nasa.gov/dataset/JPL_OUROCEAN-L4UHfnd-GLOB-G1SST. ............................ 23
Figura 10. Localización de las observaciones puntuales utilizadas para la validación. Boyas: 42019 y 42036, radiosondeos: 72250 y 72240 y estaciones automáticas: Matamoros, Altamira, Xalapa y Alvarado. .......................................................................................................................... 24
ix
Figura 11. Intercomparación del viento superficial promedio (m/s) durante el paso del FF #6 del 27 al 31 de octubre del 2010, interpolado a 36, 12 y 4 km de resolución horizontal con diferentes bases de datos: modelos (CFSR y WRF) y reanálisis (NARR). En la parte superior se muestra la resolución original de CFSR Y NARR. ....................................................................... 25
Figura 12. Intercomparación de la precipitación acumulada (mm) durante el paso del FF #6 del 27 al 31 de octubre del 2010, interpolada a 36, 12 y 4 km de resolución horizontal con diferentes bases de datos: modelos (CFSR y WRF), satélite (TRMM y CHIRPS) y observaciones en malla (USCLICOM). Las bases de datos están ordenadas en función de la resolución original (fila superior) antes hacer la interpolación a la resolución horizontal de los dominios del WRF. .................................................................................................................... 26
Figura 13. Perfil de temperatura observado y simulado por el modelo WRF a las 06Z (negro) y 12Z (azul) del 29 de octubre de las estaciones de radiosondeo 72240 (Lake Charles) y 72250 (Brownsville). ................................................................................................................................. 27
Figura 14. Temperatura del aire (°C) observada (círculos negros) y simulada por el modelo WRF (D1 en azul, D2 en verde y D3 en morado) del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) en las estaciones automáticas de Altamira y Matamoros en Tamaulipas (arriba), y Xalapa y Alvarado en Veracruz (abajo). ....................................................................................................... 29
Figura 15. Como la Figura 14 pero para la magnitud del viento. ............................................................... 30
Figura 16. Temperatura del aire (°C) observada (círculos negros) y simulada por el modelo WRF (D1 en azul, D2 en verde y D3 en morado) del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) de las boyas 42019 (Freeport, TX) y 42036 (West Tampa, Fl) sobre el Golfo de México. .................................. 32
Figura 17. Como la Figura 16 pero para la magnitud del viento (m/s). ...................................................... 32
Figura 18. a) Viento (m/s) a 200 hPa, b) Viento (m/s) a 500 hPa, c) Presión reducida al nivel del mar (hPa) y viento en superficie y d) Transporte de vapor de agua (kg/ms) integrado en la vertical desde la superficie hasta los 100 hPa a las 06Z del 29 de octubre de 2010. Los recuadros negros en a) indican desprendimientos de la corriente de chorro. ............................. 35
Figura 20. Velocidad del viento en superficie (m/s) a las 06Z del 29 de octubre de 2010 en el dominio más fino (D3 a 4 km) con a) la topografía del modelo WRF y b) la topografía reducida al 10%. La línea negra horizontal es un corte latitudinal a 19.5 °N que se utiliza en la Figura 21. .................................................................................................................................... 37
Figura 21. Corte latitudinal a 19.5 °N de la velocidad del viento (m/s) a las 06Z del 29 de octubre de 2010 con a) la topografía del modelo WRF y b) la topografía reducida al 10%. La línea negra vertical indica la separación entre la costa y el Golfo de México. ................................................. 38
Figura 22. Corte latitudinal a 23 °N de a) la velocidad del viento perpendicular a la SMO y b) el número de Froude (𝑭𝒓) a las 06Z del 28 de octubre de 2010. ...................................................... 39
Figura 23. Corte latitudinal a 19.5 °N de a) la velocidad del viento paralelo a la SMO y b) razón de las componentes geostrófica y ageostrófica del viento a 1000 hPa a las 06Z del 29 de octubre de 2010. La línea negra en b) indica el corte a 19.5 °N. ................................................... 39
x
Figura 24. Balance de fuerzas promedio (𝟏𝟎 − 𝟑N/kg) durante el periodo del jet de montaña (de las 06Z del 28 de octubre a las 06Z del 30 de octubre de 2010) a 950 hPa. La fuerza debida al gradiente de presión (𝑭𝛁𝑷) es el vector azul, la fuerza de Coriolis (𝑭𝑪𝑶) el vector verde, la fuerza de fricción (𝑭𝒇) el vector amarillo, la aceleración Lagrangiana (𝒂𝑳) el vector rojo y el viento promedio es el vector negro. .......................................................................................... 41
Figura 25. a) Energía potencial convectiva disponible (CAPE; J/kg) a 1000 hPa el 06Z del 29 de octubre y b) Viento promedio en superficie (m/s) del 27 al 31 de octubre de 2010 durante el paso del FF #6. Los círculos azul y rojo encierran una región estable y la zona del jet de montaña, respectivamente. ........................................................................................................... 42
Figura 26. a) Advección promedio de temperatura, b) Velocidad vertical W (dz/dt) promedio a 1000 hPa y c) Precipitación acumulada del 27 al 31 de octubre de 2010. .................................... 42
Figura 27. Diferencias sinópticas de los casos de estudio a) FF #6 (06Z del 29 de octubre de 2010), b) FF #7 (20Z del 04 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (00Z del 18 de noviembre de 2010). Fila superior: presión a nivel medio del mar (SLP, hPa) y posición del frente en cartas de superficie. Fila central: SLP y viento (m/s) en superficie. Fila inferior: esquemas de circulación superficial para los tres casos, donde A y B significan alta y baja presión, respectivamente. ........................................................................................................................... 44
Figura 28. Viento promedio (m/s) en superficie de los tres casos de estudio a) FF #6 (06Z del 29 de octubre de 2010), b) FF #7 (20Z del 04 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (00Z del 18 de noviembre de 2010). La línea negra indica un corte latitudinal a 19.5 °N que se utiliza en la Figura 29. Las flechas blancas indican la dirección promedio del viento en el Golfo de México. ........................................................................................................................................... 45
Figura 29. Columna izquierda: Velocidad promedio (m/s) del viento paralelo a la SMO en 19.5 °N y Columna derecha: Perfil vertical del viento (m/s) en el punto (19.5 °N, 96 °W) del dominio D3 para diferentes tiempos de los tres casos de estudio a) FF #6, b) FF #7 y c) FF #9sec. Las flechas rojas indican la altura de las velocidades máximas simuladas en cada caso. ................... 46
Figura 30. Perfiles de viento promedio (m/s) obtenidos de a) radiosondeos en la estación 76692 del Puerto de Veracruz y b) en un punto cercano del dominio D3 a esta estación para los casos de estudio FF #6 (negro), FF #7 (verde) y FF #9sec (azul). ............................................................. 47
Figura 31. Corte vertical de la termodinámica de los tres FFs de acuerdo a la temperatura potencial equivalente (K, sombreado) y la velocidad vertical (m/s, flechas grises) sobre el Golfo de México (línea negra en a). b) FF #6 (Norte y jet) a las 06Z del 29 de octubre de 2010, c) FF #7 (Norte y jet intenso) a las 06Z del 3 de noviembre de 2010 y d) FF #9sec (Norte y jet débil) a las 21Z del 18 de noviembre de 2010. Los contornos muestran la magnitud de viento horizontal (m/s), las flechas negras gruesas indican la dirección promedio del viento vertical y los triángulos azules indican la profundidad de los FF. .................................................. 49
Figura 32. Comparación de la precipitación acumulada (mm) de los casos de estudio a) FF #6 (27 al 31 de octubre de 2010), b) FF #7 (1 al 5 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (16 al 20 de noviembre de 2010). Fila superior: salidas del modelo WRF (D3 a 4 km). Fila central: Observaciones estimadas de satélite (TRMM). Fila inferior: Observaciones en malla (US-CLICOM). ........................................................................................................................................ 50
xi
Figura 33. a) Temperatura máxima diaria (°C) en un punto cercano a Veracruz, Ver en el dominio más fino (D3 a 4 km) y b) humedad específica promedio (g/kg) del Golfo de México a 1000 hPa para los casos de estudio FF #6 (negro), FF #7 (azul) y FF #9sec (rojo). ................................. 51
Figura 34. Precipitación acumulada (mm) del WRF al paso del a) FF #6, b) FF #6 con la topografía reducida al 10 %, c) FF #7 y d) FF #9sec. Las flechas negras esquematizan la dirección e intensidad del viento promedio. .................................................................................................... 57
xii
Lista de tablas
Tabla 1. Días en los que observaron eventos de Norte de septiembre a diciembre de la temporada 2010-2011 identificados por Osorio Tai (2015). “Ni” indica Norte intenso y “j” intensificación de los vientos (o presencia de jet) en la zona costera de Veracruz. Los asteriscos (*) indican los casos de estudio analizados en esta tesis.............................................. 11
Tabla 2. Vtable de las variables del CFSR usadas como forzamiento para el modelo WRF ....................... 13
Tabla 3. Frentes fríos seleccionados como casos de estudio. .................................................................... 15
Tabla 4. Configuración de las parametrizaciones físicas del WRF usadas en los tres dominios de la simulación de los casos de estudio. ............................................................................................... 15
Tabla 5. Error medio (°C) y raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, °C) de la temperatura del aire con respecto a la temperatura registrada en las estaciones automáticas del SMN del 27 al 31 de octubre de 2010 para el FF #6 en los 3 dominios. Los errores de cada dominio fueron calculados a partir de la serie de tiempo de la temperatura del aire obtenida en el punto más cercano a la ubicación de las estaciones automáticas. ....................... 29
Tabla 6. Como la Tabla 5 pero para la magnitud del viento (m/s) ............................................................. 31
Tabla 7. Error promedio (°C) y raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, °C) de la temperatura en dos dominios del WRF con respecto a la registrada del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) en las boyas 42019 y 42036. Para cada dominio estos errores fueron calculados a partir de la serie de tiempo de la temperatura del aire obtenida en el punto más cercano a la ubicación de las boyas. ...................................................................................... 32
Tabla 8. Como la Tabla 7 pero para la magnitud del viento (m/s). ............................................................ 33
Tabla 9. Resumen de las diferencias dinámicas entre los casos de estudio a escala local (región del jet) en el dominio fino del modelo (D3 = 4km). ............................................................................. 48
Tabla 10. Resumen de las características termodinámicas más importantes de los tres casos de estudio del 2010 evaluados en tres localidades: Altamira, Tamaulipas (Alt), Veracruz, Veracruz (Ver) y Alvarado, Veracruz (Alv). ..................................................................................... 52
Tabla 11. Comparación de la Intensidad y profundidad de los tres jets asociados al paso de los frentes fríos (FF) analizados en esta tesis (6, 7 y 9sec) con jets de montaña de otros estudios en otras regiones del mundo. La primera fila también indica la región y el tipo de estudio (observacional o numérico). ............................................................................................. 56
1
Capítulo 1. Introducción
1.1 El estudio de los frentes fríos (FF) en México
El paso de los frentes fríos (FFs) desde latitudes medias hacia los trópicos, es el fenómeno atmosférico
de mayor relevancia invernal en el país. Estos sistemas que se observan de otoño a primavera con un
máximo invernal generan disminución drástica de temperatura, aumento de la magnitud del viento y
precipitación.
La circulación de la masa fría que impulsa al frente induce vientos intensos de dirección norte-sur;
cuando los vientos asociados al FF pasan por el noreste de México, la Altiplanicie Mexicana o el Golfo de
México (GM) se les conoce comúnmente como Nortes y en ocasiones, cuando cruzan hacia el Pacífico a
través del Golfo de Tehuantepec y se encañonan por la topografía local se generan los vientos Tehuanos
(Romero-Centeno, 2003). De acuerdo con Schultz et al (1997) los Nortes se caracterizan por vientos
máximos >100 Km/hr y descensos de temperatura de 2 a 15 °C en 24 hrs y sus efectos pueden
permanecer hasta dos semanas después del paso del frente (Reading, 1992). La lluvia asociada a los FFs
suele presentarse principalmente en la vertiente del Golfo de México debido a la combinación de la
humedad (proporcionada por el mar) y el ascenso del aire cálido sobre el aire frío; en ocasiones también
puede deberse a la interacción con la corriente de chorro subtropical del Pacífico, especialmente
durante eventos de El Niño (Schultz et al, 1998; Cavazos 1999).
