Evaluación de estrategias para el pronóstico numérico por ensambles de dispersión de ceniza volcánica en Sudamérica
Los pronósticos de dispersión de cenizas volcánicas son de gran relevancia para las operaciones aéreas, pero tienen aparejada una gran incertidumbre principalmente asociada a las características que determinan la emisión del material volcánico. Este trabajo de tesis tiene como objetivo desarrollar y...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis Doctoral |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6378_Osores |
| Aporte de: |
| Sumario: | Los pronósticos de dispersión de cenizas volcánicas son de gran relevancia para las operaciones aéreas, pero tienen aparejada una gran incertidumbre principalmente asociada a las características que determinan la emisión del material volcánico. Este trabajo de tesis tiene como objetivo desarrollar y evaluar una metodología de pronóstico de dispersión de cenizas volcánicas por ensambles que permita representar la incertidumbre asociada a diferentes causas como los errores en el pronóstico de la circulación atmosférica y en la especificación de las propiedades de la fuente de emisión utilizando el modelo Euleriano de dispersión y depósito de ceniza FALL3D. Con el fin de generar pronósticos de dispersión por ensambles de manera eficiente, este trabajo se realiza un estudio de sensibilidad del modelo FALL3D para identificar las fuentes de incertidumbre que más impactan en sus resultados a partir del cual se revela que las que más impactan son aquéllas que determinan el perfil de emisión. Por otra parte, se propone avanzar en la reducción de la incertidumbre asociada a los parámetros que describen la fuente de emisión mediante la implementación de técnicas de asimilación de datos por ensambles que permitan estimar dichos parámetros a partir de observaciones satelitales de carga de masa de ceniza fina. Para ello se implementa la técnica de asimilación de datos Ensamble Transform Kalman Filter (ETKF), que consiste en combinar observaciones con los pronósticos numéricos de dispersión, de manera de tener mejores estimaciones del estado del sistema o campos de análisis, que sirven como condición inicial para el siguiente ciclo de pronósticos. El sistema de asimilación de datos de ceniza volcánica aquí desarrollado se denomina ETKF-FALL3D y, con el fin de evaluarlo, se utilizan diversos experimentos de simulación del sistema de observación (OSSE) en donde las observaciones sintéticas de carga de masa de ceniza fina son generadas y asimiladas. Las evaluaciones del sistema ETKF-FALL3D considerando un estado de referencia generado por perfiles de emisión variables muestran que el proceso de asimilación es capaz de generar mejores estimaciones del campo de concentración tridimensional y de carga de masa de la fracción fina luego de un tiempo de estabilización así como también optimizar los parámetros que definen el término fuente, tanto en condiciones de observación completa como parcial de la nube volcánica y considerando diversas magnitudes de error de observación. Estos resultados son alentadores ya que permitirían mejorar los pronósticos de dispersión durante la emergencia volcánica y la puesta en operación del satélite GOES-16, que proporcionará imágenes con alta resolución temporal, brindaría la posibilidad de implementar el sistema ETKF-FALL3D en la región Sudamericana. |
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