Una consulta...

[ulises]

Hola

Quería saber si a la hora de hacer pronósticos se toman en cuenta los efectos que las ciudades producen.

Me refiero a los efectos Isla de Calor, efecto obstáculo de la ciudad, los contaminantes atmosféricos que ayudan a la condensación, calor antropogénico, etc.

Tengo entendido que pueden afectar hasta un 15% a las precipitaciones.

[marcos82]

Bueno, parte de la respuesta la podés en los pronos de la página del SMN que muchas veces hace la diferencia entre CABA y alrededores. En gral lo que es temperatura se tiene en cuenta, al menos para lo que es pronóstico para el público general.

Después lo otro, depende de la aplicación para la que se use. En general para un pronóstico operativo en estas cosas no se saca toda la info de un modelo, porque en general la resolución a la que suelen trabajar no es lo suficientemente fina para simular los efectos de una ciudad. A menos que se corran aquellos modelos que son LES (por Large Eddy Simulations) que corren a escalas del orden de los 200 metros, que no son operativos hasta donde conozco, sino que suelen usarse para simulaciones. Estos seguramente han de incluir todo lo que es la química atmosférica con sus procesos, más lo que es generación de aerosoles, debe venir dado de afuera del modelo para poder representarlo.

[ulises]

Bueno, parte de la respuesta la podés en los pronos de la página del SMN que muchas veces hace la diferencia entre CABA y alrededores. En gral lo que es temperatura se tiene en cuenta, al menos para lo que es pronóstico para el público general.

Después lo otro, depende de la aplicación para la que se use. En general para un pronóstico operativo en estas cosas no se saca toda la info de un modelo, porque en general la resolución a la que suelen trabajar no es lo suficientemente fina para simular los efectos de una ciudad. A menos que se corran aquellos modelos que son LES (por Large Eddy Simulations) que corren a escalas del orden de los 200 metros, que no son operativos hasta donde conozco, sino que suelen usarse para simulaciones. Estos seguramente han de incluir todo lo que es la química atmosférica con sus procesos, más lo que es generación de aerosoles, debe venir dado de afuera del modelo para poder representarlo.

Ok, muchas gracias ^^.

OSea que, en teoría, en una distribución estadística suficientemente grande, deberíamos ver más lluvias de las pronosticadas para áreas de ciudades grandes (una media de un 7% superior aprox?) ya que esos factores no se tienen en cuenta.. puede ser? (los factores que no se tienen en cuenta generan un aumento de precipitaciones de manera bastante considerable sobre áreas suburbanas)

Existen datos estadísticos que relacionen el pronóstico dado en relación a lo que realmente sucedió?

Capaz arrojan interesantes desviaciones fijas de error

@Marcelo
@Sebas
@Ale de Castelar
@Nicowilde

[Seba]

Sobre datos estadísticos no me menciones a mi que no tengo nada de información . Esas son las areas de Marce, Nico y Eze

[ulises]

Sobre datos estadísticos no me menciones a mi que no tengo nada de información . Esas son las areas de Marce, Nico y Eze

Quién es Eze?

[Ale de Castelar]

Ezequiel15 el chico de Isidro Casanova.

Ernest tambien capaz, ellos son los expertos en Clima.

[ulises]

Ezequiel15 el chico de Isidro Casanova.

Ernest tambien capaz, ellos son los expertos en Clima.

@Ezequiel15
@Ernest

[marcos82]

Bueno, parte de la respuesta la podés en los pronos de la página del SMN que muchas veces hace la diferencia entre CABA y alrededores. En gral lo que es temperatura se tiene en cuenta, al menos para lo que es pronóstico para el público general.

Después lo otro, depende de la aplicación para la que se use. En general para un pronóstico operativo en estas cosas no se saca toda la info de un modelo, porque en general la resolución a la que suelen trabajar no es lo suficientemente fina para simular los efectos de una ciudad. A menos que se corran aquellos modelos que son LES (por Large Eddy Simulations) que corren a escalas del orden de los 200 metros, que no son operativos hasta donde conozco, sino que suelen usarse para simulaciones. Estos seguramente han de incluir todo lo que es la química atmosférica con sus procesos, más lo que es generación de aerosoles, debe venir dado de afuera del modelo para poder representarlo.

Ok, muchas gracias ^^.