La primera clasificación exhaustiva de los patrones de flujo superficial y de altura en México fue hecha
por Mosiño (1964), a partir de cartas sinópticas identificó tres tipos de condiciones importantes para el
tiempo en México: anticiclónicas, ciclónicas y de Norte. Apoyándose en la clasificación de Mosiño, Klaus
(1973) estudió las incursiones de aire frío a sotavento de las montañas Rocallosas e identificó cuatro
tipos de Nortes en México: (1) cafatrente (caracterizado por masas de aire someras), (2) anafrente
(asociado con lluvias debido a la profundidad de las masas de aire), (3) los frentes fríos que se debilitan
sobre la Altiplanicie Mexicana en el periodo marzo-mayo y (4) los frentes fríos que se intensifican en la
Altiplanicie Mexicana después de haberse debilidado.Más recientemente González (2009) realizó un
estudio de FFs en México para el periodo 1961-2003 utilizando datos del reanálisis NCEP/NCAR
(National Centers for Enviromental Prediction/ National Center for Atmospheric Research) analizó la
variabilidad interanual de los FFs a partir de viento meridional y la temperatura superficial. Encontró
que la penetración latitudinal media durante su periodo de estudio fue 19° N alcanzando en algunos
años los 16° N y que el Noroeste del Golfo de México y Norte del país son las regiones por donde pasan
2
más FFs. A escala interanual, Cavazos y Hastenrath (1990) y Magaña (2004) analizaron el impacto de las
fases del El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) en el clima de México, encontrando que durante los
inviernos de los años El Niño la corriente de chorro subtropical se localiza más hacia el sur de lo normal,
lo que favorece la interacción de ésta con masas de aire frío generando precipitación en diferentes
partes del país. Además, Magaña encontró que la frecuencia de FFs aumenta durante dicho eventos.
Desde el punto de vista de impactos, las condiciones de mal tiempo asociadas a los FFs aumenta el
riesgo de la población a las enfermedades respiratorias y además las lluvias intensas, vientos fuertes,
nevadas y heladas asociadas a estos eventos pueden afectar negativamente la agricultura y la ganadería
(Gutiérrez et al, 1991). Sin embargo, la acumulación de horas frío es favorable para la generación de
azúcares en algunos frutos y vegetales y pueden ayudar a reducir algunas plagas (Gil, 1992). El Centro
Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED) tiene registro de los eventos de invierno que han
causado daños importantes al país desde 1988 hasta la actualidad (Brito-Castillo y Pedrozo-Acuña,
2015). Un caso sobresaliente ocurrió en 2007 en el estado de Tabasco, año en el que las lluvias
acumuladas tras el paso de varios sistemas durante el verano (los huracanes Dean y Félix) y el otoño (el
huracán Noel, los frentes fríos 4, 5 y 6 y marea alta) generaron una gran inundación a principios del
otoño (Cavazos, 2013; Cavazos, 2015). La combinación de estos eventos naturales con factores
antropogénicos como el mal manejo de presas, el desarrollo urbano mal planeado, falta de alertas
tempranas y la deforestación ocasionaron fuertes deslaves y una inundación histórica en el estado de
Tabasco que inició el 28 de octubre de 2007 (Cavazos, 2013; Cavazos, 2015). Se estima que los daños
materiales fueron equivalentes a 38 mil millones de pesos (López, 2009), pero los daños directos e
indirectos fueron del orden de 3 mil millones de dólares, quedando como el 3er mayor desastre en
México en los últimos 50 años (Sánchez-Rodríguez y Cavazos, 2015). Por la innegable influencia sobre
las actividades humanas, es de suma importancia comprender los procesos y fenómenos
meteorológicos invernales para mejorar el pronóstico de éstos y así generar mejores alertas tempranas
para prevenir a la población y aunque no se puede evitar su ocurrencia, el objetivo es reducir el riesgo
de desastre.
El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) utiliza diferentes métodos y modelos para generar
pronósticos del tiempo a corto plazo, uno de ellos el modelo regional WRF (Weather Research and
Forecasting) (Skamarock et al, 2008; http://www.wrf-model.org/index.php). Varios autores han hecho
pruebas numéricas con el WRF para estudiar su desempeño en la predicción de eventos de otoño-
invierno en México. López (2009), simuló el FF #4 de la temporada 2007-2008 (evento relacionado con
3
las inundaciones de Tabasco) para explorar si el modelo era capaz de reproducir la temperatura y la
magnitud del viento. Para la validación de temperatura usó datos de las estaciones automáticas del
SMN y para el viento, 3 boyas en el Golfo de México del Centro Nacional de Datos de Boyas de la NOAA.
Como resultado de la configuración de su experimento las temperaturas mínimas causadas por la masa
fría detrás del frente fueron subestimadas y los vientos sobrestimados.
Osorio Tai (2015) simuló el frente frío del 27 de noviembre de 2011, aunque su interés particular fue la
evaluación del WRF en la representación de los vientos cercanos a la costa de Veracruz, también evaluó
la temperatura. Para la validación del viento y temperatura utilizó los datos de cuatro boyas localizadas
en el Golfo de México y radiosondeos de la estación de Veracruz. En sus resultados señaló que el WRF
sobrestimó la magnitud del viento después de haberse alcanzado la velocidad máxima y subestimó los
valores máximos y mínimos de temperatura (consistente con López 2009). Este último resultado lo
asoció a que durante el experimento la temperatura superficial del mar fue constante y sugirió el uso
datos acoplados océano-atmósfera para el forzamiento del modelo.
Passalacqua et al (2016) estudiaron el efecto de la temperatura superficial del mar (SST) del Golfo de
México en la evolución de un frente frío. Hicieron tres simulaciones con el WRF cambiando las
condiciones de frontera: SST constante, SST diaria y considerando un modelo de capa de mezcla en el
océano. Mostraron la influencia de la SST en el intercambio de calor entre el océano y la atmósfera y
por lo tanto en la evolución y estructura de un frente frío. Encontraron que con una SST constante el FF
se propagó más rápido y con el esquema de capa de mezcla el FF fue más lento. Además, el flujo de
calor con SST constante es menor comparado con las otras dos simulaciones manteniendo la estructura
del sistema sobre el Golfo de México.
El estudio de la dinámica y termodinámica actual de los FF es importante para comprender los posibles
cambios bajo condiciones de cambio climático. Varios estudios sugieren que el calentamiento global
podría modificar la frecuencia de los eventos ENOS (Collins, 2000; Merryfield, 2006), aumentar la
frecuencia de eventos extremos (Gitay et al, 2002; Seneviratne et al, 2012) y modificar la circulación
atmosférica y el contraste térmico océano-continente (Torres-Alavez et al, 2014). Por ejemplo, Pérez et
al (2014) examinaron la dinámica de los inviernos en la región de América del Norte para la década
2080-2089 utilizando un modelo climático global del Instituto de Investigación Meteorológica de Japón
(TL959L60-AGC). De acuerdo con su análisis invernal, el calentamiento global podría resultar en una
disminución del gradiente de temperatura meridional y de la estabilidad estática de la atmósfera lo que
4
provocaría que la longitud de onda de las ondas (Rossby) de latitudes medias también disminuyera
generando así un mayor número de FFs en regiones subtropicales; el paso frecuente de estos sistemas
podría resultar en temperaturas bajas persistentes en el Golfo de México. Gervais et al (2016) usaron 30
miembros de ensamble de Community Earth System Model Large Ensemble (CESM-LE) para el escenario
de emisiones RCP 8.5 para investigar los cambios en las masas de aire del Ártico durante la década
2070-2080 respecto al presente (2010-2020). A partir de las anomalías de la temperatura potencial
equivalente a 850 hPa (𝜃𝑒850), la altura geopotencial a 500 hPa (𝑍500) y el viento a 200 hPa, los autores
predicen la expansión de la tropósfera en latitudes mayores a 50 °N. Este resultado es consistente con
Pérez et al (2014) ya que esta expansión implica un aumento de 𝜃𝑒850 y la disminución del gradiente
meridional de temperatura. Sin embargo, sobre el Atlántico Norte observaron anomalías de 𝜃𝑒850 más
pequeñas e incrementos del 10% en la magnitud del viento en altura, considerándolo un indicador de la
intensificación el jet de Norte América.
En conclusión, el estudio de los FFs en México ha tenido diferentes enfoques y objetivos: la variabilidad
interanual y su relación con oscilaciones como el ENOS, esfuerzos por reproducir las condiciones de
tiempo con simulaciones numéricas e incluso investigar los cambios en su dinámica con el
calentamiento global. Sin embargo, casi no se ha investigado la influencia de factores de menor escala
(como la topografía) en la propagación de un FF.
A nivel internacional la influencia de la topografía sobre los FFs se ha estudiado desde el punto de vista
teórico, numérico, observacional o una combinación de éstos. La mayoría de estos trabajos se han
enfocado en el estudio de FFs en los Alpes (Smith 1986; Kurtz 1990; Hoinka y Heimann 1988; Egger y
Hoinka 1992; Hoinka y Volterk 1992), las montañas Rocallosas y los Apalaches (Neiman et al, 1999; Colle
y Mass 1995, 1999; Doyle 1997; Schumacher et al, 1996; O`Handley y Bosart 1996; Young y Johnson
1984; Wesley et al, 1995; Steenburgh y Blazek 2001). Algunos de los procesos estudiados en estos
trabajos son la aceleración o retardo del FF, la frontogenésis o frontólisis inducida, la modificación del
flujo pre y post frontal, el represamiento de aire frío en alguna barrera y la formación de un jet de
montaña. Éste último ha sido abordado en diferentes regiones del mundo a partir de datos observados
de radiosondeos o con modelos numéricos regionales. Los jets1 de montaña son vientos intensos
paralelos a la topografía resultado del bloqueo del viento a barlovento de un sistema montañoso y
pueden ocurrir cuando un frente frío se aproxima a una montaña. Las características típicas reportadas
1 Jet. Flujo estrecho de vientos intensos (eg. El jet stream o corriente en chorro y el jet de montaña).
5
indican que la profundidad de esta estructura es menor a 3 km y el núcleo de velocidades máximas (>20
m/s) se encuentra aproximadamente a 1 km de altura (Doyle, 1997; Chen y Kuo, 2006).
Doyle (1997) utilizó el modelo COAMPS para estudiar el jet de la costa central de California. Diseñó tres
simulaciones distintas: (1) con la topografía normal (CTRL), (2) sin topografía (NOTOPO) y (3)
desplazando la línea de costa 100 km (COAST). La simulación CTRL y su validación con radiosondeos
observados muestran vientos mayores a 22 m/s casi paralelos a la sierra y a la costa. Con NOTOPO la
dirección del viento cambió y la velocidad máxima se redujo en promedio 30% mientras que con COAST
alrededor de 20%. Se demostró que la topografía y la costa son importantes para la distribución y
cantidad de precipitación en la costa central de California ya que en la simulación normal el máximo de
precipitación fue 73 mm, mientras que con topografía cero la distribución cambió y los máximos no
excedieron los 20 mm.
En un estudio similar Chen y Kuo (2006) estudiaron la influencia de la topografía de Taiwan en la
circulación de un frente frío con el modelo MM5. En la simulación realista a diferencia del experimento
sin topografía la Cordillera dividió en dos al frente, bloqueó el aire frío somero en el norte de Taiwan y
se desarrolló un jet costero.
En México, Mosiño (1964) fue uno de los primeros en abordar el tema del efecto de la SMO sobre la
masa de aire frío en condiciones de Norte; la pérdida de momento del viento al llegar a la sierra y la
imposibilidad de éste para pasar el obstáculo provoca el cambio en la dirección del viento haciéndolo
casi perpendicular a las isobaras (ageostrofía). Más tarde Osorio Tai (2015) abordó este problema
usando el modelo WRF, asoció la intensificación del viento en el Puerto de Veracruz a un jet generado
por la SMO, a un fuerte gradiente de presión y el aumento de los términos no lineales al paso del frente
frío que se propagó del 27 al 29 de noviembre del 2011. De acuerdo con su simulación el jet se extendió
2 km en la vertical pero la velocidad máxima (25 m/s) ocurrió a 1 km de la superficie.
1.2 Interacción FF-topografía
La respuesta del viento ante un obstáculo, como una montaña depende de diversos factores como la
velocidad del viento, la dirección de incidencia al obstáculo e incluso de la geometría de la cordillera; sin
embargo, de manera general pueden describirse dos escenarios: el aire es bloqueado por la montaña o
6
el flujo asciende y continua su desplazamiento; una forma de verlo es a partir de la razón entre la
energía potencial (𝐸𝑃) y la energía cinética (𝐸𝐶) del flujo. Si la energía cinética es menor que la energía
potencial, el viento no logrará cruzar la cima, en el caso contrario el flujo tendrá suficiente inercia para
pasar la barrera (Jackson et al, 2010). El número de Froude (𝐹𝑟) es un parámetro adimensional que
relaciona estos conceptos:
𝐹𝑟~𝐸𝐶
𝐸𝑃 , 𝐹𝑟 =
𝑈
𝑁∗ℎ (1)
𝑁 = √𝑔
𝜃
𝑑𝜃
𝑑𝑧 (2)
Para flujos atmosféricos la energía cinética está relacionada con la velocidad del viento (𝑈)
perpendicular al obstáculo y la energía potencial con el producto de la altura de la montaña (h) y la
frecuencia de Brunt Vaisala (N), la cual a su vez depende de la estabilidad de la capa (𝑑𝜃
𝑑𝑧). Un número de
Froude grande 𝐹𝑟 > 1 indica condiciones de no bloqueo y uno pequeño, 𝐹𝑟 < 1, indica bloqueo (Figura
1). Entre los factores asociados al bloqueo está la formación de un jet de montaña y el represamiento
de aire frío en los niveles bajos (http://www.meted.ucar.edu/mesoprim/flowtopo_es/).
