Investigadores de China han evaluado la precisión del modelo WRF-Solar en la simulación de la radiación global y difusa, señalando su sensibilidad a la profundidad óptica de los aerosoles (AOD), el espesor óptico de las nubes (COT) y el ángulo cenital solar (SZA).
El modelo Weather Research and Forecasting (WRF) se desarrolló en 2016 dentro del proyecto Sun4Cast financiado por el Departamento de Energía de Estados Unidos. El modelo es de dominio público y puede descargarse desde el repositorio oficial de WRF en Github.
“Desde el lanzamiento de WRF-Solar, su rendimiento en la simulación de la radiación difusa en regiones localizadas en China y la sensibilidad a los parámetros atmosféricos no se han explorado completamente”, dijo el grupo de investigación. “El objetivo de este estudio era comprobar la precisión de la simulación de WRF-Solar para la radiación global y difusa utilizando propiedades ópticas de aerosoles basadas en satélites, que se obtuvieron a partir de un espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada”.
El modelo WRF se utiliza ampliamente para la predicción meteorológica. Utiliza el esquema Rapid Radiative Transfer Model for Global Climate Models (RRTMG) como entrada de radiación de onda corta, y el WRF-Dudhia como esquema de radiación. Además, el modelo WRF-Solar utiliza la entrada AOD para sus predicciones, mientras que el WRF-Dudhia no.
En su misión de subrayar las sensibilidades del modelo WRF-Solar, los académicos han comparado sus predicciones con observaciones reales medidas en la Universidad de Wuhan. En cuanto a la sensibilidad de la AOD, los investigadores comprobaron que el error de simulación disminuía gradualmente con el aumento de la AOD. Este parámetro mide la dispersión y absorción de la luz por partículas diminutas, o aerosoles, en la atmósfera.
“Las desviaciones estándar de los errores de simulación correspondientes a tres rangos diferentes de AOD, de menos de 0,4, entre 0,4 y 0,8 y mayor o igual a 0,8, fueron de 162,12, 158,15 y 135,45 W m-2 de radiación difusa, respectivamente”, señalaron. “Sin embargo, cuando la AOD es mayor o igual a 0,8, el modelo sobreestimó la radiación difusa, con un sesgo medio de 58,57 W m-2”.
En cuanto al COT, que mide la eficacia con la que una capa de nubes dispersa y absorbe la luz solar, los investigadores comprobaron que el error disminuía al aumentar el COT. Las desviaciones típicas del sesgo correspondiente al COT oscilan entre menos de 20, entre 20 y 40, entre 40 y 60, y más de 60, alcanzando 173,40, 149,45, 133,84 y 99,11 W m-2, respectivamente.
Los científicos también analizaron la dependencia del error de WRF-Solar con respecto a la SZA. “El error de simulación aumentó a medida que disminuía la SZA”, señalaron. “Cuando SZA <30 grados, se observaron sesgos muy discretos de la radiación difusa y global simulada, con desviaciones estándar del sesgo de 245,40 y 286,65 W m-2 y diferencias medias de 79,20 y -3,62Wm-2, respectivamente. Sin embargo, cuando la SZA está entre 50 y 70 grados, los sesgos de la radiación difusa y global simulados fueron pequeños, con desviaciones estándar de 136,90 y 121,77 W m-2, respectivamente”.
Sin embargo, al comparar el WRF-Solar con el WRF-Dudhia, los investigadores encontraron que el primero era superior. “En general, el WRF-Solar mejorado proporciona previsiones muy precisas en condiciones despejadas. En condiciones de cielo despejado y nuboso, se obtuvieron malos resultados de comparación entre WRF-Solar y el modelo WRF tradicional, y la radiación solar global simulada se sobreestimó en gran medida”.
Sus conclusiones están disponibles en el estudio “Assessment of the high-resolution estimations of global and diffuse solar radiation using WRF-Solar” (Evaluación de las estimaciones de alta resolución de la radiación solar global y difusa mediante WRF-Solar), publicado en Advances in Climate Change Research. Como conclusión del artículo, el grupo de investigación ha subrayado la “necesidad de mejorar la representación de las nubes y la circulación en el modelo mediante la parametrización física y la mejora de las técnicas de asimilación de datos de nubes y aerosoles de satélite”.
El equipo estaba formado por académicos de la Universidad China de Geociencias y del Laboratorio Hubei Luojia.
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