D7 Modelado y Simulación Computacional

Tópico

El modelado computacional de la criosfera traduce la física de los procesos glaciológicos en sistemas de ecuaciones diferenciales que describen cómo cambian esos procesos en el espacio y en el tiempo, y luego resuelve esas ecuaciones de forma numérica sobre una malla que divide el hielo, la nieve o el terreno en tres dimensiones en un gran número de celdas pequeñas.

Un modelo de flujo de hielo resuelve las ecuaciones que gobiernan a un fluido viscoso cuya resistencia interna a fluir no es constante, sino que cambia según qué tan rápido se lo deforma, y al resolver esas ecuaciones sobre la malla tridimensional del glaciar, un modelo de flujo de hielo calcula cómo se distribuyen dentro de ese hielo la velocidad con la que fluye, la temperatura que alcanza en cada punto y la tensión interna que soporta.

Un modelo de manto de nieve, en cambio, resuelve cómo se transfieren el calor y la masa a través de un sistema de capas de nieve apiladas unas sobre otras, cada una con propiedades distintas de densidad, temperatura y contenido de agua, y esa transferencia de calor y masa entre capas es lo que ese modelo de manto de nieve usa para predecir cómo evoluciona el propio manto de nieve capa por capa.

La asimilación de datos combina las observaciones reales del terreno con las salidas de un modelo computacional, usando un método de estimación óptima que ajusta el estado inicial y los parámetros internos del modelo hasta que ese modelo queda mejor restringido por esas mismas observaciones; este método de estimación óptima puede seguir un enfoque variacional que ajusta todo el estado del modelo a la vez, o un enfoque basado en un conjunto de simulaciones paralelas que se corrigen entre sí a medida que llegan nuevas observaciones.

Una simulación de puntos de inflexión usa, por su parte, un análisis de bifurcaciones combinado con un gran número de simulaciones paralelas para mapear qué combinaciones de parámetros pueden llevar al sistema criosférico a pasar, de manera irreversible, hacia un nuevo estado de equilibrio distinto del que tenía antes.

El comportamiento esperado del modelado computacional de la criosfera, integrando todas estas técnicas, es que un modelo ya calibrado reproduzca las observaciones históricas con un error cuadrático medio y una correlación estadística aceptables, y que las proyecciones futuras de distintos modelos converjan en la misma dirección de cambio aunque difieran entre sí en la magnitud exacta de ese cambio, reflejando la incertidumbre que todavía existe tanto en los parámetros internos de cada modelo como en su propia estructura matemática. Una reducción de escala dinámica permite, además, traducir estas proyecciones hacia una resolución espacial de entre uno y diez kilómetros, una resolución lo bastante fina como para resultar útil en la gestión de cuencas hidrográficas concretas.

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