Los investigadores de la Universidad de Brown han obtenido una visión clave de cómo los modelos oceánicos de alta resolución simulan la disipación de las turbulencias en el océano global. Su investigación, publicado en Cartas de revisión física , podría ser útil para desarrollar nuevos modelos climáticos que capten mejor la dinámica de los océanos.

El estudio se centró en una forma de turbulencia conocida como remolinos de mesoescala, remolinos oceánicos en una escala de decenas a cientos de kilómetros de ancho que duran desde un mes hasta un año. Este tipo de remolinos pueden desprenderse de fuertes corrientes limítrofes como la Corriente del Golfo, o forma donde entran en contacto corrientes de agua de diferentes temperaturas y densidades.

"Puedes pensar en estos como el clima del océano, "dijo Baylor Fox-Kemper, coautor del estudio y profesor asociado en el Departamento de Tierra de Brown, Ciencias ambientales y planetarias. "Como tormentas en la atmósfera, estos remolinos ayudan a distribuir la energía, calor, salinidad y otras cosas alrededor del océano. Entonces, comprender cómo disipan su energía nos da una imagen más precisa de la circulación oceánica ".

La teoría tradicional de cómo la turbulencia a pequeña escala disipa la energía establece que cuando un remolino se extingue, transmite su energía a escalas cada vez más pequeñas. En otras palabras, los remolinos grandes se descomponen en remolinos cada vez más pequeños hasta que se disipa toda la energía. Es una teoría bien establecida que hace predicciones útiles que se utilizan ampliamente en dinámica de fluidos. El problema es que no se aplica a los remolinos de mesoescala.

"Esa teoría solo se aplica a los remolinos en sistemas tridimensionales, ", Dijo Fox-Kemper." Los remolinos de mesoescala tienen una escala de cientos de kilómetros de diámetro, sin embargo, el océano tiene solo cuatro kilómetros de profundidad, lo que los hace esencialmente bidimensionales. Y sabemos que la disipación funciona de manera diferente en dos dimensiones que en tres ".

En lugar de dividirse en remolinos cada vez más pequeños, Fox-Kemper dice:Los remolinos bidimensionales tienden a fusionarse en otros cada vez más grandes.

"Puedes verlo si pasas el dedo muy suavemente por una pompa de jabón, ", dijo." Dejas atrás esta racha de remolinos que se hace cada vez más grande con el tiempo. Los remolinos de mesoescala en el océano global funcionan de la misma manera ".

Esta transferencia de energía de escala superior no se comprende tan bien matemáticamente como la disipación de escala descendente. Eso es lo que Fox-Kemper y Brodie Pearson, un científico investigador en Brown, quería hacer con este estudio.

Utilizaron un modelo oceánico de alta resolución que se ha demostrado que hace un buen trabajo al hacer coincidir las observaciones satelitales directas del sistema oceánico global. La alta resolución del modelo significa que es capaz de simular remolinos del orden de 100 kilómetros de diámetro. Pearson y Fox-Kemper querían analizar en detalle cómo el modelo trataba la disipación de los remolinos en términos estadísticos.

"Ejecutamos cinco años de circulación oceánica en el modelo, y medimos la amortiguación de energía en cada punto de la red para ver cuáles son las estadísticas, ", Dijo Fox-Kemper. Descubrieron que la disipación seguía lo que se conoce como distribución logarítmica normal, una en la que una cola de la distribución domina el promedio.

"Existe el viejo chiste de que si tienes 10 personas normales en una habitación y Bill Gates entra, todo el mundo gana mil millones de dólares más en promedio; esa es una distribución logarítmica normal, "Lo que nos dice en términos de turbulencia es que el 90 por ciento de la disipación tiene lugar en el 10 por ciento del océano", dijo Fox-Kemper.

Fox-Kemper señaló que la disipación descendente de los remolinos tridimensionales también sigue una distribución logarítmica normal. Entonces, a pesar de la dinámica inversa, "hay una transformación equivalente que le permite predecir la normalidad logarítmica en sistemas 2-D y 3-D".

Los investigadores dicen que esta nueva información estadística será útil para desarrollar simulaciones oceánicas de grano más grueso que no sean tan costosas desde el punto de vista computacional como la utilizada en este estudio. Usando este modelo, los investigadores tardaron dos meses en utilizar 1, 000 procesadores para simular solo cinco años de circulación oceánica.

"Si desea simular cientos o miles o años, o si desea algo que pueda incorporar dentro de un modelo climático que combine la dinámica oceánica y atmosférica, necesita un modelo de grano más grueso o simplemente es computacionalmente intratable, ", Dijo Fox-Kemper." Si entendemos las estadísticas de cómo se disipan los remolinos de mesoescala, podríamos ser capaces de convertirlos en nuestros modelos de grano más grueso. En otras palabras, podemos capturar los efectos de los remolinos de mesoescala sin simularlos directamente ".

The results could also provide a check on future high-resolution models.

"Knowing this makes us much more capable of figuring out if our models are doing the right thing and how to make them better, " Fox-Kemper said. "If a model isn't producing this lognormality, then it's probably doing something wrong."