La dinámica de los océanos y cómo influyen en eventos meteorológicos

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La dinámica de los océanos y cómo influyen en eventos meteorológicos

Un equipo de investigadores de la Universidad de Brown en Rhode Island, Estados Unidos, ha realizado una visión clave de cómo los modelos oceánicos de alta resolución simulan la disipación de las turbulencias en el océano global. Su investigación podría ser útil para desarrollar nuevos modelos climáticos que capturen mejor la dinámica de los océanos.

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

“Puedes pensar en estos remolinos como el clima del océano”, dijo Baylor Fox-Kemper, coautor del estudio y profesor asociado en el Departamento de Ciencias Terrestres, Ambientales y Planetarias de la Universidad de Brown. “Al igual que las tormentas en la atmósfera, estos remolinos ayudan a distribuir energía, calor, salinidad y otras cosas alrededor de los océanos. Por lo tanto, la comprensión de cómo disipan su energía nos da una imagen más precisa de la circulación del océano”.

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

“Esa teoría solo se aplica a remolinos en sistemas tridimensionales”, dijo Fox-Kemper. “Los remolinos de mesoescala están en la escala de cientos de kilómetros, pero 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, dice Fox-Kemper, los remolinos bidimensionales tienden a fundirse en grandes y más grandes.

“Puedes verlo si arrastras el dedo suavemente sobre una pompa de jabón”, dijo. “Dejas atrás esta racha 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 alto nivel no se entiende tan bien matemáticamente como la disipación a escala reducida. Eso es lo que Fox-Kemper y Brodie Pearson, un científico investigador de Brown, querían hacer con este estudio.

Utilizaron un modelo oceánico de alta resolución que ha demostrado que hace un buen trabajo al unir las observaciones satelitales directas del sistema oceánico mundial. La alta resolución del modelo significa que es capaz de simular remolinos del orden de 100 kilómetros de ancho. Pearson y Fox-Kemper querían analizar en detalle cómo el modelo lidió con la disipación de remolinos en términos estadísticos.

“Corrimos cinco años de circulación oceánica en el modelo, y medimos la amortiguación de la energía en cada punto de para ver cuáles son las estadísticas”, dijo Fox-Kemper. Con ello, descubrieron que la disipación siguió a lo que se conoce como una distribución lognormal: una en la que una cola de la distribución domina el promedio.

“Existe la vieja broma de que si tienes 10 personas normales en una habitación y Bill Gates entra, todos ganan un billón de dólares en promedio, eso es una distribución lognormal”, dijo Fox-Kemper. “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”.

Fox-Kemper señaló que la disipación a escala reducida de los remolinos en 3-D también sigue una distribución lognormal. Por lo tanto, a pesar de la dinámica inversa, “hay una transformación equivalente que le permite predecir la lognormalidad tanto en sistemas 2-D como 3-D”.

Los investigadores dicen que esta nueva visión estadística será útil en el desarrollo de simulaciones oceánicas que no son tan costosas desde el punto de vista computacional como la utilizada en este estudio. Con este modelo, los investigadores tardaron dos meses en utilizar mil procesadores para simular tan solo cinco años de circulación oceánica.

“Si quieres simular cientos o miles o años, o si quieres algo que puedas incorporar dentro de un modelo climático que combine la dinámica atmosférica y oceánica, necesitas un modelo que simplemente es computacionalmente intratable”, dijo Fox-Kemper.

“Si comprendemos las estadísticas de cómo los remolinos de mesoescala se disipan, podríamos ser capaces de convertirlos en nuestros modelos más bastos. En otras palabras, podemos capturar los efectos de los remolinos de mesoescala sin realmente simularlos directamente”.

Los resultados también podrían proporcionar un control sobre futuros modelos de alta resolución que ayudarían a indagar en el comportamiento de océanos, sus fluctuaciones de temperatura y el impacto que éstas tienen sobre la atmósfera terrestre y la formación de ciclones tropicales, por ejemplo.

“Saber esto nos hace mucho más capaces de descubrir si nuestros modelos están haciendo lo correcto y cómo mejorarlos”, dijo Fox-Kemper. “Si un modelo no está produciendo esta lognormalidad, entonces probablemente esté haciendo algo mal”.

Phys.

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By | 2018-03-06T18:29:22+00:00 febrero 28th, 2018|Clima, La Tierra, News, Océanos|Comentarios desactivados en La dinámica de los océanos y cómo influyen en eventos meteorológicos

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