Tormentas extremas

Microclimav0

Responsable:Niccolò Calandri

Para calcular el Riesgo Tormentas extremas, utilizamos las siguientes variables [Copernicus Climate Data Store (CDS)]:

daily air temperature: temperatura media diaria (°C) del aire, a varias altitudes.
daily relative humidity: humedad relativa media diaria del aire, a varias altitudes.
daily eastward wind: media diaria del componente hacia el este de la velocidad del viento ( $\text{m/s}$ ), a varias altitudes.
daily northward wind: media diaria del componente hacia el norte de la velocidad del viento ( $\text{m/s}$ ), a varias altitudes.

El Riesgo de Tormentas Extremas evalúa el potencial de desarrollo de fenómenos convectivos severos, como tormentas eléctricas violentas, granizadas de gran tamaño y tornados. El riesgo no se basa en una única variable, sino en la identificación de días en los que se dan simultáneamente tres 'ingredientes' atmosféricos fundamentales para la formación de estas tormentas.

Los tres indicadores clave calculados son:

Wind Shear (Cizalladura del Viento con la Altura): La diferencia de velocidad y dirección del viento entre la atmósfera baja y la alta. Una $\text{Wind Shear}$ elevada es crucial porque permite que las tormentas se organicen, roten (formando supercélulas) y duren más.
CAPE (Energía Potencial Convectiva Disponible): Mide la inestabilidad de la atmósfera, representando el 'combustible' disponible para una tormenta. Valores elevados de $\text{CAPE}$ indican que una masa de aire ascendente se acelerará violentamente hacia arriba, generando fuertes corrientes y tormentas potentes.
CIN (Inhibición Convectiva): Representa una capa de aire estable cerca del suelo que actúa como una 'tapa', obstaculizando la formación de tormentas. Para que una tormenta se desarrolle, esta capa debe ser débil o estar ausente (valores de $\text{CIN}$ bajos o muy negativos).

El $\text{Wind Shear}$ se calcula a partir de los datos de $\text{eastward wind}$ ( $u$ ) y $\text{daily northward wind}$ ( $v$ ), evaluados en las altitudes de 1000hPa (aproximadamente 100m, “bajo”) y 500hPa (aproximadamente 5.5km, “alto”), utilizando la siguiente fórmula:

$\text{Cizalladura del Viento} = \sqrt{\Delta u^2 + \Delta v^2}$ donde $\Delta u = u_{\text{alto}} - u_{\text{bajo}}$ y $\Delta v = v_{\text{alto}} - v_{\text{bajo}}$ .

Los indicadores $\text{CAPE}$ y $\text{CIN}$ se calculan utilizando la librería metpy, a partir de los datos de $\text{air temperature}$ y $\text{relative humidity}$ a las diversas altitudes.

Un 'Día con Potencial Severo' se identifica cuando estos tres indicadores superan simultáneamente sus respectivos umbrales críticos: $\text{Cizalladura del Viento} > 18 \text{ m/s}$ , $\text{CAPE} > 1000 \text{ J/kg}$ y $\text{CIN} < -50 \text{ J/kg}$ . El nivel de riesgo anual está determinado por el recuento total de estos días ( $\text{N}_{\text{severo}}$ ) durante el año.

La metodología descrita para la evaluación del 'Riesgo de Tormentas Extremas' es una aplicación directa y científicamente rigurosa del enfoque basado en los 'ingredientes' (ingredients-based approach), que es el fundamento de la predicción moderna de tormentas violentas.

Este método se considera el estándar de referencia porque no se limita a un único parámetro, sino que evalúa la coexistencia de las condiciones atmosféricas necesarias para la génesis de fenómenos convectivos organizados y severos.

