Al modelar el ciclo oceánico-climático de El Niño-Oscilación del Sur ENSO, agregar datos de salinidad o salinidad de la superficie del mar por satélite mejora significativamente la precisión del modelo, según un nuevo estudio de la NASA.
ENSO es un ciclo irregular de eventos climáticos cálidos y fríos llamados El Niño y La Niña. En años normales, fuertes vientos alisios del este soplan desde las Américas hacia el sudeste asiático, pero en un año de El Niño, esos vientos se reducen y a veces inclusoEl agua tibia que se "acumuló" en el Pacífico occidental fluye hacia las Américas, cambiando la presión atmosférica y la humedad para producir sequías en Asia y tormentas e inundaciones más frecuentes en las Américas. El patrón inverso se llama La Niña, enque el océano en el Pacífico oriental es más frío de lo normal
El equipo utilizó el sistema de pronóstico acoplado océano / atmósfera Sub-estacional a estacional S2S de la Oficina de Modelado y Asimilación Global de la NASA GMAO para modelar tres eventos pasados de ENSO: el fuerte El Niño 2015,La Niña de 2017 y El Niño débil de 2018.
Sacando de la misión Soap Moisture Active Pasive SMAP de la NASA, la pasada misión Aquarius de NASA-CONAE Agencia Espacial Argentina y la misión Soil Moisture Ocean Salinity SMOS de la Agencia Espacial Europea, compararon la precisión del modelo de pronóstico para cada una de lastres eventos con y sin asimilar datos SSS en la inicialización de los modelos. En otras palabras: las condiciones iniciales de una ejecución del modelo incluían datos SSS, y el otro no.
Agregar la asimilación de datos SSS al modelo GEOS lo ayudó a representar la profundidad y la densidad de la capa superior del océano con mayor precisión, lo que condujo a mejores representaciones de la circulación a gran escala en respuesta a ENSO. Como resultado, las predicciones de los modelospara los tres estudios de caso reflejaban más de cerca las observaciones reales, en comparación con lo que los modelos de pronóstico predijeron en ese momento.
"En nuestros tres estudios de caso, examinamos diferentes fases de ENOS", dijo Eric Hackert, científico investigador del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA en Greenbelt, Maryland y autor principal del estudio. "Para el gran El Niño en 2015, asimilandolos datos de salinidad amortiguaron la señal: nuestro modelo original estaba sobreestimando la amplitud del evento. Para los otros dos eventos ENSO, los pronósticos originalmente predijeron el signo equivocado: por ejemplo, en 2017, el modelo sin datos de salinidad pronosticó un El Niño,mientras que el océano real produjo una La Niña. Sin embargo, para cada caso que examinamos, agregar salinidad satelital a la inicialización mejoró los pronósticos ".
El estudio es uno de los primeros en incorporar datos SSS en la inicialización del pronóstico para un modelo global acoplado de interacciones entre el océano, la atmósfera, la tierra, los aerosoles y el hielo marino. GEOS y otros modelos utilizados para ayudar a predecir eventos ENSO no suelen incluirSSS. Sin embargo, la salinidad de la superficie del océano juega un papel importante en las corrientes oceánicas, la evaporación e interacción con la atmósfera, y la transferencia de calor desde los trópicos a los polos. El agua más fría y salada es más densa y pesada que el agua más fresca y cálida, yLos cambios de temperatura y precipitación a escala de los eventos ENOS cambian la circulación oceánica y las interacciones entre el agua y la atmósfera.
Ambas fases del ciclo ENSO afectan los ecosistemas, las economías, la salud humana y el riesgo de incendios forestales, lo que hace que los pronósticos ENSO sean vitales para muchas personas en todo el mundo, dijo Hackert.
"Por ejemplo, los pronósticos y las observaciones dieron una fuerte indicación de que habría un gran fenómeno de El Niño en 1997, lo que provocaría una sequía en el noreste de Brasil", dijo. "Esto permitió al gobierno de Brasil emitir una declaración de subsistencia".agricultores, alentándolos a plantar maíz resistente a la sequía en lugar de variedades de alto rendimiento. En este caso, los buenos pronósticos de ENSO junto con la acción del gobierno pueden haber salvado muchas vidas. Este es solo un ejemplo de muchos beneficios socioeconómicos para extender El Niño útilpredicciones "
La inclusión de datos SSS satelitales también hace que los modelos sean útiles durante períodos más largos: los pronósticos precisos de ENSO sin datos de salinidad solo se extienden 4 meses, mientras que aquellos con datos SSS cubren 7 meses, dijo Hackert.
"En lugar de tener una temporada de confianza en su pronóstico, tiene dos estaciones", dijo Hackert. "Si su temporada de crecimiento es seis meses más adelante, un pronóstico de calidad más largo le brinda una mejor comprensión de si necesita plantarvariedades de alto rendimiento o resistentes a la sequía. Otro ejemplo sería que tiene mucho tiempo para arreglar su techo si vive en el sur de California ya que El Niño generalmente trae condiciones de lluvia al sur de los Estados Unidos ".
Tener acceso a un registro continuo de datos SSS satelitales es esencial para hacer pronósticos precisos y confiables, dijo Hackert.
"En los sistemas de pronóstico actuales, las observaciones satelitales y oceánicas se combinan de manera óptima utilizando modelos y técnicas de asimilación de datos para ayudar a definir el estado del océano", dijo. "Este estudio muestra que agregar SSS satelital al conjunto de observaciones actuales ayuda acaracterizar el estado oceánico cercano a la superficie, lo que lleva a mejores pronósticos estacionales. Recomendamos que otros sistemas de modelos de pronóstico en todo el mundo adopten SSS en sus sistemas ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por NASA / Centro de vuelo espacial Goddard . Original escrito por Jessica Merzdorf. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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