Figura 1. Interacción flujo-topografía: bloqueo (Fr <1: represamiento de aire y formación de un jet paralelo a la montaña) y no bloqueo (Fr >1); h es la altura de la montaña.
7
Los elementos necesarios para la formación de un jet de montaña son un gradiente de presión a lo largo
del sistema montañoso y una atmósfera estable (𝑑𝜃
𝑑𝑧> 0); en el caso del Golfo de México, ésto ocurre
con la presencia de un anticiclón en el norte, como se ve en la Figura 2. Lejos de la montaña el viento
sigue las isobaras pero a medida que se acerca al obstáculo cambia su dirección y se ve forzado a
cruzarlas, en esta región el viento tiene una componente ageostrófica importante. El resultado es la
intensificación del viento de componente norte que es además confinado a la montaña por efecto de la
fuerza de Coriolis. Esta aceleración implica un cambio en el balance de fuerzas que rigen el movimiento
del aire; en el punto 𝑃′ el balance de fuerzas tiene una componente paralela y una perpendicular a la
montaña (Figura 2); en la primera, las fuerzas involucradas son la fuerza debida al gradiente de presión y
la fricción, mientras que en la componente perpendicular actúan la fuerza de Coriolis y otra fuerza
debida aun gradiente de presión inducido por el confinamiento del aire (Colle y Mass, 1995; McMurdie
y Houze, 2006). Los efectos de la topografía en la circulación del aire se extienden hasta una distancia
conocida como el radio de deformación de Rossby (𝐿𝑅):
𝐿𝑅 =𝑁ℎ
𝑓𝐹𝑟 (3)
Donde 𝑁 es la frecuencia de Brun Vaisala, ℎ es la altura de la montaña, 𝑓 es el parámetro de Coriolis y
𝐹𝑟 es el número de Froude.
Figura 2. a) Fr>1: No hay cambio en la dirección horizontal del viento al pasar por la montaña y b) Fr<1: Formación de un jet de montaña y balance de fuerzas en dirección paralela y perpendicular al sistema montañoso. Donde 𝑭𝒄
es la fuerza de Coriolis, 𝑭𝛁𝑷 la fuerza debida al gradiente de presión, 𝑭𝒇 es la fuerza de fricción y 𝑽𝒈
𝑽𝒂⁄ la razón
entre las componentes geostrófica y ageostrófica del viento.
8
1.3 Objetivos
Objetivo general
Investigar la interacción de la topografía con la circulación asociada a los FFs durante la formación de un
jet de montaña paralelo a la SMO. ¿Qué condiciones sinópticas y locales hacen que se forme un jet de
montaña paralelo a la SMO?
Objetivos particulares
Entender la evolución de varios FFs de la temporada octubre-noviembre de 2010 usando
variables termodinámicas sinópticas y locales simuladas con el WRF y con datos observados.
Determinar las variables atmosféricas más adecuadas para el pronóstico de FFs a corto plazo.
Estudiar los procesos asociados a la interacción FF-SMO: la formación (o no formación) de un jet
de montaña y el represamiento de aire frío (con y sin topografía).
Relacionar estos procesos con las condiciones de tiempo en zonas afectadas y evaluar algunos
impactos (temperatura, precipitación y viento).
1.4 Zona de estudio
La región de interés es la parte oriental del país constituida por el Golfo de México, la vertiente del
Golfo de México con la presencia de la SMO y el Golfo de Tehuantepec (Figura 3). Las dimensiones de la
SMO son aproximadamente 1100 km y 640 km en dirección norte-sur y este-oeste, respectivamente,
con alturas de hasta 4 km en la vertiente del Golfo. En su extensión hacia los estados del sur del país, la
SMO se intersecta con el Eje Neovolcánico Transversal (ENT) y el Istmo de Tehuantepec (IT), en donde
hay una serie de pasos de montaña que favorecen la intensificación de los vientos conocidos como
Tehuanos. Por ello, aunque este estudio se enfoca en la interacción FF-SMO, el área continental del
dominio más fino (D3 en la Figura 3) abarca la compleja topografía formada por la SMO, el ENT y el IT.
9
Figura 3. Topografía (m) y dominios de las simulaciones con el WRF; D1: 36 km, D2: 12 km y D3: 4km.
10
Capítulo 2. Metodología y datos
2.1 Metodología
Para lograr los objetivos de esta tesis se definieron tres casos de estudio con base en las fechas de Norte
propuestas por Osorio Tai (2015). Los FFs seleccionados fueron simulados con el modelo atmosférico
WRF y posteriormente analizados desde los puntos de vista sinóptico y local. Con el análisis sinóptico se
determinaron las variables meteorológicas potencialmente útiles para el pronóstico de la posición y
evolución de un FF: temperatura, temperatura potencial, gradiente de temperatura potencial,
temperatura de punto de rocío, energía potencial convectiva disponible (CAPE, por sus siglas en inglés) y
vorticidad. El análisis local consistió en examinar las condiciones para la formación (o no formación) de
un jet de montaña a partir de la velocidad perpendicular a la SMO, razón entre la componente
geostrófica y ageostrófica del viento (𝑉𝑔
𝑉𝑎⁄ ) y los parámetros número de Froude (𝐹𝑟) y radio de Rossby
(𝐿𝑅); también se compararon las estructuras verticales de los jets encontrados en cada caso de estudio.
Además de considerar la magnitud del viento, se hizo un análisis termodinámico para comparar la
intensidad de los Nortes simulados a partir de la profundidad de las masas de aire (Klaus, 1973), la caída
de temperatura (Vázquez y Magaña, 1999) y la humedad específica en el Golfo de México.
2.1.1 Casos de estudio
Osorio Tai (2015) realizó una revisión de los eventos de Norte de las temporadas 2010-2011 y 2011-
2012 e identificó los Nortes más intensos y las fechas en las que ocurrió la formación de un jet paralelo
a la costa del Golfo de México, el cual asoció con la intensificación del viento en el puerto de Veracruz.
En la Tabla 1 se muestran los Nortes de la temporada 2010-2011 identificados por Osorio Tai; se
distinguen cuatro tipos de eventos: Norte débil sin jet, Norte intenso y jet, Norte débil y jet y Norte
intenso sin jet. En este trabajo se simularon los FFs del 28 de octubre (FF #6), 2 de noviembre (FF #7) y
16 de noviembre (FF #9sec: frente frío secundario posterior al FF #9) por considerar la presencia y
ausencia de jet de acuerdo a Osorio Tai.
11
Tabla 1. Días en los que observaron eventos de Norte de septiembre a diciembre de la temporada 2010-2011 identificados por Osorio Tai (2015). “Ni” indica Norte intenso y “j” intensificación de los vientos (o presencia de jet) en la zona costera de Veracruz. Los asteriscos (*) indican los casos de estudio analizados en esta tesis.
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
27 N 28 Ni+j (*, FF #6) 2 Ni (*, FF #7) 8 Ni
16 N 12 Ni+j
18 Nj (*, FF #9sec) 25 Ni+j
26 Ni+j
30 Ni+j
La estructura de gran escala de los frentes fríos puede ser simulada y pronosticada usando modelos
globales, sin embargo, para investigar los efectos orográficos se usan modelos de mesoescala que
resuelven las características topográficas a escalas de pocos kilómetros (McMurdie y Houze, 2006). En
esta tesis se usó el modelo de mesoescala WRF para la simulación de los tres casos de estudio de la
interacción FF-SMO.
2.1.2 Pruebas preliminares de sensitividad de la parametrización de cúmulus con el modelo WRF
El WRF (Weather Research and Forecasting) (Skamarock et al, 2008; http://www.wrf-model.org) es un
modelo de pronóstico del tiempo de nueva generación sucesor del modelo de mesoescala MM5. El WRF
fue desarrollado y es constantemente mejorado por diversas instituciones como NCAR (National Center
for Atmospheric Research), la NOAA y NCEP, entre otras. El WRF es un modelo no hidróstatico tipo
Euleriano que usa la coordenada sigma (𝜎) como coordenada vertical (Figura 4). El valor de 𝜎 oscila
entre 0 y 1 (tope y superficie, respectivamente) y es adimensional. Esta coordenada se utiliza en los
modelos atmosféricos por la capacidad de seguir o simular el terreno, de esta forma se evita la
intersección con la topografía.
12
Figura 4. Distribución de la coordenada vertical sigma (𝜎) del modelo WRF.
El modelo WRF fue forzado con los datos del reanálisis CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) (Saha
et al, 2010; http://cfs.ncep.noaa.gov/cfsr/) que tienen una resolución de 0.5 °, cada 6 hrs. En la Tabla 2
se enlistan las variables de entrada.
Debido a que la zona de estudio se caracteriza por topografía muy compleja se hicieron pruebas
preliminares con los esquemas de cúmulus de nubes de Kain Fritsch (KF), Betts Miller (BM) y Grell
Devenyi (GD) sin cambiar los parámetros termodinámicos por default. Algunos estudios muestran que
las parametrizaciones de cúmulos KF y BM simulan adecuadamente la precipitación invernal (Wang et
al, 1996; López-Bravo, 2015). El esquema de convección BM obtiene la precipitación a partir de un perfil
predeterminado por la climatología; esta característica es una ventaja para establecer un perfil
termodinámico en función de la estación del año o de una región en particular. Sin embargo, representa
una desventaja porque se pierde flexibilidad en casos particulares de pronóstico. Por su parte, KF es
considerado uno de los esquemas más realistas al incluir diversos procesos que ocurren al interior de las
nubes; esta parametrización de cúmulos produce la precipitación a partir de consumir toda la CAPE del
13
perfil. Aunque se ha documentado que tiende a sobrestimar (López-Bravo, 2015); una ventaja de KF es
que puede dar mejores resultados que otros esquemas en casos de convección severa.
Tabla 2. Vtable de las variables del CFSR usadas como forzamiento para el modelo WRF
Nombre Unidades Descripción
TT K Temperatura a 2m
RH % Humedad relativa a 2 m
SPECHUMD kg/kg
UU m/s U a 10 m
VV m/s V a 10 m
PSFC Pa Presión en superficie
SM000010 fracción Humedad del suelo en la (capa 0-10 cm)
SM010040 fracción Humedad del suelo en la (capa 10-40 cm)
SM040100 fracción Humedad del suelo en la (capa 40-100 cm)
SM100200 fracción Humedad del suelo en la (capa 100-200 cm)
ST000010 K Temperatura del suelo en la (capa 0-10 cm)
ST010040 K Temperatura del suelo en la (capa 10-40 cm)
ST040100 K Temperatura del suelo en la (capa 40-100 cm)
ST100200 K Temperatura del suelo en la (capa 100-200 cm)
SEAICE proprtn
LANDSEA proprtn
SOILHGT m
SKINTEMP K Temperatura en superficie (incluye SST)
SNOW kg/m2
TT K Temperatura
UU m/s U
VV m/s V
RH % Humedad relativa
HGT m Altura
PMSL Pa Presión a nivel medio del mar
14
Para este análisis, se evaluó la precipitación extrema del FF #6 (Tabla 3) ocurrida el 28 de octubre de
2010; se hizo una comparación entre la precipitación observada de TRMM y la derivada del WRF con las
tres simulaciones (Figura 5).Consistente con otros trabajos (López, 2009; Osorio Tai, 2015), en la
configuración final de los experimentos de esta tesis se decidió usar KF (Tabla 4) por representar más
fielmente el patrón de precipitación de acuerdo a los datos de satélite de TRMM, como se ve en la
Figura 5 BM y GD subestiman significativamente la precipitación en el sur de Veracruz y Tabasco.
Figura 5. Comparación de la precipitación observada y simulada por el modelo WRF del 28 de octubre de 2010: a) convección mostrada por el satélite GOES-13, b) precipitación del TRMM. Precipitación del modelo con las parametrizaciones de c) Kain Fritsch (KF), d) Betts-Miller (BM) y e) Grell-Devenyi (GD).
2.1.3 Configuración final de los experimentos
Los FFs simulados en este trabajo se presentan en la Tabla 3. En la configuración final de los
experimentos se trabajó con tres dominios: D1 (36 km), D2 (12 km) y D3 (4 km) de resolución horizontal
(Figura 3), 29 niveles en la vertical distribuidos como se muestra en la Figura 4 y con un paso de tiempo
de integración de 180s. El dominio madre (D1) fue útil para el análisis dinámico de gran escala y el D3
para el estudio más detallado de la interacción SMO-FF. Las parametrizaciones físicas seleccionadas se
15
enlistan en la Tabla 4. Para verificar la importancia de la SMO en la circulación e intensificación del
viento, se hizo una simulación adicional del FF #6 reduciendo la topografía. En el dominio D1 se utilizó la
topografía original del modelo y en los dominios D2 y D3 la topografía se redujo al 50% y 10%,
respectivamente.
Tabla 3. Frentes fríos seleccionados como casos de estudio.