OSea que, en teoría, en una distribución estadística suficientemente grande, deberíamos ver más lluvias de las pronosticadas para áreas de ciudades grandes (una media de un 7% superior aprox?) ya que esos factores no se tienen en cuenta.. puede ser? (los factores que no se tienen en cuenta generan un aumento de precipitaciones de manera bastante considerable sobre áreas suburbanas)

Existen datos estadísticos que relacionen el pronóstico dado en relación a lo que realmente sucedió?

Capaz arrojan interesantes desviaciones fijas de error

¿Pero cómo hacés para probar eso? En general cuando se verifican los pronósticos de precipitación, no se suelen tomar áreas puntuales, sino que la bondad de un pronóstico se hace por promedios areales. Pero aun asumiendo que hacés la verificación en un punto (lo cual es injusto para el modelo por el tema de la resolución, habría que hacer algún promedio areal con algunos puntos vecinos y por otro lado validar el dato observado como representativo de la escala del modelo, lo cual claramente es una tarea no exenta de errores, amén de que ya perdés la resolución de lo que querés comprobar), ¿como hacés para comprobar que el error observado se debe a las causas que vos le atribuís?. Hay otras componentes metidas, como errores sistemáticos en humedad, en calentamiento de la superficie (por citar lo que suele aparecer), y a eso hay que agregarle el tema resolución temporal, con el tema de que los momentos en que el modelo pronostica la precipitación no suele coincidir con el momento en que se observa en un lugar.

No digo que no haya este tipo de cosas que vos decís, lo que digo es que es a priori, con tantos factores dando vueltas, es muy difícil poder atribuir la señal observada a un factor en particular.

[ulises]

Bueno, parte de la respuesta la podés en los pronos de la página del SMN que muchas veces hace la diferencia entre CABA y alrededores. En gral lo que es temperatura se tiene en cuenta, al menos para lo que es pronóstico para el público general.

Después lo otro, depende de la aplicación para la que se use. En general para un pronóstico operativo en estas cosas no se saca toda la info de un modelo, porque en general la resolución a la que suelen trabajar no es lo suficientemente fina para simular los efectos de una ciudad. A menos que se corran aquellos modelos que son LES (por Large Eddy Simulations) que corren a escalas del orden de los 200 metros, que no son operativos hasta donde conozco, sino que suelen usarse para simulaciones. Estos seguramente han de incluir todo lo que es la química atmosférica con sus procesos, más lo que es generación de aerosoles, debe venir dado de afuera del modelo para poder representarlo.

Ok, muchas gracias ^^.

OSea que, en teoría, en una distribución estadística suficientemente grande, deberíamos ver más lluvias de las pronosticadas para áreas de ciudades grandes (una media de un 7% superior aprox?) ya que esos factores no se tienen en cuenta.. puede ser? (los factores que no se tienen en cuenta generan un aumento de precipitaciones de manera bastante considerable sobre áreas suburbanas)

Existen datos estadísticos que relacionen el pronóstico dado en relación a lo que realmente sucedió?

Capaz arrojan interesantes desviaciones fijas de error

¿Pero cómo hacés para probar eso? En general cuando se verifican los pronósticos de precipitación, no se suelen tomar áreas puntuales, sino que la bondad de un pronóstico se hace por promedios areales. Pero aun asumiendo que hacés la verificación en un punto (lo cual es injusto para el modelo por el tema de la resolución, habría que hacer algún promedio areal con algunos puntos vecinos y por otro lado validar el dato observado como representativo de la escala del modelo, lo cual claramente es una tarea no exenta de errores, amén de que ya perdés la resolución de lo que querés comprobar), ¿como hacés para comprobar que el error observado se debe a las causas que vos le atribuís?. Hay otras componentes metidas, como errores sistemáticos en humedad, en calentamiento de la superficie (por citar lo que suele aparecer), y a eso hay que agregarle el tema resolución temporal, con el tema de que los momentos en que el modelo pronostica la precipitación no suele coincidir con el momento en que se observa en un lugar.

No digo que no haya este tipo de cosas que vos decís, lo que digo es que es a priori, con tantos factores dando vueltas, es muy difícil poder atribuir la señal observada a un factor en particular.

Me voy a poner en contacto con algunos yankees a ver que onda ellos y te digo.

Capaz ellos lo implementan, dado que tienen muchisimas mas metropolis que nosotros.

