Estudio de sensibilidad de parametrizaciones de capa límite para el pronóstico numérico de eventos de niebla/neblina para el Aeropuerto Internacional “José Martí” de La Habana

2.1 Área de estudio

El MUHA se encuentra ubicado al suroeste de la provincia de La Habana, a unos 13 km de la costa norte, en los 22.989° de latitud Norte y los -82.409° de longitud Oeste. Posee una altura sobre el nivel medio del mar del orden de los 64 m. La instalación tiene una única pista de 4 km de longitud, orientada en dirección SW-NE (AIP, 2014AIP, (2014). IACC. Publicación de Información Aeronáutica (AIP). Instituto de Aeronáutica Civil., 40 pp.). El aeropuerto se ubica en una depresión acotada por la curva de 70 m, llegando cerca de 50 m en sus partes más bajas. Hacia el sudeste de la instalación se localizan elevaciones que oscilan entre los 100 y 120 metros, formando en el entorno terrestre la depresión Lacustre de Ariguanabo (Grillo, 2013Grillo, N. G. (2013). La niebla en el Aeropuerto Internacional “José Martí”, su relación con eventos y variables meteorológicas. Tesis en opción al título de Licenciatura en Meteorología. Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas. La Habana, Cuba. Consultado marzo/2020).

Resultan de interés los sistemas de vientos locales; ya que, el área que circunda la instalación presenta condiciones en el terreno que permiten que desde las alturas del Cacahual y Bejucal, ubicadas al sur, exista un flujo catabático de aire frío y húmedo que favorece un enfriamiento muy marcado, de ahí que bajo condiciones que deriven en la combinación de vientos relativamente débiles y fuerte irradiación nocturna es muy probable la aparición de nieblas. (Grillo, 2013Grillo, N. G. (2013). La niebla en el Aeropuerto Internacional “José Martí”, su relación con eventos y variables meteorológicas. Tesis en opción al título de Licenciatura en Meteorología. Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas. La Habana, Cuba. Consultado marzo/2020).

2.2 Configuración del modelo

Se emplea el modelo WRF-ARW en su versión 3.9, operativo de forma experimental en el Centro Meteorológico Provincial Habana-Artemisa-Mayabeque. Se trabaja con la inicialización de las 0000 UTC, empleando como condiciones iniciales y de frontera el modelo Global Forecast System (GFS), con 0.5° de resolución espacial y un intervalo temporal de 3 horas, para un plazo de 54 horas de pronóstico.

En las corridas se utilizaron dos dominios anidados bidireccionalmente con resoluciones horizontales de 12 km (kilómetros), con 256 x 204 puntos y de 4 km, con 103 x 94 puntos (figura 2.1). Para el estudio se seleccionó el dominio de mayor resolución espacial, que además cuenta con salidas que se imprimen en intervalos temporales de 1 hora.

Las parametrizaciones físicas empleadas se muestran en la tabla 2.1. Dicha configuración se basa en el Uso Avanzado del WRF y Buenas Prácticas (https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/best_practices.html), así como en las evaluaciones de sensibilidad realizadas al Sistema de Predicción Numérica Océano-Atmósfera (SPNOA) (Pérez et al., 2014Pérez, A.; Mitrani, I.; y Díaz, O. (2014). Sistema de Predicción Numérica Océano-Atmósfera para la República de Cuba. Informe de Resultado Científico. Instituto de Meteorología. Centro de Física de la Atmósfera. https://modelos.insmet.cu/static/models/docs/.) y al Sistema de Pronóstico Inmediato (SisPi) (Sierra et al., 2014Sierra M.; Ferrer A.; Hernández R.; González Y.; Cruz R.; Borrajero I.; Rodríguez C. (2014) Sistema de Predicción a muy corto plazo basado en el Acoplamiento de Modelos de Alta Resolución y Asimilación de Datos. Informe de resultado. Programa: “Meteorología y Desarrollo Sostenible del País”. Instituto de Meteorología. DOI: 10.13140/RG.2.1.2888.1127 https://modelos.insmet.cu/static/models/docs/. ).