Sistema Periodo de simulación
FF #6 26 oct – 1 nov 2010
FF #7 31 oct – 5 nov 2010
FF #9sec 14 nov – 20 nov 2010
Tabla 4. Configuración de las parametrizaciones físicas del WRF usadas en los tres dominios de la simulación de los casos de estudio.
Opciones físicas
Cúmulus Kain Fritsch
Radiación de onda larga RRTM
Radiación de onda corta Dudhia
Capa límite YSU
Microfísica WSM3
Suelo Noah LSM
Forzamiento CFSR
2.2 Datos utilizados para la validación espacial
TRMM (The Tropical Rainfall Measuring Mission) (Kummerov et al, 1998; http://trmm.gsfc.nasa.gov/) es
un proyecto conjunto de la NASA y la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón que desde 1997
tiene el objetivo de medir la precipitación y el intercambio de energía en las regiones tropicales y
subtropicales a partir de la estimación de satélites. TRMM ofrece productos horarios, diarios y
mensuales. Para la validación se usó la precipitación diaria con resolución de 0.25°.
16
Livenh2014. 16 deg (US-CLICOM) (Livneh et al, 2015;
ftp://192.12.137.7/pub/dcp/archive/OBS/livneh2014.1_16deg/) es una base de datos diarios en malla a
una resolución de 6 km, construidos a partir de observaciones diarias de temperatura mínima,
temperatura máxima y precipitación reportadas por estaciones meteorológicas en Canadá, Estados
Unidos y México. Para México se usan los datos observados de CLICOM (US-Climate Computing Project)
del SMN, los cuales están disponibles en http://clicom-mex.cicese.mx. Esta base también incluye vientos
superficiales del reanálisis NARR.
CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) (Saha et al, 2010; http://cfs.ncep.noaa.gov/cfsr) es un
reanálisis global del NCEP (National Centers for Enviromental Prediction) que incluye campos acoplados
de océano-atmósfera, información de un modelo interactivo mar-hielo y datos asimilados de satélite. La
primera parte de este reanálisis abarca el periodo 1979-2010, sus productos están disponibles a 0.3°,
0.5°, 1.0°, 1.9° y 2.5° en función de la variable de interés. Por ejemplo, la presión reducida al nivel del
mar tiene una resolución de 0.3° mientras que el viento en altura 0.5°. Los modelos atmosférico y
oceánico consideran 69 (desde superficie hasta 0.26 hPa) y 40 (de superficie hasta -4737 m) niveles en
la vertical, respectivamente. Uno de los aciertos de este reanálisis es la inclusión de variaciones
observadas de dióxido de carbono, algunos aerosoles y radiación solar. De esta forma el CFSR ofrece
una buena estimación del sistema climático de la Tierra. Esta base de datos se usó para forzar el modelo
WRF.
CHIRPS (Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Sation Data) (Funk et al, 2015;
http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/) es una base de datos cuasiglobal (50 °S-50 °N) de precipitación
diaria, mensual y pentadal con información disponible desde 1981 a la resolución de 0.05°. El producto
CHIRPS consiste en una estimación de lluvia a partir de satélite en combinación con observaciones de
estaciones meteorológicas. CHIRPS fue creado con la colaboración de instituciones como USAID (U.S.
Agency for International Development), la NASA (National Aeronautics and Space Administration), la
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), entre otros. El propósito de esta base de
datos es ser una fuente fiable y actualizada de la precipitación para el estudio de la sequía (análisis de
tendencias o monitoreo de la sequía estacional).
NARR (North American Regional Reanalysis) (Mesinger et al, 2006;
http://www.emc.ncep.noaa.gov/mmb/rreanl/) es un reanálisis regional de alta resolución (32 km, cada
3 hrs) con información disponible desde 1979. NARR fue desarrollado para mejorar los campos
atmosféricos de los reanálisis globales de NCEP en la región de Norte América.
17
2.3 Datos utilizados para la validación puntual
NDBC (National Data Buoy Center) (http://www.ndbc.noaa.gov/) incluye información oceánica y
meteorológica recopilada por un conjunto de boyas en parte de los océanos Pacífico y Atlántico del
Norte. Las variables meteorológicas disponibles son dirección y velocidad del viento, temperatura del
aire, temperatura de punto de rocío y presión reducida al nivel del mar. Se utilizaron las boyas 42019
(Freeport, Tx) y 42036 (West Tampa).
EMAS (Estaciones Meteorológicas Automáticas) (http://smn.cna.gob.mx/es/emas/) el conjunto de
estaciones automáticas administradas por el SMN registran información con frecuencia de 10 minutos
de las variables meteorológicas: velocidad y dirección del viento, temperatura, humedad relativa y
presión atmosférica. Para la validación se usaron datos horarios de las estaciones Altamira y Matamoros
en Tamaulipas y Xalapa y Alvarado en Veracruz.
Radiosondeos. Se utilizó la recopilación de radiosondeos de la Universidad de Wyoming
(http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html); esta base de datos contiene los perfiles verticales
de la atmósfera (temperaturas, variables de humedad e índices de estabilidad atmosférica) registrados
cada 6 hrs en diversos puntos de América del Norte. Los radiosondeos empleados en la validación
vertical de la temperatura son 72240 (Lake Charles) y 72250 (Brownsville) en Texas. Para la validación
de la intensidad del jet se usaron los radiosondeos de la estación 76692 (Hacienda Ylang Ylang) en
Veracruz.
18
Capítulo 3. Descripción sinóptica de los casos de estudio
3.1 Condiciones climáticas del invierno 2010
De acuerdo con Blunden et al (2010), en el 2010 la temperatura superficial media global fue alrededor
de 0.5 °C más alta que el valor climatológico, considerándolo uno de los años más cálidos desde el inicio
del registro instrumental.
El clima invernal del 2010-2011 fue dominado principalmente por condiciones de La Niña (fase fría del
ENOS) y la fase negativa de Oscilación Ártica (OA). Las anomalías de la SST muestran la transición de la
fase cálida del ENOS, de El Niño a principios de 2010 (Figura 6a) a una Niña moderada-intensa a finales
del año (Figura 6c). Por su parte, la OA se encontró en una fase negativa intensa a finales de 2010
(Figura 6f); se caracterizó por un debilitamiento del vórtice polar y de los vientos oestes en altura, por lo
que el aire frío del Ártico se desplazó más hacia el sur de lo normal y provocó un invierno anormalmente
frío en las latitudes medias del Hemisferio Norte y en el subtrópico, el cual se ve reflejado en las
anomalías negativas de altura geopotencial a 500 hPa, especialmente en noviembre de 2010 (Figura 6e),
mes en el que ocurrieron dos de los casos de estudio.
Figura 6. Anomalías mensuales de la temperatura superficial del mar (°C) de a) enero, b) junio y c) diciembre de 2010 y de altura geopotencial a 500 hPa (m) de d) octubre, e) noviembre y f) diciembre de 2010.
19
Como se observa en la Figura 7, a pesar de la incursión de aire más frío del Ártico a las latitudes medias,
el número de FFs que entraron a México en este invierno (línea azul) fue menor a la climatología (línea
roja), posiblemente por la influencia del evento La Niña, asociada a un menor número de frentes en
México (Magaña, 2004). De acuerdo con la estadística del SMN, de octubre de 2010 a abril de 2011 se
presentaron 39 sistemas frontales.
Figura 7. Frecuencia promedio de frentes fríos durante 1991-2014 (línea roja) y bajo condiciones de El Niño (triángulos), La Niña (rombos), años neutros (cuadrados) y número de frentes registrados en el 2010 (línea azul). Información proporcionada por la Subgerencia de Pronóstico Meteorológico del SMN.
En el reporte climático del SMN se señala que durante la temporada invernal 2010-2011 la temperatura
media se comportó como la climatología en la mayor parte del país y por debajo de lo normal en
Nayarit, Jalisco, Hidalgo, Guerrero, Oaxaca y Chiapas. Las lluvias más importantes se presentaron en los
estados afectados por el paso de sistemas frontales; la región Noroeste y la vertiente del Golfo de
México (Veracruz, Tabasco, Chiapas y Quintana Roo). Sin embargo, se considera a esta temporada
invernal como la cuarta temporada más seca desde 1941 (Albanil y Pascual, 2011).
20
3.2 Casos de estudio
Frente frío #6, 27-29 de octubre de 2010. De acuerdo con las cartas sinópticas del WPC (Weather
Prediction Center), el sistema frontal #6 tuvo su origen en una baja presión localizada en Minnesota,
Estados Unidos (EU) el 26 de octubre de 2010. Sin embargo, su influencia en las condiciones de tiempo
en México fue a partir de las primeras horas del 28 de octubre al arribar por el noreste de Tamaulipas.
En la Figura 8a se muestra la localización de este FF a la 15Z del 28 de octubre y la densa nubosidad
formada por el ascenso del aire cálido del Golfo de México sobre la masa fría. El desplazamiento del FF
#6 fue rápido ya que para las 12Z del 30 de octubre se localizaba al este del Golfo de México, mientras
que la masa fría asociada a este sistema cubría el centro y parte del oriente del país. Para filtrar el
enfriamiento diurno que ocurre en la madrugada por efecto radiativo, se utilizó la caída de temperatura
máxima como un buen indicador del impacto térmico superficial del Norte de la región (Vázquez, 1999).
De acuerdo con las observaciones de US-CLICOM (Livneh et al, 2015), del 28 al 29 de octubre ocurrió la
mayor caída de temperatura máxima en la vertiente del Golfo de México, particularmente en la región
central del estado de Veracruz el descenso fue de hasta 10 °C. La disminución de la SST al paso del FF #6
fue aproximadamente de 1 °C sobre el Golfo de México y poco más de 3 °C cerca de la costa de Lousiana
y Tabasco y la región de los vientos Tehuanos (Figura 9a). En los boletines de Protección Civil y el SMN
se pronosticaron vientos sostenidos de 70 a 80 km/hr y rachas mayores a 100 km/hr en Tamaulipas,
Veracruz y el Istmo de Tehuantepec; así como lluvias intensas en el occidente, centro y sur de Veracruz.
Frente frío #7, 31 de octubre-5 de noviembre de 2010. El 31 de octubre de 2010, una baja presión
asociada a este sistema se localizó en Colorado, EU. El FF #7 entró al Golfo de México el 2 de noviembre
de 2010. En la imagen visible (Figura 8b) se observa un área de nubosidad que se extiende más allá de la
zona frontal, cubriendo parte del Golfo de México y algunos estados del sureste de EU. Este sistema
tardó aproximadamente dos días en cruzar el Golfo de México. La mayor disminución de la temperatura
máxima ocurrió del 2 al 3 de noviembre, ésta fue menor a la del FF #6 con valores de hasta -6 °C en el
sur de Veracruz y Norte de Tamaulipas .Fuera de la región de interés el mayor enfriamiento ocurrió en
Chihuahua, Durango y Coahuila. El patrón de caída de SST fue muy similar a la del FF #6 (Figura 9b).
Frente frío #9sec, 15-20 de noviembre de 2010. Este sistema fue considerando por el SMN como un FF
secundario sin número. Sin embargo, en esta tesis se le nombró FF #9sec porque se propagó
inmediatamente después del FF #9. A las 00Z del 17 noviembre la baja presión de origen se localizó en
los límites de Colorado y Kansas, mientras que el FF #9 se encontraba en el centro del Golfo de México y
el anticiclón asociado cubría el oriente del país. La propagación del FF #9sec sobre el Golfo de México
21
inició en las primeras horas del 18 de noviembre cuando el FF #9 se extendía desde el este de la
Península de Florida al este de la Península de Yucatán. Por su estructura más débil, fue difícil identificar
al FF secundario sólo con la imagen visible (Figura 8c). El mayor enfriamiento causado por este sistema
sucedió en el Norte de Tamaulipas y la región centro de Veracruz en los límites con Puebla, donde del
17 al 18 de noviembre la temperatura máxima disminuyó hasta 10 °C, sin embargo el cambio de SST fue
menor comparado con los FFs #6 y #7 (Figura 9c). Para el 18 de noviembre el SMN había pronosticado
un evento de Norte de corta duración y fuerte intensidad (de 62 a 88 km/hr) en el Sur del Golfo de
México y el Istmo de Tehuantepec.
22
Figura 8. Cartas sinópticas en superficie e imágenes visibles de los sistemas frontales a) FF #6 (15Z29oct), b) FF #7 (15Z03nov) y c) FF #9sec (18Z18nov) en una hora cercana a su entrada al Golfo de México.
23
Figura 9. Columna izquierda: Cambio de temperatura máxima observada (°C) de a) 29 - 28 de octubre (FF #6), b) 3 - 2 de noviembre (FF #7) y c) 18 - 17 de noviembre de 2010 (FF #9sec). Columna derecha: Cambio de SST observada (°C) al paso del a) FF#6 (31 – 27 de octubre), b) FF #7 (5 -1 de noviembre) y c) FF #9sec (20 – 16 de noviembre). Los datos de temperatura máxima son de la base de Livenh2014.16 (US-CLICOM) Se utilizó la temperatura máxima en lugar de la mínima para filtrar el enfriamiento diurno que ocurre en la madrugada por efecto radiativo. Los datos de SST se obtuvieron de https://podaac.jpl.nasa.gov/dataset/JPL_OUROCEAN-L4UHfnd-GLOB-G1SST.
