Predicción del viento a escalas sub-kilométricas

La continua mejora en la potencia de calculo de los ordenadores nos permiten aumentar la resolucion en los modelos de prediccion numerica del tiempo, y de esta forma poder utilizar los modelos de mesoescala de forma operativa. Actualmente podemos hablar de un modelo de alta resolucion para resoluciones por debajo de unos 4 km en los que se considera que la conveccion profunda puede tratarse explicitamente. El modelo HARMONIE es uno de estos modelos. HARMONIE es un modelo de area limitada espectral no-hidrostatico, desarrollado por MeteoFrance y ALADIN, en colaboracion con el Centro Europeo de Prediccion Meteorologia a Medio Plazo (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) y el consorcio HIRLAM. Las caracteristica generales del modelo HARMONIE podemos encontrarlo en Morales et al. (2014) aunque describiremos brevemente algunas caracteristicas. Esta construido sobre el nucleo dinamico ALADIN-NH (no-hidrostatico), que es espectral biFourier (asumiendo una zona de extension para la bi-periodicidad de los campos). En su parte temporal es semi-implicito y semi-lagrangiano de dos pasos de tiempo con una coordenada hibrida en la vertical Existen varias parametrizaciones posibles para la fisica. Nosotros utilizaremos la configuracion AROME, adecuada para resoluciones por debajo de 2.5 km (ver Seity et al., 2011 para una descripcion mas detallada).  En principio HARMONIE pueda ser ejecutado a muy alta resolucion incluyendo simulaciones LES (Large Eddy Simulation) pero el modelo esta especialmente preparado para resoluciones de unos 2.5 km. El objetivo de este trabajo es explorar el potencial del modelo HARMONIE para la prediccion a escalas sub-kilometricas y en particular su utilizacion para simulaciones de viento a muy alta resolucion. El aumento de la resolucion horizontal requiere bases de datos topograficos y fisiograficos de resolucion varias veces mayor a la del modelo. En la practica el modelo utiliza una topografia media partiendo de estas bases de datos. Por otra parte se ha demostrado que es beneficioso suavizar algo esta topografia media resultante para evitar problemas de ruido en pequena escala en los niveles inferiores del modelo, que pueden trasladarse a escalas mayores y niveles mas altos (ondas de gravedad). Por eso HARMONIE realiza un suavizado espectral orografico evitando asi un posible aliasing. La resolucion efectiva del modelo (Skamarock, 2004) es del orden de unas 6-8 veces el espaciado de la malla. Un problema frecuente es el de la aparicion de inestabilidad numerica en los modelos cuando aumentamos la resolucion horizontal debido a que el ruido puede producir una acumulacion de energia en las escalas pequenas. El trabajo esta organizado como sigue. La seccion 2 explica el diseno de los experimentos. En la seccion 3 describe la topografica del modelo, la actualizacion de las bases de datos orograficas por unas de mayor resolucion. La seccion 4 introduce el analisis espectral que sera necesario para entender los problemas de estabilidad que pueden aparecer en alta resolucion, y las estrategias seguidas para estabilizar el modelo se describen en la seccion 5. Por ultimo, resumen y conclusiones en la seccion 6.