Quiero ver que tan aplicable podría ser.

El tema del calentamiento en superficie es justamente esto. Los errores se deben a que los factores no se toman en cuenta.
En el caso del tema tempora, bueno.. calculo que solamente habría que tomar datos en donde el pronóstioc acierta en el tiempo pero no en la precipitación, y ver en ese momento que tan fuerte eran los factores que menciono.

A ver, no creo que sea algo tan difícil. Es ucestión de crear una escala que mida el nivel de importancia en un momento dado del "Factor ciudad" por llamarlo de alguna manera. Si el tiempo pronosticado coincide con lo real pero la precipitación no, ahi miramos la escala "factor ciudad". Si hayamos coincidencias, bueno, podríamos sacar conclusiones.

El factor ciudad sería lo más dificil de determinar, pero no imposible en absoluto. Si, necesitas geografos, demografos y una mezcla interesante. Pero es como todo en la historia, cuestión de salir a investigar. Gauss estuvo 20 años haciendo de dora la exploradora para sacar un par de medidas sobre la superficie de la Tierra. (un ejemplo absurdo pero real)

[marcos82]

Estaría bueno si podés pasar el link a publicaciones que estén referidas al tema, sobre todo para tener una teoría sobre la cual trabajar.

Después, para verlo a nivel país, lo primero que haría es ver si esto se puede aplicar a la ciudad de Buenos Aires, que es la metrópoli más grande y de la que más datos se tienen. Y con ello, buscaría primero si observacionalmente hay evidencias de este comportamiento. Lo cual ya tiene sus bemoles, más que nada para aislar efectos. Se me ocurre buscar situaciones en las que la lluvia/convección no se haya dado en días con mucho viento sinóptico (imagino que si el viento es importante el efecto de ventilación debe pesar más y el efecto de la ciudad es menos claro que si el viento de gran escala es débil) y que la misma haya sido originada de parcelas de superficie o cercanas (lo cual ya nos mete en la época cálida, habrá pocos casos de invierno imagino). Ahora, al meter la época cálida, hay otro factor que es ajeno a la ciudad y es el tema de la brisa de río que siempre está dando vuelta, y que creo que es el factor más difícil de aislar. No se me ocurre cómo sacarlo de en medio, porque si hay alguna señal de mayor precipitación en la ciudad en horas vespertinas respecto de otras estaciones, ¿cómo saber si se debe o no a la brisa?. La única manera de saberlo con mayor certeza creo yo es teniendo una red de estaciones bien densa en toda la región (o sea, armando una mesorred en toda la región para poder registrar al mayor detalle posible todo el fenómeno y ver si hay un máximo en torno a la posición del frente de brisa).

Con todo esto, se me ocurren dos posibilidades. La primera es usar datos de pluviómetros, y hacer una estadística de los máximos de pp, siempre teniendo una red muy densa y con una buena cantidad de eventos (y con la clasificación bien hecha de los eventos, lo cual es un laburo, pero que se puede hacer, más la instalación de los pluviómetros para hacer tipo una campaña de medición, digamos durante un verano por ejemplo). Pero en términos de cuentas, es relativamente sencillo de hacer.
La otra opción, a falta de la mesorred de pluviómetros, es usar la info del radar de Ezeiza. Buscar para esos eventos el comportamiento de los ecos, y ver si hay una tendencia a la intensificación de aquellos ecos que pasan por la ciudad. Esto tiene una complejidad y es que habría que armar algún algoritmo de tracking de sistemas (algo nada fácil, más teniendo en cuenta la experiencia que tenemos acá para hacer un algoritmo de estos para seguir ciclones) y ver ese comportamiento. Pero otra vez, va a aparecer la famosa brisa en el medio (y lo bueno es que con el doppler podemos identificar la posición del frente de brisa), y ver si hay una alta correlación de la intensificación de la lluvia (en caso de existir tal intensificación) con ese frente de brisa. Si la correlación no existe, entonces tal vez podría haber algún otro fenómeno involucrado, sería un bardo determinar qué es, pero al menos dejaría una interesante pregunta abierta.

Después de todo este laburo, sumamente interesante e instructivo, y una vez convencido de que efectivamente el efecto de la ciudad tiene un efecto real sobre la precipitación, iría por el lado de la verificación de los pronósticos.