Análisis de engelamiento y nevadas en la Península Ibérica mediante modelos numéricos
- FERNANDEZ GONZALEZ, SERGIO
- José Luis Sánchez Gómez Director/a
- Francisco Valero Rodríguez Director/a
Universitat de defensa: Universidad Complutense de Madrid
Fecha de defensa: 12 de de febrer de 2016
- Arturo Romero Salvador President/a
- María José Fernández Figueroa Secretari/ària
- Laura López Campano Vocal
- María Luisa Martín Vocal
- Jean Dessens Vocal
Tipus: Tesi
Resum
Año tras año no cesan de aumentar las pérdidas tanto económicas como personales causadas por desastres naturales. Durante las últimas décadas ha aumentado la exposición ante ciertos riesgos meteorológicos, debido principalmente al aumento de la población y la construcción de viviendas e infraestructuras en zonas inadecuadas. Así mismo, es posible que dentro del actual escenario de calentamiento global se esté incrementando tanto la virulencia como la frecuencia con la que aparecen determinados fenómenos meteorológicos. Considerando este escenario resulta de vital importancia la mejora del conocimiento de estos fenómenos, con el fin de conocer con precisión y con la mayor antelación posible el alcance que pudiera tener un determinado fenómeno meteorológico. Esto permitiría reducir la vulnerabilidad al riesgo y, de esta forma, minimizar los daños provocados. Con este propósito, en esta memoria de tesis doctoral se pretende analizar en detalle determinados riesgos meteorológicos. Concretamente, esta investigación se va a enfocar en el análisis mediante modelos numéricos de predicción meteorológica de episodios de engelamiento y nevadas registrados en la península ibérica. En la actualidad todavía existe elevada incertidumbre a la hora de predecir de forma adecuada este tipo de episodios, lo que dificulta la toma de decisiones en situaciones de emergencia. La primera fase de la investigación se ha centrado en la observación in situ de episodios de engelamiento y nevadas, para lo que se realizaron campañas experimentales para la recogida de datos meteorológicos durante este tipo de situaciones. Para el caso del engelamiento la zona de estudio elegida fue la Sierra de Guadarrama, mientras que para el estudio de nevadas se ha seleccionado la cuenca del Duero. En superficie se ha podido disponer de datos proporcionados por: una cámara de nubes para la medida de la concentración de núcleos de congelación; un radiómetro de microondas para la elaboración de perfiles verticales de temperatura, humedad, densidad de vapor y contenido de agua líquida; un micro radar capaz de obtener perfiles verticales de reflectividad y contenido de agua líquida; un sensor de tiempo presente para estimar la visibilidad, así como cantidad y tipo de precipitación. Estos datos han sido complementados con los adquiridos por la sonda Cloud, Aerosol and Precipitation Spectrometer instalada bajo el ala izquierda de la aeronave C-212- 200, que fue utilizada para la obtención de datos dentro de sistemas nubosos durante 10 vuelos científicos realizados durante los inviernos de 2011/12 y 2012/13. Además, se han utilizado imágenes y datos adquiridos por el satélite METEOSAT de segunda generación durante estos episodios. Posteriormente, se han analizado un total de quince días durante los que se registraron nevadas en la cuenca del Duero. Estas nevadas fueron observadas durante los años 2013 y 2014 por los 97 pluviómetros y pluvionivómetros que componen la red de observación de la Confederación Hidrográfica del Duero. Se han seleccionado los eventos más generalizados dentro de la zona de estudio, fijando como criterio que hubiese nevado en al menos 20 municipios de la cuenca del Duero. Finalmente, tanto los episodios de engelamiento como los de nevadas han sido modelizados con el modelo mesoscalar WRF. Los conocimientos adquiridos han posibilitado el desarrollo de nuevas aplicaciones para la previsión de engelamiento basadas en los factores meteorológicos asociados a su aparición. De forma análoga, se ha optimizado una herramienta para la gestión de nevadas utilizando una metodología de conjuntos que permite contar con información probabilística sobre el riesgo de nevadas.