Análisis de la variabilidad espaciotemporal de la precipitación en Colombia usando el modelo WRF

Abstract

RESUMEN : Los Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) en el trópico, con frecuencia asociados a precipitaciones severas y tormentas eléctricas, representan amenazas significativas para la vida, la infraestructura, las actividades productivas y la aviación. Múltiples investigaciones han proporcionado información fundamental para comprender los SCM y sus patrones de ocurrencia. El modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo (WRF por sus siglas en inglés) se ha utilizado extensamente para estudiar las dinámicas hidroclimatológicas en el norte de Suramérica, aunque se han identificado limitaciones en sus resoluciones para capturar la convección, lo cual sería crucial para investigar los entornos y mecanismos de la convección profunda y la precipitación en la región. En este contexto, el presente trabajo tiene como objetivo analizar los patrones espaciotemporales de la precipitación mediante un experimento de modelación llevado a cabo por Hernandez Uribe (2023), el cual ha demostrado ser eficaz para captar la ocurrencia de SCM, y comparar estos patrones con los hallazgos de investigaciones previas. Se observa que la distribución de la precipitación proporcionada por el modelo coincide con la variabilidad espacial y los ciclos estacionales y diurnos descritos en estudios anteriores. Este estudio representa un avance significativo hacia la simulación de los SCM, lo cual podría tener aplicaciones importantes en sistemas de alerta temprana para la prevención de desastres.

ABSTRACT : Mesoscale Convective Systems (MCSs) in the tropics are often associated with severe precipitation events and thunderstorms, posing significant threats to life, infrastructure, productive activities, and aviation. Several studies have provided valuable insights into understanding MCSs and their occurrence patterns. The Weather Research and Forecasting (WRF) model has been widely used to study hydroclimatological dynamics in northern South America, although limitations have been identified in its resolutions to capture convection, which would be crucial for investigating the environments and mechanisms of deep convection and precipitation in the region. In this context, the present study aims to analyze the spatiotemporal patterns of precipitation through a modeling experiment conducted by Hernandez Uribe (2023), which has proven effective in capturing the occurrence of MCSs and compare these patterns with findings from previous research. It is observed that the distribution of precipitation provided by the model aligns with the spatial variability and seasonal and diurnal cycles described in previous studies. This study represents a significant advancement in simulating MCSs, which could have important applications in early warning systems for disaster prevention.