Con el objetivo de evaluar la sensibilidad de diferentes esquemas de parametrizaciones de PBL en el pronóstico de eventos de niebla/neblina en el área de estudio, se probaron cuatro esquemas de PBL, dos de ellos de cierre local: MYJ y MYNN, uno de cierre no local: YSU y uno híbrido local-no local: ACM2. De estas cuatro parametrizaciones, tres se vincularon a los esquemas de frontera superficial (SL) MM5 y ETA, que se basan en la teoría Monin-Obukhov y uno, ACM2, usa su propio esquema de SL.

2.3 Algoritmos que estiman la visibilidad horizontal

Como se expresó con anterioridad, un grupo de algoritmos que permiten estimar la visibilidad horizontal serán sometidos a evaluación con el propósito de encontrar el más adecuado que permita generar un pronóstico determinístico, el cual pueda ser evaluado con los diferentes esquemas de PBL.

Uno de los algoritmos empleados es el propuesto por (Stoelinga & Warner, 1999Stoelinga, M. T., & Warner, T. T. (1999). Nonhydrostatic, mesobeta-scale model simulations of cloud ceiling and visibility for an East Coast winter precipitation event. Journal of Applied meteorology, 38(4), 385-404.); (ecuación 1 $B=Bcw+Brw+Bci+ Bsn$ ).

Donde:

Donde B es el coeficiente de extinción de la luz ( ${km}^{-1}$ ), y se asocia con la concentración de masa C ( $\frac{g}{m^3}$ ), que corresponde a diferentes especies de hidrometeoros (agua líquida, lluvia, nieve, hielo).

El UPP (Unified Post-procesor), considera un algoritmo muy similar al reflejado en la (ecuación 1 $B=Bcw+Brw+Bci+ Bsn$ ). Sin embargo, difiere de este pues presenta pequeñas variaciones en los coeficientes estáticos asociados a las concentraciones de las diferentes especies de hidrometeoros, además que toma en cuenta las concentraciones de graupel, como puede observarse en la (ecuación 2.2 $B_{\left(sn\right)}=10.36{\left(C_{\left(sn\right)}\right)}^{0.7776}{B}_{\left(gp\right)}=4{\left(C_{\left(gp\right)}\right)}^{0.75}$ ).

Donde:

Otro que emplea la variación de diferentes especies de hidrometeoros, pero combinándola con fluctuaciones de la humedad relativa (rh) y la razón de mezcla (mix) próximas a la superficie es el empleado por la AFWA (Air Force Weather Agency), (Creighton et al., 2014Creighton G.; Kuchera E.; McCormick J.; Rentschler S.; Wickard B. (2014): AFWA Diagnostics in WRF. https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/ )

En este caso no se toma en cuenta la reducción de la visibilidad debido al polvo puesto que para ello el WRF debe tener acoplado el módulo CHEM (Chemical), lo cual no se hizo para esta investigación.

El algoritmo empleado en el modelo RUC (Rapid Update Cycle) también fue considerado en este estudio. En este caso, el mismo considera el mayor valor de humedad relativa entre los dos niveles, de la configuración del modelo, más próximos a la superficie, asumiendo una relación exponencial entre la visibilidad y la humedad relativa (ecuación 4 ${Vis}_{RUC}=60*e^{-2.5*qrh}$ ).

