Afternoon and evening transitions in the atmospheric boundary layerobservational and numerical analysis

  1. SASTRE MARUGAN, MARIANO
Supervised by:
  1. Carlos Yagüe Anguis Director

Defence university: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 16 December 2015

Committee:
  1. María Belén Rodríguez de Fonseca Chair
  2. Gregorio Maqueda Burgos Secretary
  3. David Pino González Committee member
  4. Jorge Navarro Montesinos Committee member
  5. Marie Lothon Committee member

Type: Thesis

Teseo: 122976 DIALNET

Abstract

En su ciclo diario, la capa límite atmosférica (CLA) pasa de una situación convectiva y bien mezclada (diurna) a otra de estabilidad (nocturna). En este periodo, llamado transición vespertina, confluyen forzamientos débiles y habitualmente de signos opuestos. Esto dificulta el estudio de los procesos físicos involucrados, cuyo conocimiento es de gran interés ya que las condiciones micrometeorológicas en la transición pueden influir notablemente sobre fenómenos tan relevantes como la formación de nieblas o episodios de contaminación atmosférica. Con este trabajo se trata de contribuir a mejorar la comprensión y modelización de esta transición en la CLA. Usando medidas experimentales de dos emplazamientos (CIBA y BLLAST) y simulaciones numéricas (modelo WRF), se analiza la evolución de escalas espaciales y temporales, y la importancia de las características del sitio de observación y la estación del año en el posterior desarrollo de la CLA nocturna. Para tratamiento matemático se usa la descomposición de Reynolds, el análisis eddy-covariance y dos técnicas espectrales: la descomposición del flujo multi-resolución y el análisis wavelet. Además, para centrar atención en los efectos micrometeorológicos, las transiciones con notable forzamiento sinóptico se descartan en parte del estudio. Para facilitar la comparación entre días distintos se usa como referencia temporal la hora de la puesta de sol. Los resultados se presentan en 4 grupos: A) Caracterización observacional. Se comparan 3 casos de estudio (BLLAST), 2 de ellos con grandes semejanzas a escala sinóptica y un tercero muy distinto. Además, medidas de forma continuada durante 3 meses (CIBA) son tratadas estadísticamente, construyendo una clasificación de las transiciones con 3 categorías según los valores de viento, inversión de temperatura y umbrales de turbulencia alcanzados. B) Comparación BLLAST-CIBA. Se estudian las diferencias y semejanzas en la evolución promedio de variables atmosféricas a partir de 2 meses de medidas experimentales de cada sitio. También se evalúa el papel de la humedad del suelo durante la transición mediante un experimento con WRF. C) Modelización con WRF. Se investiga la capacidad del modelo para representar los procesos de la transición mediante 3 tipos de experimentos: i) evaluar la sensibilidad de WRF a los esquemas de capa límite (PBL) y suelo (LSM); ii) estudiar la influencia de variar el número de dominios utilizados en la simulación y el tamaño de los mismos; iii) estudiar el impacto del método de auto-inicialización de la humedad y temperatura del suelo. Las simulaciones se validan con observaciones de 2 transiciones en BLLAST. D) Comparativa estacional. Con 6 años consecutivos de medidas (CIBA) se estudian las diferencias y semejanzas en la transición según la época del año. Además, se considera la evolución promedio de la concentración de partículas y su relación con otras variables. Las principales conclusiones obtenidas se resumen en: - La evolución cualitativa promedio de la mayoría de las variables de la ABL no depende del sitio observacional. Las diferencias más relevantes entre un sitio y otro se ciñen a valores absolutos desfases temporales y frecuencia de vientos catabáticos. - La humedad del suelo y del aire influyen en toda la transición a través de su interacción con la turbulencia. Tal efecto es más acusado antes de la puesta de sol y se manifiesta junto al suelo y en niveles superiores. - Las simulaciones de WRF muestran mayor sensibilidad a cambios en el tipo de LSM que en el de PBL. Además, una combinación relativamente sencilla de ambos proporciona buenos resultados globales con frecuencia más próximos a las observaciones que otras configuraciones más sofisticadas. Simular con un único dominio grande da mejores resultados que incrementar el número de dominios anidados. - La evolución de la humedad específica del aire es más dependiente del sitio y de la estación del año que las demás variables atmosféricas estudiadas.