24
Capítulo 4. Validación del modelo WRF
En el estudio de procesos físicos en los que un modelo atmosférico es usado como sustituto de una
atmósfera real, las soluciones o resultados deben ser objetivamente verificados preferentemente con
observaciones reales. De esta manera se está en condiciones de asociar un grado de confianza al
modelo para creer en éste aun en los lugares donde no hay información meteorológica disponible. A
menudo esta comparación también se utiliza para el reconocimiento y mejora de las fortalezas y
debilidades de los modelos atmosféricos (Warner, 2011).
En este estudio se hicieron comparaciones de escala sinóptica (validación espacial) y local (validación
puntual) de la temperatura, viento y precipitación. Para la validación espacial se usaron las bases de
datos NARR, CFSR, US-CLICOM, CHIRPS y TRMM, mientras que para la validación puntual se utilizaron
los registros de boyas, estaciones automáticas y radiosondeos (Figura 10) De las salidas del modelo se
extrajo la información en el punto de malla más cercano a la localización de la estación. Aunque en
principio se quiso evaluar el desempeño del WRF en el Istmo de Tehuantepec no se encontró
información de boyas ni estaciones automáticas para el periodo analizado. A continuación se muestra la
validación del FF #6, ya que como se verá más adelante el Norte de este evento fue el más intenso.
Figura 10. Localización de las observaciones puntuales utilizadas para la validación. Boyas: 42019 y 42036, radiosondeos: 72250 y 72240 y estaciones automáticas: Matamoros, Altamira, Xalapa y Alvarado.
25
4.1 Validación espacial
El objetivo de hacer las simulaciones con tres dominios, y que en particular, uno de ellos tenga una
resolución horizontal de 4 km, es para tener la mejor representación y un valor agregado de los
procesos atmosféricos que ocurren a pequeña escala. Por ejemplo, el forzamiento de la topografía en la
circulación e intensidad del viento y en la precipitación local. En las Figuras 11 y 12 se muestra la
comparación del viento medio y la precipitación acumulada, respectivamente, de acuerdo con los datos
observados y simulados del FF #6, clasificando inicialmente como Norte intenso y jet (Nij, Tabla 1). Las
diferentes bases de datos se interpolaron a las resoluciones del modelo 36,12 y 4 km para verificar el
valor agregado del tercer dominio, el más fino, de la simulación del WRF.
Figura 11. Intercomparación del viento superficial promedio (m/s) durante el paso del FF #6 del 27 al 31 de octubre del 2010, interpolado a 36, 12 y 4 km de resolución horizontal con diferentes bases de datos: modelos (CFSR y WRF) y reanálisis (NARR). En la parte superior se muestra la resolución original de CFSR Y NARR.
26
En el patrón de viento medio destacan los vientos Tehuanos y los vientos cercanos a la costa sur de
Veracruz (se verá más adelante que éstos corresponden al jet paralelo a la SMO). Si bien la magnitud
simulada por el WRF es mayor que la de CFSR y NARR, la dirección es consistente con las dos bases de
datos a escalas menos finas. Las simulaciones a 12 y 4 km son muy similares; se observan vientos
intensos cerca del Puerto de Veracruz, los cuales se asocian al jet de montaña que se discutirá más
adelante.
Figura 12. Intercomparación de la precipitación acumulada (mm) durante el paso del FF #6 del 27 al 31 de octubre del 2010, interpolada a 36, 12 y 4 km de resolución horizontal con diferentes bases de datos: modelos (CFSR y WRF), satélite (TRMM y CHIRPS) y observaciones en malla (USCLICOM). Las bases de datos están ordenadas en función de la resolución original (fila superior) antes hacer la interpolación a la resolución horizontal de los dominios del WRF.
El modelo WRF identifica dos máximos de precipitación, en el centro y sur de Veracruz y en Tabasco.
Aunque la intensidad de la precipitación es sobrestimada, la distribución espacial es consistente con las
observaciones de TRMM, USCLICOM y CHIRPS. Las simulaciones así como TRMM y USCLICOM muestran
una región de ausencia de precipitación entre los máximos mencionados, en el siguiente capítulo se
explicará su estrecha relación con el jet de montaña. Sobre la vertiente del Golfo de México, la
precipitación del modelo es muy similar a la mostrada por CHIRPS, lo que nos hace confiar en los
27
resultados del WRF porque CHIRPS es la base de datos observada más fina (0.05°), construida con
información de TRMM y datos de estaciones climatológicas. En las simulaciones del WRF se observa un
patrón de precipitación mucho más detallado al pasar de 36 a 12 km. Pero, al igual que las simulaciones
del viento promedio, no se observan diferencias significativas entre los patrones a 12 km y 4 km, al
menos para este caso, parece no haber un valor agregado del tercer dominio respecto al segundo.
4.2 Validación puntual del frente frío #6
4.2.1 Radiosondeos
El frente frío #6 entró al Golfo de México en las primeras horas del 28 de octubre y se observó por
última vez en las cartas sinópticas de superficie el 30 de octubre a las 15Z. En la Figura 13 se presentan
los perfiles de temperatura del 29 de octubre en las estaciones de radiosondeo 72240 y 72250 ubicadas
en Lake Charles y Brownsville, Texas, respectivamente; en este día el FF #6 se localizó en el centro del
Golfo de México. En ambos puntos el modelo fue capaz de reproducir la estructura de la temperatura
del aire en altura así como los cambios de las 06Z a las 12Z cerca de la superficie; hubo una disminución
de aproximadamente 10 °C y 5 °C en Lake Charles y Bronwsville, respectivamente. La localización de las
estaciones se muestra en la Figura 10.
Figura 13. Perfil de temperatura observado y simulado por el modelo WRF a las 06Z (negro) y 12Z (azul) del 29 de octubre de las estaciones de radiosondeo 72240 (Lake Charles) y 72250 (Brownsville).
28
4.2.2 Estaciones automáticas
Para la evaluación de la temperatura del aire durante el paso del FF # 6 se consideraron las estaciones
automáticas de Altamira y Matamoros en Tamaulipas, y Xalapa y Alvarado en Veracruz (Figura 10). En la
Figura 14 se muestran las series de tiempo de la temperatura del aire registrada en las estaciones
mencionadas. El mejor desempeño del modelo se observa en Matamoros, con diferencias pequeñas
entre los dominios; la magnitud del error medio es aproximadamente 0.5 °C y la raíz cuadrada del error
cuadrático medio (RMSE) es de hasta 2.4 °C (Tabla 5). Sin embargo, para el resto de las estaciones estos
errores se incrementan y aunque se reproduce muy bien la marcha diaria de la temperatura, los
máximos y mínimos no son tan bien representados como en Matamoros.
En la estación de Altamira, el dominio D1 no reproduce la amplitud del ciclo diurno durante el evento, a
pesar de que la simulación del modelo se mejora en los dominios D2 y D3, los máximos son
subestimados, al parecer el modelo no puede recuperarse de la temperatura mínima que ocurre
usualmente durante la madrugada. En Xalapa el dominio madre (D1) subestima significativamente el
ciclo diurno de la temperatura (-6.2 °C en promedio), pero el error disminuye a -1.7 °C y -2.1 °C en los
dominios D2 y D3, respectivamente. Para el caso de Alvarado, el dominio D1 sobrestima la temperatura
1 °C en promedio y la subestima -0.9 °C en el dominio D3; el menor error medio se presenta en el
dominio D2. El dominio D3 tiene la SMO muy cerca de la frontera oeste y esto podría ser fuente de
error.
29
Figura 14. Temperatura del aire (°C) observada (círculos negros) y simulada por el modelo WRF (D1 en azul, D2 en verde y D3 en morado) del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) en las estaciones automáticas de Altamira y Matamoros en Tamaulipas (arriba), y Xalapa y Alvarado en Veracruz (abajo).
Tabla 5. Error medio (°C) y raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, °C) de la temperatura del aire con respecto a la temperatura registrada en las estaciones automáticas del SMN del 27 al 31 de octubre de 2010 para el FF #6 en los 3 dominios. Los errores de cada dominio fueron calculados a partir de la serie de tiempo de la temperatura del aire obtenida en el punto más cercano a la ubicación de las estaciones automáticas.
Altamira,
Tamaulipas
Matamoros,
Tamaulipas
Xalapa, Veracruz Alvarado,
Veracruz
Error medio (D1,
D2, D3)
-0.6, -1.9, -2.3 -0.4, -0.4, 0.5 -6.2, -1.7, -2.1 -1.0, -0.3, 0.9
RMSE (D1,D2,
D3)
2.4, 2.1, 2.3 1.8, 1.9, 2.1 6.4, 2.9, 3.3 2.4 ,2.1, 2.3
30
Se hizo una evaluación similar para la magnitud del viento en superficie, la cual es sobrestimada en los
tres dominios y sitios como se observa en la Figura 15 y Tabla 6. En las dos estaciones de Tamaulipas el
error medio y el RSME disminuyeron al aumentar la resolución del dominio D1 al D3. Sin embargo, en
las estaciones de Xalapa y Alvarado la magnitud del error aumentó. Además, la intensificación de los
vientos en Alvarado ocurrió el 29 de octubre pero en la simulación ocurrió un día después. Cabe aclarar
que Xalapa y Alvarado están en una zona con topografía más compleja que Altamira y Matamoros
(donde es relativamente plano), y están en la zona de vientos intensos del jet lo que explica que los
errores sean mayores. En Alvarado los vientos observados más intensos ocurrieron el 29 de octubre y
fueron del orden de 13 m/s, los cuales fueron muy bien capturados por el D3, pero los 3 dominios
generaron vientos aún más intensos 18 hrs más tarde.
Figura 15. Como la Figura 14 pero para la magnitud del viento.
31
Tabla 6. Como la Tabla 5 pero para la magnitud del viento (m/s)
Altamira,
Tamaulipas
Matamoros,
Tamaulipas
Alvarado,
Veracruz
Error medio (D1,
D2, D3)
4.3, 2.6, 1.6 0.7, 0.5, 0.3 0.5, 1.6, 4.0
RMSE (D1,D2,
D3)
5.7, 3.5, 2.3 2.0, 2.0, 1.9 4.4, 5.0, 6.8
4.2.3 Boyas
En la validación del modelo sobre el océano se utilizaron las boyas 42019 (Freeport TX) y 42016 (West
Tampa); la segunda boya está fuera del tercer dominio por lo que ésta no se incluye en las series de
tiempo. A diferencia de las estaciones automáticas, la evolución de la temperatura y el viento no tiene
cambios significativos en función de la resolución de los dominios y por lo tanto los valores del error
medio y el RMSE son prácticamente iguales (Figura 16 y Tabla 7). La similitud entre las series puede
deberse a que la superficie del océano es invariante a los cambios de la resolución y las variables
meteorológicas son más homogéneas por la ausencia de factores como la rugosidad del suelo. Para los
puntos de las boyas seleccionadas el modelo es capaz de detectar los cambios de la temperatura
aunque los máximos y mínimos fueron subestimados (Figura 16). En la boya 42036 se observa un
desfase temporal de la caída de temperatura debida a la propagación de la masa fría y ésta es
subestimada aproximadamente 4 °C. Por otro lado, el modelo identifica el momento de la
intensificación del viento aunque la rapidez es sobrestimada (Figura 17 y Tabla 8); este sesgo es mayor
en la boya 42036.
32
Figura 16. Temperatura del aire (°C) observada (círculos negros) y simulada por el modelo WRF (D1 en azul, D2 en verde y D3 en morado) del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) de las boyas 42019 (Freeport, TX) y 42036 (West Tampa, Fl) sobre el Golfo de México.
Tabla 7. Error promedio (°C) y raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, °C) de la temperatura en dos dominios del WRF con respecto a la registrada del 27 al 31 de octubre de 2010 (FF #6) en las boyas 42019 y 42036. Para cada dominio estos errores fueron calculados a partir de la serie de tiempo de la temperatura del aire obtenida en el punto más cercano a la ubicación de las boyas.
Boya 42019 Boya 42036
Error medio (D1,
D2)
-1.1, -1.2 -1.7, -1.7
RMSE (D1,D2) 1.3, 1.3 2.0, 2.0
Figura 17. Como la Figura 16 pero para la magnitud del viento (m/s).
33
Tabla 8. Como la Tabla 7 pero para la magnitud del viento (m/s).
