María Cadeddu, ingeniero principal de investigación atmosférica en la división de Ciencias Ambientales de Argonne, se encuentra junto a un radiómetro de microondas en el sitio de ARM en las Grandes Llanuras del Sur. Cadeddu y Virendra Ghate, un científico atmosférico en Argonne, están estudiando la llovizna dentro y debajo de los sistemas de nubes marinas. Es un parámetro clave para lograr pronósticos climáticos más precisos. Crédito:Laboratorio Nacional Argonne
Del espacio, grandes cubiertas de estratocúmulos muy poco espaciados aparecen como brillantes bolas de algodón flotando sobre el océano. Cubren vastas áreas, literalmente miles de millas de océanos subtropicales, y permanecen durante semanas o meses.
Debido a que estas nubes marinas reflejan más radiación solar que la superficie del océano, enfriar la superficie de la Tierra, la vida útil de las nubes estratocúmulos es un componente importante del balance de radiación de la Tierra. Es necesario, luego, para representar con precisión la vida útil de las nubes en los modelos del sistema terrestre (ESM) utilizados para predecir las condiciones climáticas futuras. La turbulencia —movimientos de aire que ocurren a pequeña escala— es la principal responsable de la longevidad de las nubes estratocúmulos marinos.
La llovizna (precipitación que comprende gotas de agua de menos de medio milímetro de diámetro) está constantemente presente dentro y debajo de estos sistemas de nubes marinas. Debido a que estas pequeñas gotas afectan y se ven afectadas por la turbulencia debajo de las nubes marinas, Los científicos necesitan saber más sobre cómo la llovizna afecta la turbulencia en estas nubes para permitir pronósticos climáticos más precisos.
Un equipo dirigido por Virendra Ghate, un científico atmosférico, y Maria Cadeddu, ingeniero principal de investigación atmosférica en la división de Ciencias Ambientales del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), ha estado estudiando el impacto de la llovizna dentro de las nubes marinas desde 2017. Su conjunto de datos único llamó la atención de los investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore del DOE.
Hace unos tres años, un colaborador de Livermore, que lideró los esfuerzos nacionales para mejorar la representación de la nube en los modelos climáticos, pidió estudios de observación centrados en las interacciones llovizna-turbulencia. Dichos estudios no existían en ese momento debido al conjunto limitado de observaciones y la falta de técnicas para derivar todas las propiedades geofísicas de interés.
"El análisis del conjunto de datos desarrollado nos permitió mostrar que la llovizna disminuye la turbulencia debajo de las nubes estratocúmulos, algo que solo se demostró mediante simulaciones de modelos en el pasado, ", dijo Ghate." La riqueza de los datos desarrollados nos permitirá abordar varias cuestiones fundamentales con respecto a las interacciones entre la llovizna y la turbulencia en el futuro ".
Esta imagen resume los resultados y las conclusiones de Argonne de la investigación de Virendra Ghate y Maria Cadeddu. El esquema muestra que cuando todo lo demás permanece igual, la turbulencia debajo de la nube es menor durante las condiciones de llovizna que durante las condiciones sin llovizna. Crédito:Virendra Ghate y Maria Cadeddu / Laboratorio Nacional Argonne
El equipo de Argonne se propuso caracterizar las propiedades de las nubes utilizando observaciones en el sitio del Atlántico Norte Oriental de Medición de Radiación Atmosférica (ARM), una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE, y datos de instrumentos a bordo de satélites geoestacionarios y en órbita polar. Los instrumentos recogen variables de ingeniería, como voltajes y temperaturas. El equipo combinó mediciones de diferentes instrumentos para derivar las propiedades del vapor de agua y la llovizna dentro y debajo de las nubes.
Ghate y Cadeddu estaban interesados en variables geofísicas, como el contenido de agua de las nubes, tamaño de partícula de llovizna y otros. Así que desarrollaron un algoritmo novedoso que recuperaba sinérgicamente todos los parámetros necesarios involucrados en las interacciones llovizna-turbulencia. El algoritmo utiliza datos de varios instrumentos ARM, incluido el radar, lidar y radiómetro:para derivar las variables geofísicas de interés:tamaño (o diámetro) de las gotas de precipitación, cantidad de agua líquida correspondiente a gotas de nubes, y gotas de precipitación. Usando los datos de ARM, Ghate y Cadeddu derivaron estos parámetros, Posteriormente se publicaron tres estudios de observación que se centraron en dos organizaciones espaciales diferentes de nubes estratocúmulos para caracterizar las interacciones llovizna-turbulencia en estos sistemas de nubes.
Sus resultados llevaron a un esfuerzo de colaboración con los modeladores de Livermore. En ese esfuerzo, el equipo utilizó observaciones para mejorar la representación de las interacciones de la llovizna-turbulencia en el Modelo de sistema terrestre de exaescala de energía (E3SM) del DOE.
"Las referencias observacionales de la técnica de recuperación de Ghate y Cadeddu nos ayudaron a determinar que la versión 1 de E3SM produce procesos de llovizna poco realistas. Nuestro estudio colaborativo implica que se necesitan exámenes exhaustivos de los procesos de llovizna y nubes modelados con referencias de observación para los modelos climáticos actuales, "dijo Xue Zheng, un científico de planta en la atmósfera, Tierra, y la división de energía en Livermore.
Dijo Cadeddu:"Generalmente, La experiencia única aquí en el laboratorio se puede atribuir a nuestra capacidad para pasar de los datos sin procesar a los parámetros físicos y de allí a los procesos físicos en las nubes. Los datos y los instrumentos en sí mismos son muy difíciles de usar porque en su mayoría son sensores remotos que no miden directamente lo que necesitamos (por ejemplo, tasa de lluvia o trayectoria de agua líquida); en lugar de, miden propiedades electromagnéticas como la retrodispersión, Espectros Doppler y luminosidad. Además, la señal sin procesar a menudo se ve afectada por artefactos, ruido, aerosoles y precipitación. Los datos brutos están directamente relacionados con las cantidades físicas que queremos medir a través de conjuntos de ecuaciones bien definidos, o están indirectamente relacionados. En este último caso, Derivar las cantidades físicas significa resolver ecuaciones matemáticas llamadas 'problemas inversos' que, por ellos mismos, son complicados. El hecho de que hayamos podido desarrollar nuevas formas de cuantificar las propiedades físicas de las nubes y extraer información confiable sobre ellas es un gran logro. Y nos ha puesto a la vanguardia de la investigación sobre este tipo de nubes ".
Debido a que se han centrado solo en los pocos aspectos de las complejas interacciones llovizna-turbulencia, Ghate y Cadeddu planean continuar su investigación. También tienen la intención de centrarse en otras regiones como los océanos Pacífico Norte y Atlántico Sur, donde la nube, las propiedades de la llovizna y la turbulencia difieren enormemente de las del Atlántico norte.