También empleando la humedad relativa, pero en combinación con la depresión del punto de rocío, se estudia la habilidad del algoritmo diseñado por el FSL (Forecast System Laboratory); (ecuación 5 ${Vis}_{FSL}=1.609*6000*\left(\frac{T-Td}{{rh}^{1.75}}\right)$ ). Algunos autores obtienen buenos resultados con la aplicación de esta relación, sin embargo, plantean que su principal dificultad radica en que las detecciones correctas se logran a costa de un incremento en las falsas alarmas (Bang et al., 2009Bang, C. H.; Lee, J. W.; y Hong, S. Y. (2009). Predictability experiments of fog and visibility in local airports over Korea using the WRF model. Korean Soc. Atmos., Vol. 24:92-101 pp.; Lin et al., 2017Lin, C., Zhang, Z., Pu, Z., y Wang, F. (2017). Numerical Simulations of an Advection Fog Event over Shanghai Pudong International Airport with the WRF model. https://www.researchgate.net/publication/320820726, Vol. 31 No. 5:874-889pp.).

El coeficiente 1.609 se emplea para la conversión de millas a kilómetros.

Finalmente, y con un enfoque combinado de los métodos propuestos en la (ecuación 1 $B=Bcw+Brw+Bci+ Bsn$ ) y (ecuación 5 ${Vis}_{FSL}=1.609*6000*\left(\frac{T-Td}{{rh}^{1.75}}\right)$ ) se considera Cvis (Combined Visibility), (Bang et al., 2009Bang, C. H.; Lee, J. W.; y Hong, S. Y. (2009). Predictability experiments of fog and visibility in local airports over Korea using the WRF model. Korean Soc. Atmos., Vol. 24:92-101 pp.; Lin et al., 2017Lin, C., Zhang, Z., Pu, Z., y Wang, F. (2017). Numerical Simulations of an Advection Fog Event over Shanghai Pudong International Airport with the WRF model. https://www.researchgate.net/publication/320820726, Vol. 31 No. 5:874-889pp.). Esta propuesta se basa en calcular simultáneamente los dos métodos y luego seleccionar la visibilidad más baja (ecuación 6 $Cvis=min\left({SW}_{99},{Vis}_{FSL}\right)$ ).

2.4 Parametrizaciones de PBL

Los esquemas de PBL abordan el problema de parametrizar la capa turbulenta que se desarrolla sobre la Tierra debido al calentamiento de la superficie, la cizalladura del viento y la fricción (García-Díez et al., 2013García-Díez, M.; Fernández, J.; Fita, L.; Yagüe, C. (2013). Seansonal dependence of WRF model biases and sensitivity to PBL schemes over Europe. Royal Meteorological Society., Vol. 139.). En la (tabla 2.2) se presentan algunas características resumidas de los esquemas empleados en la presente investigación.

De la tabla 2.2 se considera oportuno aclarar que se corresponde al número de Richardson bulk que excede cierto valor crítico; mientras que TKE se corresponde a la Energía Cinética Turbulenta.

2.5 Datos y verificación de resultados

Se utilizaron los datos reales de visibilidad y de tiempo presente de las observaciones de los informes METAR, disponibles en la base de datos del MUHA.

3.1 Situación sinóptica

Sobre el país se observa la influencia de la periferia del anticiclón que se extiende por aguas del Atlántico occidental sobre el archipiélago cubano, con débiles gradientes de presión y vientos débiles con un flujo medio del segundo cuadrante (figura 3.1). Esta configuración ha sido identificada por varios autores nacionales (Alfonso & Florido, 1993Alfonso A. P.; A. Florido (1993): El clima de Matanzas. Editorial Academia, La Habana, 113 pp.; Entenza, 2006Entenza, L. T. (2006). Estudio Preliminar sobre la ocurrencia de niebla en el Aeroperto Internacional “José Matrí” de La Habana. Revista Cubana de Meteorología ., Vol. 13 No. 1.; Álvarez et al., 2011Álvarez, E. L.; Borrajero, M. I.; Álvarez, M. R.; & León, L. A. (2011ª). “Estudio de la marcha interanual de la frecuencia de ocurrencia de los fenómenos nieblas y neblinas a partir del código de estado de tiempo presente”. Revista Ciencias de la Tierra y el Espacio, (12): 31-46, ISSN: 1729-3790; Grillo, 2013Grillo, N. G. (2013). La niebla en el Aeropuerto Internacional “José Martí”, su relación con eventos y variables meteorológicas. Tesis en opción al título de Licenciatura en Meteorología. Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas. La Habana, Cuba. Consultado marzo/2020) como favorable para la aparición de eventos de niebla/neblina sobre la región occidental del país. Esto se debe fundamentalmente a que la subsidencia generada por el anticiclón limita el ascenso del calor acumulado durante el día hasta las capas bajas, generando una inversión de temperatura en las mismas, así como suficiente enfriamiento superficial como para permitir que la humedad se eleve y alcance la sobresaturación.