Boya 42019 Boya 42036
Error medio (D1,
D2)
0.4, 0.5 2.1, 2.2
RMSE (D1,D2) 1.8,1.9 2.6, 2.6
34
Capítulo 5. Resultados
Caso de estudio FF #6
5.1 Condiciones sinópticas del FF #6
Para el análisis de los FFs a escala sinóptica se usaron las salidas del dominio madre (D1) de 36 km
(Figura 3). Cabe aclarar que aunque en esta sección sólo se muestran los resultados más importantes
del FF #6 se hicieron los mismos análisis para los otros dos casos de estudio. La simulación del FF #6 se
hizo desde el 25 de octubre a las 18Z hasta el 1 de noviembre a las 06Z, pero el análisis sinóptico se hizo
a partir del 27 de octubre para dejar dos días de spin up2 del modelo. Como ejemplo se muestra la
circulación sinóptica en varios niveles de la atmósfera (Figura 18) cuando el FF se encontró en el centro
del Golfo de México (Figura 19). La corriente en chorro del Pacífico cruzó las Montañas Rocallosas
formando un anticiclón en altura a 200 hPa y una vaguada en la parte oriental de Estados Unidos,
además tuvo un par de desprendimientos, uno sobre el Pacífico y otro al sureste de Florida, señalados
por los recuadros negros de la Figura 18a. A 500 hPa los vientos del oeste más intensos (40 m/s)
penetraron aproximadamente hasta la latitud de 30 °N sobre el noroeste de México (Figura 18b); la
circulación de estos vientos máximos fortalecieron la estructura del anticiclón en superficie detrás del FF
(Figura 18c). La influencia de la circulación en el transporte de humedad se muestra en la Figura 18d.
Como era de esperarse, el mayor transporte de humedad en la tropósfera alta (arriba de los 700 hPa) se
debió a la entrada de la corriente de chorro en la costa occidental de Estados Unidos, mientras que en la
atmósfera somera (por debajo de los 700 hPa) el transporte estuvo directamente relacionado con la
posición del FF (específicamente con la zona prefrontal sobre el Golfo de México) y la salida del jet
asociado a la corriente de chorro en la cuenca del Atlántico y el Golfo de México (Figuras 18d y 19). La
gran convergencia de humedad integrada verticalmente sobre el Golfo de México (Figura 18d) resalta la
importancia de este evento para la zona costera del Golfo, la cual se verá reflejada en la precipitación
acumulada más adelante.
La evaluación de diferentes variables termodinámicas para detectar la posición y evolución de un frente
es muy importante para el pronóstico de corto plazo y para el desarrollo de alertas tempranas. El FF #6
no pudo identificarse sólo a partir de la convergencia y el cambio de dirección del viento que caracteriza
a estos sistemas por lo que se evaluaron seis variables dinámicas y termodinámicas para determinar
2 Spin up. Es el tiempo que toma un modelo atmosférico para alcanzar un estado de equilibrio estadístico bajo el
forzamiento aplicado. Definición obtenida de http://www.oc.nps.edu/nom/modeling/initial.html
35
cuáles simulaban mejor la posición y evolución del FF. Se analizó la temperatura del aire, temperatura
de punto de rocío (Td), temperatura potencial ( 𝜃), gradiente de la temperatura potencial (∇𝜃),
humedad específica (q) y la energía potencial convectiva disponible (CAPE) cada hora durante el paso
del FF sobre el Golfo de México. Las Figuras 19a y 19b muestran la posición observada del FF a las 06Z
del 29 de octubre de acuerdo con la carta sinóptica del WPC y la imagen satelital de vapor de agua. Las
variables que simularon mejor la evolución del FF fueron Td y CAPE como lo muestran las Figuras 19c y
19d. Estas dos variables son buenos indicadores de las zonas frontales porque Td se conserva casi
homogénea dentro de las masas de aire, mientras que CAPE separa a la masa cálida inestable al sur de
la masa fría estable al norte (Figuras 19c y 19d). En el caso particular de Td, se observó que la isoterma
de 20 °C determinó correctamente la posición de FF #6 (y del FF #7, no mostrado) a partir de que éste
se propagó sobre el Golfo de México.
Figura 18. a) Viento (m/s) a 200 hPa, b) Viento (m/s) a 500 hPa, c) Presión reducida al nivel del mar (hPa) y viento en superficie y d) Transporte de vapor de agua (kg/ms) integrado en la vertical desde la superficie hasta los 100 hPa a las 06Z del 29 de octubre de 2010. Los recuadros negros en a) indican desprendimientos de la corriente de chorro.
36
Figura 19. Posición del FF #6 a las 06Z del 29 de octubre: a) Carta sinóptica del Weather Prediction Center
marcando la posición del FF en el Golfo de México (http://www.wpc.ncep.noaa.gov/), b) Imagen de vapor de agua,
c) Temperatura de punto de rocío en superficie (Td; °C) y d) Energía potencial convectiva disponible (CAPE; J/kg).
CAPE, Td y los vientos pertenecen a las simulaciones del WRF en el dominio D1 (36 km). La línea negra en c)
corresponde a la isoterma de Td a 20 °C
5.2 Importancia de la topografía en la formación de un jet de montaña
Para verificar la importancia de la SMO en la circulación e intensificación del viento local durante el paso
de un Norte se hizo una simulación adicional del FF #6 reduciendo la topografía al 10%. Se utilizó el
dominio más fino (D3) del modelo para ver el impacto local de la topografía en la circulación superficial.
En la simulación con topografía normal se observó viento del noreste sobre el Golfo de México pero
éste cambió su dirección en la zona costera del Golfo al acercase a la sierra (Figura 20a). En esta
simulación destacó una región costera entre 18 °N y 21°N donde los vientos tuvieron una intensidad
similar a la de los vientos Tehuanos (Figura 20a); esta región parece tener un jet costero de montaña
cuya comprobación se muestra más adelante. Por el contrario, en la simulación con topografía reducida
37
no hubo cambio de la dirección del viento cerca de la montaña, tampoco se formaron los Tehuanos ni la
región del jet (Figura 20b); esto demuestra la importancia de la presencia de la sierra cerca de la costa
en el cambio en la dirección del viento y en la intensidad del mismo.
Figura 20. Velocidad del viento en superficie (m/s) a las 06Z del 29 de octubre de 2010 en el dominio más fino (D3 a 4 km) con a) la topografía del modelo WRF y b) la topografía reducida al 10%. La línea negra horizontal es un
corte latitudinal a 19.5 °N que se utiliza en la Figura 21.
Para ver la intensidad y profundidad de la estructura vertical del viento que interactúa con la sierra y
parece formar un jet en superficie, se hizo un corte latitudinal a 19.5 °N que atraviesa la región que
muestra la deflexión del viento costero en superficie (Figura 20a). En la Figura 21a se observa el corte de
la simulación con topografía normal, en el que efectivamente se ve un domo de viento intenso o jet
(>20 m/s) de 1 km de altura cercano a la costa (la línea vertical indica la separación entre la costa y el
Golfo de México). La extensión de los vientos intensos hacia el oeste del dominio en la simulación con
topografía reducida sugiere nuevamente que la montaña es un elemento importante en la formación
del jet de montaña costero que se observa en las Figuras 20a y 21a.
38
Figura 21. Corte latitudinal a 19.5 °N de la velocidad del viento (m/s) a las 06Z del 29 de octubre de 2010 con a) la topografía del modelo WRF y b) la topografía reducida al 10%. La línea negra vertical indica la separación entre la costa y el Golfo de México.
Una vez verificada la importancia de la SMO en la circulación del viento, se comprobó la ocurrencia del
jet de montaña con el número de Froude (𝐹𝑟) y la razón entre el viento geostrófico y ageostrófico
(𝑉𝑔 𝑉𝑎𝑔⁄ ). Como se esquematizó en la Figura 2, la formación de un jet de montaña implica que el viento
se vea forzado a cruzar las isobaras (𝐹𝑟 < 1) y por lo tanto que la componente ageostrófica del viento
sea más importante que la componente geostrófica (𝑉𝑔 𝑉𝑎𝑔⁄ < 1), esto resulta en un viento paralelo a la
montaña. Primero, 𝐹𝑟 se calculó cuando el viento fue perpendicular a la SMO para ver si cruzaba o no la
SMO, esto ocurrió cerca de las 06Z del 28 de octubre cuando el FF #6 entró al Golfo de México e
interactuó con un pequeño ciclón que estaba en el centro del Golfo; esta combinación indujo viento
perpendicular en la región central de la sierra. A 23 °N el viento perpendicular tuvo una magnitud un
poco mayor a 10 m/s y un número 𝐹𝑟 < 1 (Figura 22) lo que indica que el viento no ascendió por
completo la montaña y al intentar rodearla cambió su dirección. A las 06Z del 29 de octubre, un poco
hacia el sur, a 19.5 °N ya podía observase una estructura bien definida de viento paralelo a la sierra
(Figura 23a) de casi 1 km de altura y una velocidad máxima del jet de 20 m/s. Su extensión horizontal
hacia el Golfo de México fue 81 km, calculada a partir del radio de deformación de Rossby (𝐿𝑅 =𝑁ℎ
𝑓𝐹𝑟).
En la Figura 23b se resaltan en amarillo y rojo las zonas con vientos ageostróficos intensos que coinciden
con el jet de montaña y los vientos Tehuanos.
39
Figura 22. Corte latitudinal a 23 °N de a) la velocidad del viento perpendicular a la SMO y b) el número de Froude (𝑭𝒓) a las 06Z del 28 de octubre de 2010.
Figura 23. Corte latitudinal a 19.5 °N de a) la velocidad del viento paralelo a la SMO y b) razón de las componentes geostrófica y ageostrófica del viento a 1000 hPa a las 06Z del 29 de octubre de 2010. La línea negra en b) indica el
corte a 19.5 °N.
40
Retomando la idea planteada en la introducción sobre el balance de fuerzas en presencia de un jet de
montaña, el movimiento del aire lejos de la influencia de la SMO tenderá a obedecer el balance
geostrófico pero éste se modifica al acercarse a la montaña; entonces la ageostrofía que se observa en
la Figura 23b puede explicarse a partir del análisis de los términos de la ecuación de movimiento. Para
verificar esta idea se calcularon la fuerza debida al gradiente de presión (𝐹∇𝑝), la fuerza de Coriolis
(𝐹𝐶𝑂), la aceleración Lagrangiana (𝑎𝐿) y la fuerza de fricción (𝐹𝑓) como un residuo de las anteriores. En la
Figura 24 se muestra el balance de fuerzas promedio a 950 hPa durante la duración del jet de montaña
(06Z del 29 de octubre al 06Z del 30de octubre de 2010) en distintos puntos dentro del dominio más
fino con el fin de evaluar las diferencias entre una zona sobre el Golfo de México lejos de la influencia
de la SMO (P1[(26.5 °𝑁, 95 °𝑊)], P2[(23 °N, 95 °W) ] y P3[(19 °N, 94 °W)]), en la región al norte del
jet (P4[(25 °𝑁, 98 °𝑊)], P5[(23 °𝑁, 98 °𝑊)], y muy cerca del jet P6[(20.5 °𝑁, 97 °W)] y P7[(20 °N,
96 °W)]). Como era de esperarse en P1, P2 y P3 los términos dominantes fueron 𝐹𝐶𝑂 y 𝐹∇𝑝, es decir, se
presentó un balance geostrófico mientras que en la parte norte de la vertiente del Golfo de México (P4
y P5) creció la contribución de 𝐹∇𝑝 y 𝐹𝑓 y en la región de los vientos intensos del jet los términos más
importantes fueron 𝐹∇𝑝 y 𝑎𝐿. Es particularmente interesante la dirección de los términos dominantes
𝐹∇𝑝 y 𝑎𝐿 en P5, el balance en este punto podría explicar la extensión de los vientos intensos hacia el este
ya que la posición de P5 coincide con la latitud a la que el jet se propaga hacia el Golfo de México.
Además se presenta el balance de los vientos Tehuanos donde también dominan 𝐹∇𝑝 y 𝑎𝐿.
41
Figura 24. Balance de fuerzas promedio (𝟏𝟎−𝟑N/kg) durante el periodo del jet de montaña (de las 06Z del 28 de octubre a las 06Z del 30 de octubre de 2010) a 950 hPa. La fuerza debida al gradiente de presión (𝑭𝛁𝑷) es el vector azul, la fuerza de Coriolis (𝑭𝑪𝑶) el vector verde, la fuerza de fricción (𝑭𝒇) el vector amarillo, la aceleración
Lagrangiana (𝒂𝑳) el vector rojo y el viento promedio es el vector negro.
5.3 Estabilidad del jet de montaña
Al observar la evolución de CAPE se detectó una región estable dentro de la región inestable de la masa
cálida delante del FF #6 (círculo azul en Figura 25a). Esta zona coincide con la región del jet y al no
presentarse en la simulación con la topografía reducida sugiere que su formación es consecuencia de los
vientos intensos del jet que interactuaron con la forma particular de la montaña cerca de la costa. La
duda que surgió entonces fue si la estabilidad atmosférica en esta zona afectó la distribución de la
precipitación acumulada generada por el FF #6. Para contestar esta pregunta se verificó la importancia
de los vientos intensos del jet durante todo el periodo de simulación con el campo promedio del viento
en superficie y aun en éste pudo verse la estructura del jet (círculo rojo en Figura 25b), lo que indica que
fue una característica relevante durante todo el evento.
