Una visión general del Modelo Oceánico Modular (MOM)

Kobi A. Mosquera Vásquez

Instituto Geofísico del Perú

RESUMEN

El Modelo Oceánico Modular (MOM) (Pacanowski, 1998) es un modelo tridimensional de circulación de gran escala espacial y temporal, desarrollado por el Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL). Nació con el objetivo de ser una herramienta numérica para los oceanógrafos, actualmente también es usada por los científicos para estudios climáticos.

Aplicando el concepto de que el fenómeno del Niño es producto de una variación en la dirección del viento (Campos, 2000), se simuló el comportamiento del mar debido a un variación en la dirección de la Climatología de esfuerzos de vientos de Hellerman y Rosenstein usando el MOM. Los resultados muestran un débil cambio en la temperatura superficial del mar (TSM), pero sí una fuerte variación de la temperatura en diferentes capas del Oceáno, además en la altura de la superficie del mar se aprecia una elevación en la zona costera del América.

 

1. INTRODUCCION

La Circulación General Oceánica es el patrón persistente a gran escala. Dicha circulación esta relacionada con variables tales como temperatura, salinidad, presión y densidad. Como se sabe la variación de estos parámetros tendrá su repercusión en la atmósfera, en especial TSM. Actualmente la TSM se estudia por medio de imágenes de satélite , boyas , etc, aunque otra alternativa de estudio es mediante el modelamiento numérico oceánico. Hasta la fecha varios modelos oceánicos han sido elaborados, como el Princeton Oceanic Model (POM), S-coordinate Rutgers University (SCRUM), MICOM, etc. En este trabajo trataremos sobre el Modelo Oceánico Modular (MOM).

 

2. MODELO OCEANICO MODULAR (MOM)

El MOM resuelve las ecuaciones de Navier Stokes sujetas a la aproximación de Boussinesq e hidrostática, dichas ecuaciones son: ecuación de continuidad, ecuación de momentum, ecuación de estado, y las ecuaciones de conservación de temperatura y salinidad. Este modelo tiene la característica de ser modular, es decir está separado en partes estratégicas, lo cual lo hace más flexible. El modelo usa la coordenada vertical Z, altura geopotencial. Otra característica del MOM es que puede utilizar varios procesadores (paralelización) con lo que reduciría el tiempo de ejecución de los procesos. Tiene la capacidad de poder ser acoplado a un Modelo Atmosférico. Las variables pronósticas son la temperatura potencial, salinidad, los dos componentes de velocidad horizontal y la altura de la superficie del mar libre.

 

2.1. ECUACIONES FUNDAMENTALES

a) Ecuación de Momentum Horizontal, esta ecuación muestra las componentes zonal y meridional de la velocidad u y v, su término advectivo Ñ.(u.U), el parámetro de Corilis f, el gradiente de Presión P, la fricción vertical Kmuz ,

  1. Ecuación de Continuidad.

c) Ecuación Hidrostática, el gradiente vertical de presión es debido solo a la densidad.

d) Ecuación de Trazadores, estas dos ecuaciones son de conservación tanto para la temperatura como para la salinidad

e) Ecuación de Estado relaciona densidad, temperatura, salinidad y presión, estas representan importantes aspectos de la termodinámica del océano

 

2.2. SOLUCION NUMERICA

El MOM es una versión en diferencias finitas de las ecuaciones anteriormente mencionadas.

El MOM emplea la grilla de tipo B para la horizontal, donde la ubicación de puntos de grilla en los que se definen los valores de las variables trazadoras (T y S) no coincide con la de los valores de las componentes horizontales de la velocidad (u y v) (Fig.1).

 

Figura 1

 

3. EXPERIMENTO

La simulación fué hecho usando la Climatología de temperatura y salinidad del mar elaborada por Levitus, cuya grilla tiene un incremento en la latitud y longitud de un grado sexagesimal, es decir la resolución de estos datos es de 360x180 (puntos de grilla) en la horizontal, para el caso de la vertical los datos están distribuidos en los siguientes niveles de profundidad (m): 0. 10. 20. 30. 50. 75. 100. 125. 150. 200. 250. 300. 400. 500. 600. 700. 800. 900. 1000. La Climatología de Vientos de Hellerman y Rosenstein se encuentran espaciados por dos grados sexagesimales, la resolución de estos datos es de 180 x 90. La Climatología de la temperatura del Aire a 1000mb de Oort . El modelo se ejecutó por 2 años de pronóstico.

 

4. RESULTADOS

Los resultados de la simulación usando el MOM son las siguientes:

  1. La variación de la Temperatura Superficial del Mar fue muy débil para los 24 meses de ejecución, es decir no mostró mucha variación frente al cambio de la dirección del esfuerzo de viento (Fig.2).

  2. El aumento de la temperatura del mar bajo la superficie del océano es apreciable (Fig.3), esto es comparado con el perfil de Temperatura correspondiente a Noviembre de 1997 (Fig.4), mostrado en la Página Web El Niño Theme Page http://www.pmel.noaa.gov/toga-tao/el-nino/nino_profiles.html Esta imagen es producto de la combinación de información de topografía del satélite TOPEX / POSEIDON , la temperatura es medida del sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) instalado en un satélite de la National Oceanography and Atmospheric Administration (NOAA), y la temperatura bajo la superficie del mar es obtenido de la red de boyas pertenecientes al Proyecto Tropical Atmosphere Ocean (TAO).

  3. El aumento en la altura de la superficie del mar es muy marcado en la costa oeste del continente americano , entre los 10°N y 10°S (Fig. 5) y en otras zonas como el mar Indico. Hubiera sido interesante observar zonas frías en la región ecuatorial pero posiblemente se hubiera logrado usando un campo de esfuerzo de vientos mas real.

 

Figura 2.

Figura 3.

Figura 4.

Figura 5.

  

5. CONCLUSIONES

El MOM simula en forma muy general lo que podría suceder si la dirección de los esfuerzos de vientos fuera revertida, a pesar que la simulación solo se hizo con datos climatológicos. Las condiciones generadas para este proceso fueron irreales ya que se cambió la dirección de los vientos en forma ruda para todo el planeta. Simulaciones más realistas pueden ser hechas si se cuentan con información de situaciones reales, esto ayudaría para realizar pronóstico a larga escala.

 

6. REFERENCIAS