3.2 Comportamiento de los diferentes algoritmos en la estimación de la visibilidad horizontal.

Los diferentes algoritmos fueron aplicados a las salidas del WRF. La evaluación de los mismos en aras de seleccionar el de mejor desempeño fue hecha sobre la configuración original del modelo, que utiliza la parametrización de PBL MYJ. Esto persigue el propósito de evaluar posteriormente la reacción de dicho algoritmo ante los otros esquemas de PBL. Los resultados son mostrados en el lapso de las primeras 24 horas de simulación ya que el análisis se centra en la ocurrencia del fenómeno objeto de estudio.

El resultado de la aplicación de dichos algoritmos indica que ninguno de los propuestos fue capaz de representar correctamente el evento de niebla densa ocurrido entre las 10:00 y 13:00 UTC del día 4 (figura 3.2a). Aquellos que están basados exclusivamente en el coeficiente de extinción obtenido a partir de diferentes especies de hidrometeoros ( SW 99 y UPP) muestran valores constantes superiores a los 20 km, lo cual indica que la relación propuesta por ellos resulta ineficiente en el caso analizado. Varias causas pueden incidir en estos resultados, una de ellas es la dificultad del modelo de predecir el contenido de agua líquida diferente de cero cerca de la superficie (Ryerson, 2012Ryerson William R. (2012): Toward improving short-range fog prediction in data-denied areas using the Air Force Agency Mesoscale Ensemble. https://calhoun.nps.edu/handle/10945/17454.).

Los algoritmos RUC y AFWA, que calculan la visibilidad horizontal para la niebla/neblina a partir de los valores de humedad relativa, muestran resultados más precisos que los anteriores, siendo RUC ligeramente más realista; aunque no predice el evento de niebla. Estos resultados conducen a que las relaciones empíricas en ellos empleadas no responden adecuadamente sobre el área de estudio. Esto ha sido identificado también por otros autores, por ejemplo, (Bang et al., 2009Bang, C. H.; Lee, J. W.; y Hong, S. Y. (2009). Predictability experiments of fog and visibility in local airports over Korea using the WRF model. Korean Soc. Atmos., Vol. 24:92-101 pp.) plantean que a los coeficientes empíricos utilizados en los diferentes algoritmos estar basados en mediciones hechas sobre los Estados Unidos, estos pueden no representar adecuadamente las características físico-geográficas de otras regiones del planeta.

FSL resultó más eficiente en el pronóstico que el resto de los algoritmos, al predecir visibilidades horizontales inferiores a 5 km durante el período de aparición del fenómeno (fig 3.2), lo que muestra que el cálculo de la visibilidad horizontal en el aeródromo mejoró significativamente al incluir los valores de la depresión del punto de rocío. En este sentido, la filosofía de cálculo de Cvis, indica que esta relación también puede ser efectiva sobre el área de estudio, obteniendo ambas un bias muy similar en los instantes de aparición del fenómeno sobre el aeropuerto.

Siguiendo con este razonamiento, se encuentra que FSL y Cvis muestran la menor dispersión de los datos pronosticados respecto a los reales, al tomar valores de índice de dispersión inferiores a 0.1, con un aumento posterior a este horario, oscilando Cvis alrededor de 0.2, mientras que FSL alcanza un máximo a las 18:00 UTC superior a 1. En oposición UPP y SW 99 toman valores de índice de dispersión que oscilan entre 0.2 y 0.5, demostrándose que durante el período diurno ocurre la mayor dispersión de los algoritmos respecto los datos observados.

