Un equipo de físicos y matemáticos ha ideado una técnica estadística que devuelve los detalles finos a las simulaciones por computadora de fenómenos a gran escala como la circulación del aire en la atmósfera y las corrientes en el océano.
Los modelos de computadora son generalmente buenos para capturar el panorama general, pero a menudo se ven obligados a ignorar las cosas que suceden a pequeña escala. Por ejemplo, los modelos de la atmósfera de un planeta capturan la dinámica a gran escala de chorros y flujos de aire, pero no lo hacen ''.t incluyen dinámicas a pequeña escala creadas por cosas como nubes y turbulencias localizadas, a pesar de que esas dinámicas a menudo pueden influir en las escalas más grandes.
"Simplemente hay demasiados números para que la computadora lo simule a una velocidad razonable", dijo Brad Marston, físico de la Universidad de Brown. "Podría llevar años simular un día de la atmósfera, lo que no sería bueno"."
El enfoque tradicional para tratar el problema es simplemente separar las pequeñas escalas de la simulación. Existen algunas formas ad hoc de volver a poner parte de esa información, pero tienden a no ser matemáticamente rigurosas.
"Estos esquemas siempre han sufrido la crítica de que carecen de poder predictivo", dijo Marston. "Debe tomar muchas decisiones que realmente no debería tener que tomar pero está obligado a tomar".
en un artículo publicado en la revista Cartas de revisión física Marston y sus colegas muestran un método para promediar esas dinámicas a pequeña escala de una manera que sea computacionalmente manejable, lo que permite simular esas dinámicas y capturar sus efectos de manera rigurosa.
"Estamos reteniendo los grados de libertad a pequeña escala, pero tratándolos de una manera diferente", dijo Marston. "No tenemos que simular todos los pequeños remolinos, por así decirlo. Los tratamos usandosus promedios y el tamaño de sus fluctuaciones. Nos permite capturar las contribuciones de estas dinámicas a pequeña escala que normalmente no se incluirían ".
En su artículo, los investigadores utilizaron la técnica para modelar chorros de aire que se forman en una superficie redonda. Mostraron que el método produce resultados similares a las simulaciones numéricas de fuerza bruta de los mismos chorros.
Marston dijo que ha habido intentos previos de tratar las perturbaciones a pequeña escala estadísticamente, pero no les ha ido muy bien. Los intentos anteriores han tratado las perturbaciones como si fueran homogéneas y asumieron que no viajaban en ninguna dirección en particular.
"Pero eso casi nunca sucede en la naturaleza", dijo Marston. "La turbulencia casi siempre tiene cierta direccionalidad. Esa direccionalidad es lo que hace que este tipo de aproximaciones funcionen. Hace que estas aproximaciones sean sostenibles".
Los investigadores esperan que el método pueda hacer simulaciones más precisas de una amplia variedad de fenómenos naturales, desde cómo los interiores agitados de los planetas crean campos magnéticos hasta cómo fluye el aire a través de las superficies de los automóviles o aviones.
El método podría ser particularmente útil para modelar el clima cambiante de la Tierra porque la técnica puede capturar más rigurosamente la influencia de la formación de nubes.
"La formación de nubes es vista como la mayor fuente de incertidumbre en los modelos climáticos en este momento", dijo Marston. "Hay ejemplos famosos en los que diferentes modelos climáticos que tienen diferentes formas de lidiar con las nubes le dan resultados cualitativamente diferentes. En un calentamientomundo, un modelo podría producir más nubes y otro podría producir menos ".
Al promediar esas dinámicas de nubes y luego simularlas en los modelos, podría ser posible reducir algo de esa incertidumbre, dijo Marston.
El equipo ya comenzó a trabajar para incorporar el método en simulaciones climáticas, así como simulaciones de corrientes oceánicas y problemas en astrofísica relacionados con el comportamiento de los plasmas.
"Hay muchos problemas por ahí donde creemos que esto podría ser útil", dijo Marston.
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Materiales proporcionado por Universidad de Brown . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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