VAMOS Ocean-Cloud-Land-Atmosphere Study (VOCALS)

Introducción

El proyecto VOCALS es un esfuerzo internacional cuyo principal objetivo es mejorar el entendimiento de los factores que afectan el clima en el oceano Pacífico suroriental, frente a la costa de Sudamérica. Este interés está fuertemente motivado por la gran influencia que tienen las persistentes nubes bajas en esta región sobre el balance de energía del planeta, las cuales son además una de las principales fuentes de incertidumbre en los escenarios climáticos futuros.

Para Perú, esta región tiene gran importancia a escala más local, ya que el mar peruano tiene una gran riqueza biológica que nos hace uno de los principales productores pesqueros del mundo. Esto se debe principalmente a la acción del viento a lo largo de la costa y del efecto de la rotación de la Tierra, el cual resulta en un afloramiento costero de aguas más profundas que contienen nutrientes que favorecen la producción biológica.

La participación del Perú en el proyecto VOCALS ha estado orientada a un mejor entendimiento de los procesos relevantes al ecosistema del mar peruano. En particular, el Instituto Geofísico del Perú (IGP) se ha concentrado en entender los aspectos meteorológicos cerca a la costa utilizando una combinación de observaciones, teoría y modelos. Las preguntas científicas principales que se buscan responder son:

1. ¿Cuál es la distribución espacial de los vientos cerca a la costa y cuáles son los procesos físicos responsables?
2. ¿Por qué la región de Ica tiene cielos persistentemente despejados, en contraste con el resto de la costa?

VOCALS-REx

Una de las principales actividades dentro de VOCALS fue el "experimento regional" (VOCALS REx), el cual consistió en una campaña observacional intensiva que tuvo lugar entre octubre y noviembre del 2008 y que contó con una gran variedad de plataformas e instrumentos (ver figura siguiente).

Como parte de esta campaña, en octubre del 2008 el Perú realizó un crucero oceanográfico de dos semanas frente a la costa de Ica, la cual es una de las zonas de vientos más intensos y mayor afloramiento costero, en colaboración con el Instituto del Mar del Perú (IMARPE) y el Institut de Recherche pour le Développement (IRD) de Francia. Para el crucero se utilizó el BIP José Olaya del IMARPE. El IGP estuvo a cargo de la componente atmosférica de estas observaciones, la cual consistió en el lanzamiento de 132 radiosondas (ver figura siguiente). Los datos de los radiosondeos se encuentran en la fase final del control de calidad y de corrección de errores.

Ubicación de los radiosondeos junto con vientos superficiales estimados por satélite y la elevación del terreno

Análisis y modelado numérico

El análisis de los datos se centrará en la identificación de una intensificación de los vientos cerca a la costa (jet costero) y en contrastar la estructura termodinámica de la atmósfera asociada a los cielos despejados y nublados.

Debido a que las observaciones se hicieron en distintos lugares y tiempo, no son suficientes por si solos para determinar la estructura tridimensional promedio de la circulación y termodinámica. Por esto, desde un inicio se planificó el estudio como una actividad que combinara el trabajo observacional con modelado numérico.

Una ventaja del modelado numérico es que permite acceso total a las diferentes variables de interés en todo lugar y todo momento, a diferencia de las observaciones. Por otro lado, los modelos pueden tener errores y no se pueden confiar a menos de que se haya realizado una validación previamente. Para la validación es crucial tener información observacional.

En resumen, las observaciones servirán para validar el modelado, y el modelado servirá para poner las observaciones en contexto.

Una vez que se valida el modelo exitosamente, se puede utilizar para realizar experimentos numéricos que permitan probar teorías sobre los procesos físicos importantes para la circulación y termodinámica de la atmósfera costera.

Las teorías verificadas constituirán un nuevo cuerpo de conocimientos que se podrán utilizar para otras aplicaciones, como el desarrollo de modelos de pronóstico o generación de escenarios de cambio climático.