Estos resultados se sostienen por la metodología de medición de la visibilidad, que tiene un alto componente subjetivo. La causa principal se debe a que las estaciones convencionales miden la visibilidad horizontal a partir de un punto de referencia conocido, fijando una cota máxima de visibilidad, en el aeródromo la visibilidad horizontal máxima de interés es 10 km, en cambio el modelo no tiene en cuenta esta restricción.

Los resultados obtenidos por FSL y Cvis también están sustentados por la habilidad del MPNT para representar los campos meteorológicos involucrados en la formulación de dichos algoritmos. En este sentido se obtiene que el WRF tiende a subestimar los valores de humedad relativa cuando esta se aproxima a valores de sobresaturación (fig 3.3a). Estos resultados coinciden con numerosos autores que reflejan resultados similares con el empleo de dicho modelo independientemente del diseño que empleen, tal es el caso de (Román Cascón, 2015Román-Cascón, C.; Yagüe C.; Sastre M.; Maqueda, G. (2012) : Observations and WRF simulations of fog events at the Spanish Northern Plateau. Adv. Sci.Res., 8, 11-18, doi: 10.5194/asr-8-11-2012.; de Paula et al., 2017de Paula, Nórton Franciscatto; Scremin Puhales, Franciano; Anabor, Vagner; Dal Piva, Everson; de Lima Nascimento, Ernani (2015): Mean weather characteristics associated to radiation fog at Santa Maria-RS. Ciência e Natura, Santa Maria v.37 n.3, 2015, Set.- Dez. p. 613 - 624 Revista do Centro de Ciências Naturais e Exatas - UFSM ISSN impressa: 0100-8307 ISSN on-line: 2179-460X. DOI:10.5902/2179-460X17277.; Lin et al., 2017Lin, C., Zhang, Z., Pu, Z., y Wang, F. (2017). Numerical Simulations of an Advection Fog Event over Shanghai Pudong International Airport with the WRF model. https://www.researchgate.net/publication/320820726, Vol. 31 No. 5:874-889pp.).

La depresión del punto de rocío pronosticada por el modelo estuvo en el rango de 1 a 1.5 °C, casi 1 °C por encima de lo registrado en la estación del aeródromo donde, de acuerdo con (Grillo, 2013Grillo, N. G. (2013). La niebla en el Aeropuerto Internacional “José Martí”, su relación con eventos y variables meteorológicas. Tesis en opción al título de Licenciatura en Meteorología. Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas. La Habana, Cuba. Consultado marzo/2020), la mayor cantidad de reportes de niebla en la instalación ocurren con diferencias entre -1 y 1 °C. Estos resultados reflejan un ambiente más cálido pronosticado por el WRF (fig 3.3b) con lo cual la masa de aire aumenta su capacidad de retención de vapor de agua y le cuesta alcanzar el grado de sobresaturación necesario para la formación de la niebla, un hecho que puede haber influido en la subestimación de la intensidad del fenómeno presente en FSL y Cvis.

El análisis dicotómico hecho con los algoritmos, cuyos resultados se reflejan en la (tabla 3.1), resulta concluyente para identificar a FSL y Cvis como los de mayor habilidad sobre el área de estudio. La ausencia de falsas alarmas se debe a que el evento pronosticado fue de menor extensión temporal en comparación con las observaciones.

3.3 Evaluación de las parametrizaciones de PBL

Dado que los resultados de FSL y Cvis son iguales y teniendo en cuenta que este último refleja de forma más ajustada el comportamiento diurno de la visibilidad horizontal, se decide emplear Cvis para la evaluación de los esquemas de PBL.

