Evaluación de estrategias para el pronóstico numérico por ensambles de dispersión de ceniza volcánica en Sudamérica

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Los pronósticos de dispersión de cenizas volcánicas son de gran relevancia para las operaciones aéreas, pero tienen aparejada una gran incertidumbre principalmente asociada a las características que determinan la emisión del material volcánico. Este trabajo de tesis tiene como objetivo desarrollar y...

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Autor principal: Osores, María Soledad
Otros Autores: Folch Duran, Arnau
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2018
Materias:
CENIZAS VOLCANICAS
DISPERSION
PRONOSTICOS POR ENSAMBLES
ASIMILACION DE DATOS
ANALISIS
VOLCANIC ASH
ENSEMBLE FORECATS
DATA ASSIMILATION
ANALYSIS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6378_Osores
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description Los pronósticos de dispersión de cenizas volcánicas son de gran relevancia para las operaciones aéreas, pero tienen aparejada una gran incertidumbre principalmente asociada a las características que determinan la emisión del material volcánico. Este trabajo de tesis tiene como objetivo desarrollar y evaluar una metodología de pronóstico de dispersión de cenizas volcánicas por ensambles que permita representar la incertidumbre asociada a diferentes causas como los errores en el pronóstico de la circulación atmosférica y en la especificación de las propiedades de la fuente de emisión utilizando el modelo Euleriano de dispersión y depósito de ceniza FALL3D. Con el fin de generar pronósticos de dispersión por ensambles de manera eficiente, este trabajo se realiza un estudio de sensibilidad del modelo FALL3D para identificar las fuentes de incertidumbre que más impactan en sus resultados a partir del cual se revela que las que más impactan son aquéllas que determinan el perfil de emisión. Por otra parte, se propone avanzar en la reducción de la incertidumbre asociada a los parámetros que describen la fuente de emisión mediante la implementación de técnicas de asimilación de datos por ensambles que permitan estimar dichos parámetros a partir de observaciones satelitales de carga de masa de ceniza fina. Para ello se implementa la técnica de asimilación de datos Ensamble Transform Kalman Filter (ETKF), que consiste en combinar observaciones con los pronósticos numéricos de dispersión, de manera de tener mejores estimaciones del estado del sistema o campos de análisis, que sirven como condición inicial para el siguiente ciclo de pronósticos. El sistema de asimilación de datos de ceniza volcánica aquí desarrollado se denomina ETKF-FALL3D y, con el fin de evaluarlo, se utilizan diversos experimentos de simulación del sistema de observación (OSSE) en donde las observaciones sintéticas de carga de masa de ceniza fina son generadas y asimiladas. Las evaluaciones del sistema ETKF-FALL3D considerando un estado de referencia generado por perfiles de emisión variables muestran que el proceso de asimilación es capaz de generar mejores estimaciones del campo de concentración tridimensional y de carga de masa de la fracción fina luego de un tiempo de estabilización así como también optimizar los parámetros que definen el término fuente, tanto en condiciones de observación completa como parcial de la nube volcánica y considerando diversas magnitudes de error de observación. Estos resultados son alentadores ya que permitirían mejorar los pronósticos de dispersión durante la emergencia volcánica y la puesta en operación del satélite GOES-16, que proporcionará imágenes con alta resolución temporal, brindaría la posibilidad de implementar el sistema ETKF-FALL3D en la región Sudamericana.
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Este trabajo de tesis tiene como objetivo desarrollar y evaluar una metodología de pronóstico de dispersión de cenizas volcánicas por ensambles que permita representar la incertidumbre asociada a diferentes causas como los errores en el pronóstico de la circulación atmosférica y en la especificación de las propiedades de la fuente de emisión utilizando el modelo Euleriano de dispersión y depósito de ceniza FALL3D. Con el fin de generar pronósticos de dispersión por ensambles de manera eficiente, este trabajo se realiza un estudio de sensibilidad del modelo FALL3D para identificar las fuentes de incertidumbre que más impactan en sus resultados a partir del cual se revela que las que más impactan son aquéllas que determinan el perfil de emisión. Por otra parte, se propone avanzar en la reducción de la incertidumbre asociada a los parámetros que describen la fuente de emisión mediante la implementación de técnicas de asimilación de datos por ensambles que permitan estimar dichos parámetros a partir de observaciones satelitales de carga de masa de ceniza fina. Para ello se implementa la técnica de asimilación de datos Ensamble Transform Kalman Filter (ETKF), que consiste en combinar observaciones con los pronósticos numéricos de dispersión, de manera de tener mejores estimaciones del estado del sistema o campos de análisis, que sirven como condición inicial para el siguiente ciclo de pronósticos. El sistema de asimilación de datos de ceniza volcánica aquí desarrollado se denomina ETKF-FALL3D y, con el fin de evaluarlo, se utilizan diversos experimentos de simulación del sistema de observación (OSSE) en donde las observaciones sintéticas de carga de masa de ceniza fina son generadas y asimiladas. Las evaluaciones del sistema ETKF-FALL3D considerando un estado de referencia generado por perfiles de emisión variables muestran que el proceso de asimilación es capaz de generar mejores estimaciones del campo de concentración tridimensional y de carga de masa de la fracción fina luego de un tiempo de estabilización así como también optimizar los parámetros que definen el término fuente, tanto en condiciones de observación completa como parcial de la nube volcánica y considerando diversas magnitudes de error de observación. Estos resultados son alentadores ya que permitirían mejorar los pronósticos de dispersión durante la emergencia volcánica y la puesta en operación del satélite GOES-16, que proporcionará imágenes con alta resolución temporal, brindaría la posibilidad de implementar el sistema ETKF-FALL3D en la región Sudamericana. Volcanic ash forecasts are important for aeronautical operations, but they can have large uncertainties regarding the emission of the volcanic material. The goal of this Thesis is to develop and asses an ensemble-based volcanic ash forecast system taking into account different types of uncertainty such as weather forecasts errors and eruption source term properties using the Eulerian model for ash dispersion and deposition FALL3D. To develop efficient ensemble-based ash dispersion forecasts, a sensitivity analysis of the FALL3D model is performed to identify the sources of uncertainty that produce the largest impact. This evaluation reveals that the eruption source parameters that determine the emission profile are the most sensitive. In addition, to reduce the uncertainty related to eruption source parameters, an ensemble-based data assimilation technique is implemented to estimate those parameters from synthetic satellite observations of fine ash mass loadings. The data assimilation Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) technique, which combines observations with numerical ash dispersion forecasts, is implemented to obtain better estimations of the state of the system or analysis that then are used as initial conditions for the following forecast cycle. This data assimilation system is named ETKF-FALL3D and, to assess its performance, different Earth simulation system Experiments (OSSE) are used where synthetic observations of fine ash mass loadings are created and assimilated. The evaluations of the system ETKF-FALL3D considering a reference state of variable emission profiles, total and partial cloud observation and different scenarios of observational error, show that the assimilation process is able to produce better estimations of three-dimensional concentration and fine ash mass loadings fields after a spin-up period as well as optimized eruptive source parameters. These results show the potential to improve volcanic ash dispersion forecasts in operational applications using satellite data. In particular, it is expected that this technique can be implemented with the recently launched GOES-16 satellite that will bring high spatio-temporal resolution data, and would allow to implement ETKF-FALL3D system over South America. Fil: Osores, María Soledad. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2018-02-27 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6378_Osores

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