Fuertes lluvias sobre los Alpes causadas por una nube de cumulonimbus (el naranja indica una alta precipitación). Para visualizar mejor el efecto de la lluvia, las nubes se han eliminado tanto de la base de la nube como de la nube cumulonimbus hacia la cámara. Crédito:Hädrich et al. 2020
Una simulación de nubes que captura el desarrollo y la evolución de las nubes basada en procesos físicos atmosféricos es más precisa que otros modelos.
"Nuestro modelo describe las condiciones atmosféricas y los procesos termodinámicos, así como la dinámica de fluidos que gobierna el movimiento del aire en la atmósfera, "dice Torsten Hädrich, un doctorado de KAUST estudiante en el equipo de investigación internacional. "Esto nos permite simular los fenómenos de las nubes de forma más realista que los métodos anteriores".
El modelo puede tomar información atmosférica conocida en cualquier momento, como la temperatura, humedad y viento, y simular la formación de nubes, que se utiliza para el "pronóstico inmediato" de fenómenos de nubes inminentes.
"Por ejemplo, nuestro modelo es capaz de simular la formación de nubes cumulonimbus considerando diferentes gradientes de temperatura en la atmósfera, ", dice Hädrich." Los gradientes conducen a inversiones de temperatura en ciertas altitudes, que son responsables de la característica cima aplanada de las nubes cumulonimbus. También podemos modelar diferentes tipos de tormentas eléctricas supercélulas, que no se ha abordado anteriormente ".
El marco desarrolló simulaciones de niebla alta alrededor de Half Dome en el Parque Nacional Yosemite. Crédito:Hädrich et al 2020
El modelo fue desarrollado por Hädrich y Dominik Michels de KAUST en colaboración con investigadores de la Universidad Adam Mickiewicz en Polonia. la Universidad de Nuevo México en los EE. UU. y Google AI.
Para crear el modelo, el equipo tuvo que resolver una serie de procesos físicos, como la condensación y la evaporación, y la compleja interacción de cantidades físicas, como la temperatura y la humedad, dentro de la simulación.
"Nuestro principal desafío fue entonces determinar qué parámetros contribuyen a la formación de tipos de nubes específicos. Pudimos definir los parámetros físicos en nuestra simulación de tal manera que pudiéramos crear formaciones de nubes específicas sin conocimientos específicos". "Dice Hädrich.