Al aplicar dicho algoritmo con los esquemas de PBL seleccionados se observan pocas diferencias entre ellos, básicamente todas las parametrizaciones seleccionadas conducen a pronosticar un evento de neblina en lugar de uno de niebla densa, lo cual indica una marcada subestimación de la intensidad del fenómeno (figura 3.4). Sin embargo, ACM2 muestra un comportamiento un tanto diferente. Con dicho esquema Cvis reacciona pronosticando un evento de neblina moderada a fuerte en los horarios previos a la aparición del evento, alcanzando un mínimo de visibilidad en los instantes de mayor intensidad del episodio, sugiriendo una niebla ligera, en lugar de neblina como el resto de las parametrizaciones (MYJ-YSU-MYNN). A pesar de ello pronostica una dispersión temprana del evento, algo en lo que coinciden todos los esquemas de PBL.

Como se vio con anterioridad, en estos resultados influye como los diferentes esquemas de PBL representan el ambiente sinóptico bajo el cual pudiera desarrollarse un episodio de niebla/neblina. Esta sentencia involucra variables como la temperatura, humedad relativa y velocidad del viento, cuya caracterización en eventos de niebla ha sido descrita por varios autores nacionales (Entenza, 2006Entenza, L. T. (2006). Estudio Preliminar sobre la ocurrencia de niebla en el Aeroperto Internacional “José Matrí” de La Habana. Revista Cubana de Meteorología ., Vol. 13 No. 1.; Maura, 2008Maura L.; Rojas Y.; Carnesoltas M.; Rubio C.; Laborde N.; Perigó E.; Baza R. (2008): Comportamiento de la niebla en la provincia de Guantánamo; Hernández et al., 2017Hernández J. F.; González C. M.; González P. M. 2017. “Pronóstico de nieblas en las provincias de Artemisa, La Habana y Mayabeque”. IX Congreso Cubano de Meteorología , La Habana, Cuba. ISBN: 978-959-7167-60-0. Avaliable: Sociedad Meteorológica de Cuba. Consultado: marzo/2020.).

En este sentido, se obtuvo que todos los esquemas subestimaron la humedad relativa, en el entorno del 2-5%, cuando esta se aproxima a valores de sobresaturación, coincidiendo con los resultados de (Román-Cascón, 2012Román-Cascón, C.; Yagüe C.; Sastre M.; Maqueda, G. (2012) : Observations and WRF simulations of fog events at the Spanish Northern Plateau. Adv. Sci.Res., 8, 11-18, doi: 10.5194/asr-8-11-2012.; de Paula et al., 2017de Paula, Nórton Franciscatto; Scremin Puhales, Franciano; Anabor, Vagner; Dal Piva, Everson; de Lima Nascimento, Ernani (2015): Mean weather characteristics associated to radiation fog at Santa Maria-RS. Ciência e Natura, Santa Maria v.37 n.3, 2015, Set.- Dez. p. 613 - 624 Revista do Centro de Ciências Naturais e Exatas - UFSM ISSN impressa: 0100-8307 ISSN on-line: 2179-460X. DOI:10.5902/2179-460X17277.); una diferencia que resultó ser máxima en el horario de las 13:00 UTC, donde la subestimación alcanzó valores cercanos al 10% (figura 3.5a). Se puede observar cómo ACM2 fue el esquema que presentó un comportamiento más realista reduciendo dicha subestimación, pero no consigue alcanzar la sobresaturación, mientras que el resto presenta diferencias poco significativas entre sí en relación a los pronósticos.