Flash Flood Forecasting: An Ingredients-Based Methodology (Previsión de Inundaciones Repentinas: Una Metodología Basada en Ingredientes) Este es uno de los artículos que consolidó el enfoque basado en ingredientes para todo tipo de predicciones de eventos convectivos. Explica que para tener un evento severo, un solo ingrediente (por ejemplo, alta inestabilidad) no es suficiente, sino que se requiere su superposición en el espacio y el tiempo. Nuestra metodología, que requiere la presencia simultánea de $\text{CAPE}$ , $\text{CIN}$ bajo y $\text{Shear}$ , es la aplicación de este principio fundamental.

A Baseline Climatology of Sounding-Derived Supercell andTornado Forecast Parameters (Una Climatología de Referencia de los Parámetros de Predicción de Supercélulas y Tornados Derivados de Sondeos) Este estudio fundamental analizó miles de perfiles atmosféricos para identificar los valores de $\text{CAPE}$ y $\text{Wind Shear}$ más comúnmente asociados con tormentas de supercélula (la tipología más peligrosa). Demostró que valores de Deep Layer Shear (Cizalladura de Capa Profunda, 0-6 km) de 18-20 $\text{m/s}$ (35-40 nudos) y $\text{CAPE}$ superiores a 1000 $\text{J/kg}$ son típicos de los ambientes que producen supercélulas y tornados. Nuestros umbrales están, por lo tanto, respaldados por este estudio.
Storm Prediction Center (SPC) (Centro de Predicción de Tormentas ( $\text{SPC}$ )) El $\text{SPC}$ proporciona directrices operativas a sus meteorólogos que especifican las 'reglas generales' para la predicción de tormentas severas. Estas guías confirman que:
$old{CAPE} > 1000 \text{ J/kg}$ indica inestabilidad moderada, suficiente para tormentas robustas.
$old{Wind Shear (0-6 \text{ km})} > 18 \text{ m/s} (sim 35 \text{ nudos})$ es un umbral clave para la organización de las tormentas en sistemas más complejos y duraderos (supercélulas).
$old{CIN} < -50 \text{ J/kg}$ (o valores cercanos a cero) indica que la 'tapa' es débil y fácilmente superable por las corrientes ascendentes, permitiendo el desencadenamiento de la convección.

The spatial distribution of severe thunderstorm and tornado environments from global reanalysis data (La distribución espacial de los entornos de tormentas severas y tornados a partir de datos de reanálisis global) Este es un artículo pionero y uno de los más citados en el campo, en el que los autores siguen exactamente la metodología que describimos: utilizaron datos de reanálisis global para contar el número de días al año en que los valores de $\text{CAPE}$ y $\text{Wind Shear}$ superaban simultáneamente los umbrales críticos. De esta manera, crearon el primer mapa climatológico global de los 'ambientes favorables' a las tormentas severas. Estudios más recientes utilizan el mismo método (contar los días $\text{N}_{\text{severo}}$ ) aplicándolo a los modelos climáticos para proyectar cómo cambiará el riesgo de tormentas extremas en un mundo más cálido. En conclusión, nuestra metodología refleja el estado del arte. Es una aplicación del paradigma basado en ingredientes ( $\text{Doswell \text{ et al.}}$ ), utiliza indicadores y umbrales validados por la investigación y la práctica operativa ( $\text{Rasmussen & Blanchard, SPC}$ ), y evalúa el riesgo anual con un método estándar en la climatología de fenómenos severos ( $\text{Brooks \text{ et al.}}$ ).

Fuentes de Datos y Referencias

Fuentes

WRD_CDSCM_99

Metodología

La idea de descomponer la predicción de tormentas severas en ingredientes clave (inestabilidad, humedad, levantamiento y cizalladura del viento) fue formalizada y popularizada por estudios que transformaron la meteorología operativa.
• [Flash Flood Forecasting: An Ingredients-Based Methodology](Flash Flood Forecasting: An Ingredients-Based Methodology) (Previsión de Inundaciones Repentinas: Una Metodología Basada en Ingredientes)
Este es uno de los artículos que consolidó el enfoque basado en ingredientes para todo tipo de predicciones de eventos convectivos. Explica que para tener un evento severo, un solo ingrediente (por ejemplo, alta inestabilidad) no es suficiente, sino que se requiere su superposición en el espacio y el tiempo. Nuestra metodología, que requiere la presencia simultánea de $\text{CAPE}$ , $\text{CIN}$ bajo y $\text{Shear}$ , es la aplicación de este principio fundamental.