42
Además, los vientos intensos del jet en la zona de estabilidad generaron una región de advección fría y
subsidencia de aire, dando lugar a la formación de una “sombra orográfica” que inhibió la precipitación
en la zona del jet durante el paso del FF, como se puede observar claramente en la Figura 26.
Figura 25. a) Energía potencial convectiva disponible (CAPE; J/kg) a 1000 hPa el 06Z del 29 de octubre y b) Viento promedio en superficie (m/s) del 27 al 31 de octubre de 2010 durante el paso del FF #6. Los círculos azul y rojo encierran una región estable y la zona del jet de montaña, respectivamente.
Figura 26. a) Advección promedio de temperatura, b) Velocidad vertical W (dz/dt) promedio a 1000 hPa y c) Precipitación acumulada del 27 al 31 de octubre de 2010.
43
5.4 Diferencias dinámicas entre los jets de los casos de estudio
Para determinar las diferencias sinópticas de cada FF se usaron las cartas en superficie de WPC y los
campos de presión al nivel del mar (SLP por sus siglas en inglés) y viento. El FF #6 fue el caso más
sencillo ya que la dirección e intensidad de los vientos se debieron sólo al efecto del anticiclón detrás
del frente (Figura 27a). El caso del FF #7 fue más complejo debido a la formación de una circulación
ciclónica en el Golfo de México asociada al flujo de retorno del FF #6 que bloqueó (o retrasó)
parcialmente la entrada del anticiclón al Golfo; el gradiente de presión generado por la combinación
anticiclón-ciclón resultó en la intensificación del viento de dirección Norte-Noroeste respecto al FF #6
(Figura 27b). El FF #9 se propagó hacia el sureste y enseguida entró el FF #9sec al Golfo de México
resultando una configuración de dos anticiclones que generó viento más débil sobre el Golfo y la zona
costera (Figura 27c) comparado con el del FF #6 (Figura 27a). La estructura del viento promedio en
superficie comprueba que la dirección predominante sobre el golfo fue de noreste durante los FFs #6 y
#9sec y noroeste durante el FF #7 (Figura 28). Además, sobre el Golfo de México y la región del jet la
intensidad del viento fue mayor en el segundo caso (Figura 28); aunque con diferentes intensidades, los
tres FF formaron el jet de montaña en la misma región (19.5 °N), tal vez porque allí la SMO está más
cerca de la costa (Figura 3). Otra característica de los tres eventos fue la formación de vientos Tehuanos
intensos (Figura 28), cuya intensidad no se puedo verificar por falta de datos en esta región.
44
Figura 27. Diferencias sinópticas de los casos de estudio a) FF #6 (06Z del 29 de octubre de 2010), b) FF #7 (20Z del 04 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (00Z del 18 de noviembre de 2010). Fila superior: presión a nivel medio del mar (SLP, hPa) y posición del frente en cartas de superficie. Fila central: SLP y viento (m/s) en superficie. Fila inferior: esquemas de circulación superficial para los tres casos, donde A y B significan alta y baja presión, respectivamente.
45
Figura 28. Viento promedio (m/s) en superficie de los tres casos de estudio a) FF #6 (06Z del 29 de octubre de 2010), b) FF #7 (20Z del 04 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (00Z del 18 de noviembre de 2010). La línea negra
indica un corte latitudinal a 19.5 °N que se utiliza en la Figura 29. Las flechas blancas indican la dirección promedio del viento en el Golfo de México.
En la comparación de la estructura vertical de los jets se consideró sólo el viento promedio paralelo a la
SMO. El jet del FF #7 fue el de mayor intensidad (14 m/s) y mayor extensión en la vertical (~3 km).
Mientras que el jet del FF #9sec fue el más débil con 8 m/s y 1 km de extensión en la vertical (Figura 29,
columna derecha). Sin embargo, los tres jets alcanzaron velocidades máximas > 18 m/s, similares a una
tormenta tropical: 26 m/s (FF #6), 25 m/s (FF #7) y 20 m/s (FF #9sec), estas magnitudes corresponden al
nivel de peligrosidad 3 en la Alerta Gris del estado de Veracruz y ameritan la activación de la misma. Los
vientos máximos del FF #6 ocurrieron muy cerca de la superficie; casos como éste son importantes de
pronosticar en forma más precisa y alertar con tiempo por los posibles impactos negativos a la
población, infraestructura, flora y fauna. La Tabla 9 muestra un resumen de las características dinámicas
de los tres sistemas.
46
Figura 29. Columna izquierda: Velocidad promedio (m/s) del viento paralelo a la SMO en 19.5 °N y Columna
derecha: Perfil vertical del viento (m/s) en el punto (19.5 °N, 96 °W) del dominio D3 para diferentes tiempos de los tres casos de estudio a) FF #6, b) FF #7 y c) FF #9sec. Las flechas rojas indican la altura de las velocidades máximas simuladas en cada caso.
47
Para validar las estructuras verticales de la Figura 29 simuladas por el WRF se consideraron los
radiosondeos observados más cercanos a la región del jet; se utilizaron los datos de la estación 76692
en el Puerto de Veracruz y del modelo se tomaron los perfiles del punto de malla más cercano (dentro
del dominio más fino) a esta estación. En los tres casos los radiosondeos muestran el nivel de vientos
máximos cerca de los 900 hPa (~ 1km) (Figura 30a) mientras que el modelo los simula
aproximadamente a 950 hPa (~0.5 km); lo interesante es que de acuerdo a las pocas observaciones
disponibles, los jets fueron más intensos que las simulaciones, indicando la importancia de estos
eventos en la región. A pesar de estas diferencias, tanto los vientos de los radiosondeos como los del
WRF indican que el jet del FF #7 fue el más intenso, seguido por el del FF #6 y #9sec, lo que da cierta
confianza a las salidas del modelo. Debe tomarse en cuenta que el cálculo de estos promedios se hizo
sólo con las horas de los radiosondeos disponibles y no para todo el periodo de simulación por lo que
los perfiles promedios del WRF pueden estar subestimados debido a un desfase temporal de los vientos
intensos.
Figura 30. Perfiles de viento promedio (m/s) obtenidos de a) radiosondeos en la estación 76692 del Puerto de Veracruz y b) en un punto cercano del dominio D3 a esta estación para los casos de estudio FF #6 (negro), FF #7 (verde) y FF #9sec (azul).
48
Tabla 9. Resumen de las diferencias dinámicas entre los casos de estudio a escala local (región del jet) en el dominio fino del modelo (D3 = 4km).
Sistema Dirección
promedio
(D3)
Número de
Froude (Fr)
Profundidad
media del jet
Velocidad
máxima (m/s)
Altura de
velocidad
máxima
FF #6
NE Fr<1 ~1 km 26 <300 m
FF #7
NW ----- ~1.5 km 25 ~1 km
FF #9sec
NE Fr>1 ~1 km 20 ~1 km
5.5 Termodinámica de la estructura vertical de los FFs
Para tener una visión más completa del Norte como un sistema frontal de mayor escala que el jet de
montaña, se evaluó su intensidad desde el punto de vista termodinámico de acuerdo al método de
Klaus (1973); se clasificó a los FF como anafrentes (frente profundo) o catafrentes (frente somero) en
función de su profundidad en la vertical y la separación de las masas de aire frío y cálido cuando se
encontraban en el centro del Golfo de México. Se utilizó la temperatura potencial equivalente, la cual es
útil para separar las masas de aire con diferentes densidades y la velocidad vertical para corroborar las
zonas de ascenso y descenso de aire. El FF #6 muestra una diferencia más marcada entre las masas de
aire desde la superficie hasta los 600 hPa comparado con los otros dos FFs más someros (por debajo de
los 750 hPa) como se observa en la Figura 31. Los FF #6 y FF #7 tienen la zona de ascenso característica
de la masa cálida y el descenso de la masa fría, pero en el frente secundario FF #9sec sólo se observó
subsidencia. Por estas características se consideró al FF#6 como un anafrente (profundo) y a los FF #7 y
#9sec como catafrentes (someros). Por lo tanto bajo el criterio de la profundidad de los sistemas el FF
#6 fue el más intenso. Al observar la estructura vertical de los tres FFs se esperaba que el FF #6 generara
mayor evaporación y convección en el Golfo de México por ser el más profundo y por presentar mayor
contraste térmico (Figura 31b). Esto se comprueba en la Figura 32 con la precipitación acumulada,
donde además se observa la sombra orográfica asociada a la estabilidad de la zona del jet en el FF #6. La
sombra orográfica es visible tanto en las salidas del modelo como en los datos de satélite (TRMM) y los
derivados de las estaciones climatológicas USCLICOM. De acuerdo con el WRF en los otros dos FFs
49
también se forma la sombra orográfica pero con una estructura más débil posiblemente porque los
sistemas fueron menos profundos, sin embargo en las observaciones no es visible.
Figura 31. Corte vertical de la termodinámica de los tres FFs de acuerdo a la temperatura potencial equivalente (K, sombreado) y la velocidad vertical (m/s, flechas grises) sobre el Golfo de México (línea negra en a). b) FF #6 (Norte y jet) a las 06Z del 29 de octubre de 2010, c) FF #7 (Norte y jet intenso) a las 06Z del 3 de noviembre de 2010 y d) FF #9sec (Norte y jet débil) a las 21Z del 18 de noviembre de 2010. Los contornos muestran la magnitud de viento horizontal (m/s), las flechas negras gruesas indican la dirección promedio del viento vertical y los triángulos azules indican la profundidad de los FF.
50
Figura 32. Comparación de la precipitación acumulada (mm) de los casos de estudio a) FF #6 (27 al 31 de octubre de 2010), b) FF #7 (1 al 5 de noviembre de 2010) y c) FF #9sec (16 al 20 de noviembre de 2010). Fila superior: salidas del modelo WRF (D3 a 4 km). Fila central: Observaciones estimadas de satélite (TRMM). Fila inferior: Observaciones en malla (US-CLICOM).
51
5.6 Fecha de entrada del FF
Desde el punto de vista del pronóstico a corto plazo, además de determinar los posibles valores de los
vientos, la lluvia y la temperatura, es muy importante pronosticar la fecha del paso de un frente a una
localidad. Se aplicó el criterio de Vázquez y Magaña (1999) basado en el descenso máximo en 24 horas
de la temperatura máxima para identificar la fecha principal de Norte en varias localidades (Tabla 10) y
como caso particular en el Puerto de Veracruz. Se encontró que el mayor descenso de temperatura
máxima en el Puerto fue de 4 °C del 28 al 29 de octubre de 2010 durante el paso del FF #6 (Figura 33a),
consistente con el marcado gradiente de temperatura entre las masas de aire de la Figura 31b y con la
precipitación de este evento (Figura 32a). Finalmente se examinó la caída de la humedad específica
promedio en el Golfo de México a 1000 hPa tras el paso de cada sistema. Con el FF #6 la humedad
disminuyó 7.8 g/kg mientras que con los FF #7 y FF #9sec la caída de humedad fue de 7.1 g/kg y 7.5
g/kg, respectivamente. Dado que el FF #6 ya había tomado humedad del ambiente, el sistema posterior
FF #7 tuvo menor humedad disponible para precipitación (línea azul de la Figura 33b), algo similar
ocurrió con el FF #9sec. La Tabla 10 resume las características termodinámicas de los tres sistemas
analizados. De acuerdo a las características dinámicas y termodinámicas de los tres FFs analizados en
esta tesis, éstos fueron identificados como: Norte y jet (FF #6), Norte y jet intenso (FF #7) y Norte y jet
débil (FF #9sec).
Figura 33. a) Temperatura máxima diaria (°C) en un punto cercano a Veracruz, Ver en el dominio más fino (D3 a 4 km) y b) humedad específica promedio (g/kg) del Golfo de México a 1000 hPa para los casos de estudio FF #6 (negro), FF #7 (azul) y FF #9sec (rojo).
52
Tabla 10. Resumen de las características termodinámicas más importantes de los tres casos de estudio del 2010 evaluados en tres localidades: Altamira, Tamaulipas (Alt), Veracruz, Veracruz (Ver) y Alvarado, Veracruz (Alv).