Estos resultados se encuentran estrechamente ligados con la presencia de ambientes más cálidos reproducidos por el modelo, donde las diferencias oscilaron entre 0.5 y 2.5 °C, para el caso de la temperatura ambiente (figura 3.5c) y de 0.5 a 3.5 °C, en relación con la temperatura del punto de rocío (figura 3.5d). Nuevamente ACM2 reproduce de forma más realista el comportamiento de la temperatura, aunque su tasa de enfriamiento superficial es menor que la real. El resto de los esquemas incluso pronostican un calentamiento de la superficie en el entorno de las 03:00 UTC que no se corresponde con las mediciones e incrementa el error de pronóstico de la temperatura nocturna ya que, al igual que ACM2, la tasa de enfriamiento es inferior a la real. Estos resultados coinciden con autores como (Bergot & Guedalia, 1993Bergot T.; D. Guedalia (1993): Numerical Forecasting of Radiation Fog. Part I: Numerical Model and Sensitivity Tests. MWR, Vol. 122, No. 6, 12181230. DOI: 10.1175/1520-0493 ; Román-Cascón, 2012Román-Cascón, C.; Yagüe C.; Sastre M.; Maqueda, G. (2012) : Observations and WRF simulations of fog events at the Spanish Northern Plateau. Adv. Sci.Res., 8, 11-18, doi: 10.5194/asr-8-11-2012.; Lin et al., 2017Lin, C., Zhang, Z., Pu, Z., y Wang, F. (2017). Numerical Simulations of an Advection Fog Event over Shanghai Pudong International Airport with the WRF model. https://www.researchgate.net/publication/320820726, Vol. 31 No. 5:874-889pp.; de Paula et al., 2017de Paula, Nórton Franciscatto; Scremin Puhales, Franciano; Anabor, Vagner; Dal Piva, Everson; de Lima Nascimento, Ernani (2015): Mean weather characteristics associated to radiation fog at Santa Maria-RS. Ciência e Natura, Santa Maria v.37 n.3, 2015, Set.- Dez. p. 613 - 624 Revista do Centro de Ciências Naturais e Exatas - UFSM ISSN impressa: 0100-8307 ISSN on-line: 2179-460X. DOI:10.5902/2179-460X17277.), quienes obtienen igualmente que los modelos numéricos muestran cierta tendencia a sobreestimar esta variable en ambientes nocturnos.

Los valores de fuerza del viento fueron sobreestimados en entornos de 2-3 m/s, lo que representó el punto más bajo de las simulaciones. Específicamente los esquemas MYJ y ACM2 fueron los que presentaron errores ligeramente inferiores al resto, pero con sobreestimaciones medias de 2 m/s en los horarios de mayor intensidad del evento cuando el viento estaba prácticamente en calma. Estas velocidades pueden tener influencia en la presencia de ambientes más cálidos dado que pueden inhibir o disminuir la tasa de enfriamiento radiativo. Por otro lado, una mayor fuerza del viento aumenta la mezcla turbulenta con la consecuente intrusión de aire seco proveniente de niveles próximos a la superficie, erosionando la inversión térmica y generando ambientes hostiles para los fenómenos objeto de estudio.

Este razonamiento puede observarse con la construcción de cortes verticales para los primeros 1000 metros desde la superficie empleando las salidas del WRF con las diferentes parametrizaciones (figura 3.6). Se observa una erosión en la inversión térmica en el horario del evento de niebla, relacionada con incrementos en la velocidad del viento en el entorno de las 07:00 UTC, lo que se traduce en un debilitamiento del gradiente de esta capa asociado a la presencia de mezcla turbulenta.

El corte del esquema YSU (figura 3.6a), se observan los menores valores de humedad relativa en superficie, posiblemente relacionados con la menor tasa de enfriamiento radiativo, presentando para las 12:00 UTC valores de temperatura entre 22 y 22.5 °C (la mayor para este horario), lo cual se correlaciona con la disipación más rápida pronosticada por Cvis.

Por otro lado, MYJ y MYNN (figura 3.6c y 3.6d) muestran resultados más realistas en comparación con YSU, con una mayor tasa de enfriamiento en superficie a partir de las 09:00 UTC y mayores valores de humedad relativa, mostrando MYJ resultados ligeramente superiores y una inversión térmica más profunda, evidenciando que este esquema ofrece buenos resultados para situaciones de estabilidad (Avolio et al., 2017Avolio, E. Federico; Miglietta, M. M.; Feudo, L. T.; Calidonna, C. R.; y Sempreviva, A. M. (2017). Sensitivity analysis of WRF model PBL schemes in simulating boundary-layer variables in southern Italy: An experimental campaign. Atmospheric Research.).

