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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo Método D7 - Modelado y Simulación Computacional
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:4858
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Discretización y formulación computacional
Traducción de procesos criosféricos a ecuaciones diferenciales y resolución numérica sobre una malla tridimensional.
Grupo 2: Grupo 2: Flujo de hielo no lineal
Cálculo de velocidad, temperatura y tensión interna de hielo tratado como fluido viscoso con resistencia dependiente de la deformación.
Grupo 3: Grupo 3: Evolución multicapa del manto de nieve
Transferencia de calor y masa entre capas de nieve con densidad, temperatura y contenido de agua distintos.
Grupo 4: Grupo 4: Asimilación de datos y estimación óptima
Combinación de observaciones y salidas del modelo para ajustar estado inicial y parámetros mediante enfoques variacional o de conjunto.
Grupo 5: Grupo 5: Puntos de inflexión y bifurcaciones
Exploración paramétrica mediante análisis de bifurcaciones y simulaciones paralelas para localizar transiciones irreversibles de equilibrio.
Grupo 6: Grupo 6: Calibración y validación histórica
Evaluación del modelo calibrado contra observaciones históricas mediante error cuadrático medio y correlación estadística.
Grupo 7: Grupo 7: Proyección, incertidumbre y reducción de escala
Convergencia direccional de proyecciones, dispersión de magnitudes por incertidumbre y downscaling dinámico hasta resolución útil para cuencas.
ID:1771
Grupo 1: Grupo 1: Discretización y formulación computacional
Descripción
Traducción de procesos criosféricos a ecuaciones diferenciales y resolución numérica sobre una malla tridimensional.
Pregunta clave: ¿Cómo se traduce la física criosférica a un problema numérico espacio-temporal?
Traducción de procesos criosféricos a ecuaciones diferenciales y resolución numérica sobre una malla tridimensional. 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.
ID:6278
Grupo 2: Grupo 2: Flujo de hielo no lineal
Descripción
Cálculo de velocidad, temperatura y tensión interna de hielo tratado como fluido viscoso con resistencia dependiente de la deformación.
Pregunta clave: ¿Cómo calcula un modelo de flujo la respuesta interna del hielo no lineal?
Cálculo de velocidad, temperatura y tensión interna de hielo tratado como fluido viscoso con resistencia dependiente de la deformación. 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. 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.
ID:6279
Grupo 3: Grupo 3: Evolución multicapa del manto de nieve
Descripción
Transferencia de calor y masa entre capas de nieve con densidad, temperatura y contenido de agua distintos.
Pregunta clave: ¿Cómo evoluciona un manto de nieve estratificado?
Transferencia de calor y masa entre capas de nieve con densidad, temperatura y contenido de agua distintos. 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. 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.
ID:6280
Grupo 4: Grupo 4: Asimilación de datos y estimación óptima
Descripción
Combinación de observaciones y salidas del modelo para ajustar estado inicial y parámetros mediante enfoques variacional o de conjunto.
Pregunta clave: ¿Cómo restringen las observaciones el estado y los parámetros del modelo?
Combinación de observaciones y salidas del modelo para ajustar estado inicial y parámetros mediante enfoques variacional o de conjunto. 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. 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 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.
ID:6281
Grupo 5: Grupo 5: Puntos de inflexión y bifurcaciones
Descripción
Exploración paramétrica mediante análisis de bifurcaciones y simulaciones paralelas para localizar transiciones irreversibles de equilibrio.
Pregunta clave: ¿Cómo se localizan combinaciones paramétricas que producen cambios irreversibles?
Exploración paramétrica mediante análisis de bifurcaciones y simulaciones paralelas para localizar transiciones irreversibles de equilibrio. 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. 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. 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.
ID:6282
Grupo 6: Grupo 6: Calibración y validación histórica
Descripción
Evaluación del modelo calibrado contra observaciones históricas mediante error cuadrático medio y correlación estadística.
Pregunta clave: ¿Cómo se verifica que un modelo calibrado reproduce el pasado?
Evaluación del modelo calibrado contra observaciones históricas mediante error cuadrático medio y correlación estadística. 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. 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.
ID:6283
Grupo 7: Grupo 7: Proyección, incertidumbre y reducción de escala
Descripción
Convergencia direccional de proyecciones, dispersión de magnitudes por incertidumbre y downscaling dinámico hasta resolución útil para cuencas.
Pregunta clave: ¿Cómo se interpretan, comparan y regionalizan las proyecciones futuras?
Convergencia direccional de proyecciones, dispersión de magnitudes por incertidumbre y downscaling dinámico hasta resolución útil para cuencas. 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. 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.
ID:6284