Los tres indicadores utilizados y los umbrales correspondientes son parámetros estándar ampliamente documentados en la literatura científica y utilizados a diario por los centros de predicción meteorológica, como el Storm Prediction Center (SPC - Centro de Predicción de Tormentas) estadounidense, que es una autoridad mundial en la materia.
• [A Baseline Climatology of Sounding-Derived Supercell andTornado Forecast Parameters](A Baseline Climatology of Sounding-Derived Supercell andTornado Forecast Parameters) (Una Climatología de Referencia de los Parámetros de Predicción de Supercélulas y Tornados Derivados de Sondeos)
Este estudio fundamental analizó miles de perfiles atmosféricos para identificar los valores de $\text{CAPE}$ y $\text{Wind Shear}$ más comúnmente asociados con tormentas de supercélula (la tipología más peligrosa). Demostró que valores de Deep Layer Shear (Cizalladura de Capa Profunda, 0-6 km) de 18-20 $\text{m/s}$ (35-40 nudos) y $\text{CAPE}$ superiores a 1000 $\text{J/kg}$ son típicos de los ambientes que producen supercélulas y tornados. Nuestros umbrales están, por lo tanto, respaldados por este estudio.
• [Storm Prediction Center (SPC)](Storm Prediction Center (SPC)) (Centro de Predicción de Tormentas ( $\text{SPC}$ ))
El $\text{SPC}$ proporciona directrices operativas a sus meteorólogos que especifican las 'reglas generales' para la predicción de tormentas severas. Estas guías confirman que:

$old{CAPE} > 1000 \text{ J/kg}$ indica inestabilidad moderada, suficiente para tormentas robustas.
$old{Wind Shear (0-6 \text{ km})} > 18 \text{ m/s} (sim 35 \text{ nudos})$ es un umbral clave para la organización de las tormentas en sistemas más complejos y duraderos (supercélulas).
$old{CIN} < -50 \text{ J/kg}$ (o valores cercanos a cero) indica que la 'tapa' es débil y fácilmente superable por las corrientes ascendentes, permitiendo el desencadenamiento de la convección.

El enfoque de contar el número de días al año en los que se dan simultáneamente las condiciones favorables a tormentas severas es el método estándar utilizado en la investigación climatológica para estudiar cómo el riesgo de tormentas extremas podría cambiar en el futuro.
• [The spatial distribution of severe thunderstorm and tornado environments from global reanalysis data](The spatial distribution of severe thunderstorm and tornado environments from global reanalysis data) (La distribución espacial de los entornos de tormentas severas y tornados a partir de datos de reanálisis global)
Este es un artículo pionero y uno de los más citados en el campo, en el que los autores siguen exactamente la metodología que describimos: utilizaron datos de reanálisis global para contar el número de días al año en que los valores de $\text{CAPE}$ y $\text{Wind Shear}$ superaban simultáneamente los umbrales críticos. De esta manera, crearon el primer mapa climatológico global de los 'ambientes favorables' a las tormentas severas. Estudios más recientes utilizan el mismo método (contar los días $\text{N}_{\text{severo}}$ ) aplicándolo a los modelos climáticos para proyectar cómo cambiará el riesgo de tormentas extremas en un mundo más cálido.
En conclusión, nuestra metodología refleja el estado del arte. Es una aplicación del paradigma basado en ingredientes ( $\text{Doswell \text{ et al.}}$ ), utiliza indicadores y umbrales validados por la investigación y la práctica operativa ( $\text{Rasmussen & Blanchard, SPC}$ ), y evalúa el riesgo anual con un método estándar en la climatología de fenómenos severos ( $\text{Brooks \text{ et al.}}$ ).