Con ACM2 (figura 3.6b) se observa un enfriamiento superficial desde las 03:00 UTC, lo que se corresponde con la predicción de neblina sobre el aeródromo. Sobre las 09:00 UTC aumenta la tasa de enfriamiento radiativo, prediciendo a partir de este horario los mayores valores de humedad relativa comparado con los restantes esquemas y la mayor concentración de esta variable cercana a la superficie. El esquema muestra además la mayor duración temporal de la inversión, con un aumento del gradiente térmico para las 10:30 UTC, aunque no resultó suficiente como para establecer las condiciones de saturación en superficie necesarias para la formación de una niebla densa, mostró los resultados más consistentes con la realidad observada.

A modo de resumen puede plantearse que YSU muestra la menor habilidad en la representación del ambiente para la formación y evolución del fenómeno, lo que pudo corresponderse con la predicción de mayor mezcla turbulenta, un hecho relacionado con que este esquema utiliza un cierre no local, que al enfocarse principalmente en la representación de remolinos más grandes, se espera que funcione mejor en ambientes más inestables según (Penc et al., 2008Penc, R. S., Smith, J. A., Raby, J. W., Dumias, R. E., Reen, B. P., y Dawson, L. P. (2008). Intercomparation of 7 Planetary Boundary-Layer/Surface-Layer Physics Schemes over Compex Terrain for Battlefield Situational Awareness. US Army Research Laboratory.).

De manera general los esquemas locales, MYJ y MYNN, presentaron desempeños similares y ligeramente más realistas que YSU. La causa principal puede estar determinada a partir de que ambos emplean la ecuación de TKE en la parametrización de los flujos turbulentos. No obstante, igualmente se observa en ellos una importante sobreestimación de la velocidad del viento para estos fenómenos, con el incremento de la TKE a partir del aporte de origen mecánico también conducen a un incremento de la mezcla turbulenta lo cual desencadenó un evento más débil y fue un factor propicio para el pronóstico de disipaciones tempranas.

ACM2 presenta una ligera mejoría en la predicción de las variables meteorológicas analizadas respecto a los otros esquemas evaluados, lo que determina que haya representado de manera más precisa las características asociadas a los procesos físicos de PBL sobre el área de estudio para la predicción del evento. Al ser un esquema híbrido utiliza un factor de ponderación para determinar la parte de la mezcla debida al transporte local y no local donde, en condiciones de estabilidad, la parte de mezcla debida al transporte no local se establece en cero (Coniglio et al., 2013Coniglio, M. M.; Correia, J.; Marsh, P. T.; Kong, F. (2013). Verification of Convection-Allowing WRF Model Forecasts of the Planetary Boundary Layer Using Sounding Observations. American Meteorological Society, Vol 28:842-862 pp.), además según (Pleim, 2007Pleim, J. E. (2007). A Combined Local and Nonlocal Closure Model for the Atmospheric Boundary Layer. Part I: Model Description and Testing. Aplied Meteorology and Climatology., Vol. 46:1383-1395 pp.) los perfiles de velocidad del viento en la PBL se representan con mayor precisión cuando se consideran los puntos de vista locales y no locales con respecto a la mezcla vertical. Este resultado es similar a (Lin et al., 2017Lin, C., Zhang, Z., Pu, Z., y Wang, F. (2017). Numerical Simulations of an Advection Fog Event over Shanghai Pudong International Airport with the WRF model. https://www.researchgate.net/publication/320820726, Vol. 31 No. 5:874-889pp.) quienes concluyen que ACM2 representa una buena opción en la predicción de una niebla, (de advección en el caso de los mencionados autores), lo que sugiere que el esquema es adecuado para la representación de estos fenómenos en independencia del mecanismo de formación.

A partir de la realización del análisis binario se corrobora que el esquema ACM2 muestra la mayor habilidad de pronóstico del evento sobre el aeródromo (tabla 3.2).