Sistema Periodo de
simulación
Tipo de
Norte
(Klaus 1973)
Profundidad
del sistema
Fecha principal
del Norte
Caída
máxima
de
Tmáx
(ºC)
Caída de
humedad
específica
en el GM
(g/kg)
FF #6
Norte
intenso y
jet
27 Oct - 31
Oct
Anafrente
(frente
profundo)
600 hPa
29 Oct - Alt
29 Oct - Ver
30 Oct - Alv
4.9
4.0
2.1
7.8
FF #7
Norte y jet
intenso
1 Nov - 5
Nov
Catafrente
(frente
somero)
800 hPa
4 Nov - Alt
5 Nov - Ver
5 Nov - Alv
2.9
1.1
1.3
7.1
FF #9 sec
Norte y jet
débil
17 Nov – 20
Nov
Catafrente
(frente
somero)
800 hPa
18 Nov - Alt
19 Nov - Ver
19 Nov - Alv
2.5
2.4
1.6
7.5
53
Capítulo 6. Discusión y conclusiones
El paso de un frente frío (FF) sobre el Golfo de México y la posición muy cerca y casi paralela de la SMO
a la costa de Veracruz proporcionan dos condiciones necesarias para la formación de un jet de montaña:
(1) la circulación del anticiclón que empuja al FF induce viento perpendicular en el norte y centro de la
SMO y (2) la estabilidad de la masa de aire frío que inhibe los movimientos verticales evita el ascenso
del viento perpendicular sobre la sierra obligándolo a cambiar su dirección, formándose así un jet de
montaña al sur de la SMO. En esta tesis se examinó la interacción del paso de FFs con la SMO en la
formación del jet de montaña a partir de la simulación de tres casos de estudio de la temporada
invernal 2010-2011 con base en Osorio Tai (2015): FF #6, FF #7 y FF #9sec. A diferencia de Osorio Tai
(2015) que sólo investigó la estructura del jet desde el punto de vista de su intensidad y altura, en este
trabajo también se abordaron las características dinámicas del jet de acuerdo al balance de fuerzas y la
termodinámica de los Nortes simulados para determinar su evolución sobre el Golfo de México y su
intensidad a partir de la profundidad de las masas de aire (Klaus, 1973), la caída de temperatura
(Vázquez y Magaña, 1999) y la humedad específica.
El análisis sinóptico de los sistemas en el dominio madre (D1 a 36 km) reveló que las variables
termodinámicas útiles para identificar la posición y evolución horizontal de los FFs son la temperatura
de punto de rocío (𝑇𝑑) y la energía potencial convectiva disponible (𝐶𝐴𝑃𝐸), mientras que la estructura
vertical de los frentes y la separación de masas de aire se determinó claramente con la temperatura
potencial equivalente (𝜃𝑒) y la velocidad del viento vertical (w). Es importante hacer notar las variables
𝑇𝑑, 𝜃𝑒 y 𝐶𝐴𝑃𝐸 son parte de las salidas del WRF; en la validación operacional del pronóstico a corto plazo
utilizando datos observados o reanálisis, el uso de 𝑇𝑑 y 𝜃𝑒 es factible porque su estimación a partir de la
temperatura y humedad es sencilla. Sin embargo, el cálculo de 𝐶𝐴𝑃𝐸 podría complicarse por la falta de
datos en la vertical. Particularmente para 𝑇𝑑 se encontró que la isoterma de 20 °C fue un buen indicador
de la posición de los FF #6 y #7 a partir de que éstos se propagaron sobre el Golfo de México. Sin
embargo, falló en la parte del sistema que se desplazaba sobre el continente (eg. Península de Florida) y
no identificó al sistema más débil (FF #9sec).
Los tres FF analizados presentaron jets de montaña de diferentes intensidades en la costa de Veracruz y
vientos Tehuanos muy fuertes debidos al gradiente de presión sobre el Istmo. La formación del jet se
examinó con las salidas del dominio más fino (D3 a 4 km) y su presencia se comprobó con datos
observados de radiosondeo; sin embargo, los vientos Tehuanos no pudieron validarse debido a la falta
54
de datos observados en Tehuantepec. Se verificó la importancia de la SMO en la formación del jet con
una simulación adicional en la que la topografía se redujo al 10%; la disminución de la fricción en la
vertiente del Golfo de México debido a la ausencia de la topografía generó vientos más intensos en
superficie sin deflexión al entrar al continente; no se presentaron velocidades máximas en la región 18°-
21°N ni hubo cambios en la propagación vertical, por lo que no se observó la presencia del jet. Además,
al reducirse la orografía en el Istmo de Tehuantepec no hubo formación de vientos Tehuanos. Estos
resultados son consistentes con otras pruebas de sensibilidad realizadas en diferentes partes del
mundo; la simulación de Chien y Kuo (2006) con el MM5 demostró la importancia de la topografía en
Taiwan para los efectos de aceleración local al paso de un frente frío. Doyle (1997) usó el modelo
regional COAMPS para estudiar el jet de la costa central de California y encontró que en la simulación
con topografía normal la magnitud del viento en la zona del jet costero de California fue 45% mayor
comparada con la simulación sin topografía.
La simulación del FF #6 con topografía normal mostró que antes de la formación del jet el viento
perpendicular a la sierra tuvo una intensidad de 10 a 14 m/s en la parte central de la misma (23 °N),
pero el número de Froude Fr<1 indicó que el viento no ascendió por completo la sierra y cambió su
dirección hacia el sur dando lugar a la formación de un jet en la región 18°-21°N, mismo que se propagó
hacia el Golfo de México debido a proximidad de la topografía y la costa. La intensidad del viento
perpendicular a la SMO fue mayor a lo documentado para otras áreas de estudio; por ejemplo Overland
y Bond (1995) analizaron el paso de dos frentes fríos en las montañas de la Isla de Vancouver y a partir
de observaciones encontraron que el viento incidente a las montañas fue de 6 m/s. Los vientos
incidentes a la SMO durante el paso del FF #6 fueron de mayor magnitud, sin embargo no ascendieron
la montaña debido a la estabilidad de la atmósfera.
El paso de los tres sistemas frontales simulados dio origen a la intensificación del viento en la misma
región, la cual se caracterizó por el dominio de la componente ageostrófica del viento como se ha
observado con otros jets de montaña (Chen y Kuo, 2006; Colle y Mass, 1995). El análisis de fuerzas
mostró que en la región del jet los términos dominantes fueron la aceleración Lagrangiana y la fuerza
debida al gradiente de presión induciendo la propagación del jet hacia el Golfo de México una distancia
~ 80 km según el radio de deformación de Rossby 𝐿𝑅. Aunque se esperaba mayor contribución de la
fuerza de Coriolis, la dirección de ésta empujando el aire hacia la montaña es consistente con la
literatura. Lejos de la influencia de la sierra los términos más importantes fueron la fuerza de Coriolis y
la fuerza debida al gradiente de presión, es decir, dominó el balance geostrófico.
55
Un corte latitudinal a 19.5 °N mostró que la velocidad promedio del viento paralelo a la SMO (del jet)
fue de 10 m/s, 14 m/s y 8 m/s para el FF #6, FF #7 y FF #9sec, respectivamente. Los valores máximos
ocurrieron cerca de la superficie y su magnitud fue comparable con los vientos de una tormenta tropical
(>18 m/s). Como se observa en la Tabla 10 las velocidades máximas (≥ 20 m/s) de los tres jets analizados
y la altura a la que éstas ocurrieron (≤ 1 km) son del orden de los valores reportados en la literatura para
diferentes regiones del mundo y sobre todo son consistentes con los datos observados de radiosondeo
en el Puerto de Veracruz (Figura 30), aunque las simulaciones subestimaron la intensidad de los vientos,
por lo menos en las horas en las que hubo datos.
La rapidez y dirección del viento sobre el Golfo de México fue modulada por la configuración sinóptica
de la alta presión que acompañó a los FFs (Figura 27). Los vientos del noreste durante el paso del FF #6
fueron el resultado sólo del efecto de la circulación anticiclónica; en cambio durante el FF #7 se
desarrolló una combinación anticiclón-ciclón que dio una dirección predominante del noroeste y una
intensidad mayor respecto al FF #6, mientras que para el FF #9sec la presencia de dos anticiclones (uno
asociado FF #9 y otro al FF #9sec) generó viento del noreste más débil. Por otro lado, el corte vertical de
𝜃𝑒 mostró que el FF más profundo fue el FF #6 (anafrente) y el gradiente de temperatura fue más
marcado provocando mayor descenso de temperatura comparado con los frentes #7 y #9sec que fueron
someros (catafrentes). Por esta razón y con base en los análisis dinámicos y termodinámicos realizados
en esta tesis los sistemas frontales analizados fueron clasificados como: Norte intenso y jet (FF #6),
Norte y jet intenso (FF #7) y Norte y jet débil (FF #9sec).
Como se mencionó en la metodología (Sección 2.2.1), Osorio Tai (2015) hizo una clasificación de
eventos de Norte de dos temporadas invernales basándose sólo en la intensidad de los vientos en el
Puerto de Veracruz, entre ellos los eventos analizados en esta tesis. De acuerdo a sus resultados, los
eventos fueron clasificados como Norte intenso y jet (FF #6), Norte intenso sin jet (FF #7) y Norte débil y
jet (FF #9sec). Las diferencias más significativas entre los resultados de esta tesis y lo que reporta Osorio
Tai son las siguientes: (1) la intensidad de los Nortes; en esta tesis se determina no sólo con la magnitud
del viento asociado al jet (que es una característica local) sino también con la profundidad del frente, la
caída de temperatura y la humedad específica en el Golfo de México; (2) la formación del jet intenso
durante el paso del FF #7 no fue documentada por Osorio Tai; la ocurrencia e intensidad de los jets
simulados en este trabajo fueron validados con radiosondeos en el Puerto de Veracruz (Figura 30). Estas
discrepancias evidencian la falta de criterios más objetivos para la identificación y caracterización de los
jets y del sistema Norte en el estudio de Osorio Tai.
56
Tabla 11. Comparación de la Intensidad y profundidad de los tres jets asociados al paso de los frentes fríos (FF) analizados en esta tesis (6, 7 y 9sec) con jets de montaña de otros estudios en otras regiones del mundo. La primera fila también indica la región y el tipo de estudio (observacional o numérico).
Velocidad
promedio (m/s) Velocidad
máxima (m/s) Profundidad del
jet (km)
Altura de la velocidad
máxima (km)
FF #6 Vertiente del Golfo de
México (Numérico)
10.0 26.0 ~ 1.0 < 0.3
FF #7 Vertiente del Golfo de
México (Numérico)
14.0 25.0 ~ 1.5 ~ 1.0
FF #9sec Vertiente del Golfo de
México (Numérico)
8.0 20.0 ~ 1.0 ~ 1.0
Osorio Tai (2015) Vertiente del Golfo de
México (Numérico)
- 28.0 < 2.0 1.0
Overland y Bond (1995) Vancouver Island (Observacional)
- 15.0 - ~ 0.5
Doyle (1997) California central
(Numérico) - > 20.0 - < 0.35
Chen y Kuo (2006) Taiwan
(Numérico) - 19.0 - < 1.0
Neiman et al (2010) Sierra Nevada
(Observacional) - 17.5 < 3.0 < 1.0
Liu et al (2000) Sur de Irán (Numérico)
15.0 20.0 < 0.8 ~ 0.3
En algunos trabajos se ha enfatizado la importancia de los jets no sólo por los impactos y daños
causados por los vientos intensos cercanos a la superficie, sino también porque influyen en la caída de
temperatura y en la distribución de la precipitación local generada al paso de los sistemas frontales. A
partir de una climatología de vientos en Sierra Nevada, Neiman et al (2009) encontraron que el 60% de
la precipitación en la estación fría de esa región ocurrió en presencia de un jet de montaña. Aunque con
57
tres casos de estudio no es posible asegurar mayor precipitación en nuestra región de interés, la
influencia del jet es visible a partir de la formación de una sombra orográfica donde se inhibió la
precipitación y de la localización de los máximos que coinciden con las zonas de mayor convergencia del
viento (Figura 34). Como se muestra en la Figura 34b, en ausencia de la SMO y del jet de montaña no
hay formación de la sombra orográfica ni de los máximos de precipitación que se observan en la Figura
34a.
Figura 34. Precipitación acumulada (mm) del WRF al paso del a) FF #6, b) FF #6 con la topografía reducida al 10 %, c) FF #7 y d) FF #9sec. Las flechas negras esquematizan la dirección e intensidad del viento promedio.
58
6.1 Trabajo futuro
Como trabajo futuro queda pendiente:
(1) Continuar la investigación de las variables dinámicas y termodinámicas útiles en el pronóstico
de frente fríos; verificar la utilidad de 𝑇𝑑 (particularmente de la isoterma de 20 °C), 𝜃𝑒 y 𝐶𝐴𝑃𝐸
como parámetros para identificar la posición del frente con más sistemas frontales y explorar
con otras variables (eg. agua precipitable).
(2) Simular otros casos de estudio en los que no se haya formado el jet de montaña; investigar las
condiciones dinámicas y termodinámicas que pudieron inhibir la formación del jet y
compararlas con los resultados encontrados en esta tesis. También es importante el desarrollo y
aplicación de un criterio objetivo para identificar y caracterizar los jets con la finalidad de ser
capaces de pronosticar su ocurrencia y sus posibles impactos y así generar alertas tempranas
más oportunas y certeras.
(3) Otro tema de importancia es investigar lo que podría suceder con la frecuencia e intensidad de
los frentes fríos en México bajo condiciones de calentamiento global. Para esto se podría utilizar
el mismo WRF en modo climático o algún otro modelo dinámico regional como el RegCM4.5, el
cual ya está disponible en la versión no hidrostática.
59
Literatura citada
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Cartas sinópticas de superficie. (s.f.). Obtenido de http://www.wpc.ncep.noaa.gov/
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