Nuvens cumulus, baixo e sem chuva, seu nome vem da palavra latina para "pilha". Com bases planas e superfícies superiores inchadas, tais nuvens parecem borbulhar no céu, tornando-se cinza na parte inferior e branco brilhante na parte superior.

A forma como essas nuvens se formam é de grande interesse para os cientistas. Eles refletem muita luz solar e desempenham um papel importante na forma como o calor e o vapor de água são distribuídos na baixa atmosfera, impactando a temperatura da superfície, e umidade do solo.

Essas nuvens e outras são formadas quando o calor e a umidade sobem da superfície da Terra para a atmosfera mais fria. Atualizações são o motor desse movimento, junto com o movimento descendente e de mistura criado por correntes descendentes concorrentes.

"Nuvens cúmulos rasas são a manifestação visual das correntes de ar, "explica Pavlos Kollias, um cientista atmosférico do Laboratório Nacional de Brookhaven (BNL) em Long Island, Nova york. (Ele também tem um compromisso conjunto na vizinha Stony Brook University.)

Os primeiros estudos de como essas nuvens funcionam usaram radares de nuvem de criação de perfil. Esses instrumentos, normalmente implantado em locais terrestres, faça medições rápidas de alta resolução das condições (incluindo a velocidade do vento) em uma coluna estreita logo acima do radar.

Kollias relembrou seus estudos de graduação em cúmulos rasos na Universidade de Miami com o mentor Bruce Albrecht. "Naquela época, " ele diz, "usar um radar de perfil era tudo o que podíamos esperar."

Hoje, a instrumentação de perfil de nuvem está localizada de forma proeminente no observatório atmosférico Southern Great Plains (SGP), operado pelas instalações de usuário de Medição de Radiação Atmosférica (ARM) do Departamento de Energia dos EUA (DOE).

Fixando a velocidade vertical

Kollias faz parte de uma equipe baseada em BNL que está expandindo os instrumentos usados ​​incluindo o Doppler lidar para melhorar a avaliação de modelos. Isso leva a melhores estimativas da magnitude e do alcance das correntes ascendentes e descendentes de formação de nuvens na base da nuvem e abaixo dela.

A velocidade vertical na base da nuvem, ele diz, "é um parâmetro muito importante" para a compreensão da evolução da camada limite da atmosfera e dos ciclos de vida das nuvens. A representação mais precisa da velocidade vertical e sua interação com as nuvens melhoraria a precisão preditiva dos modelos de sistemas terrestres.

"A base da nuvem é onde as nuvens são geradas e muita energia vai para ela, "diz seu colega, Satoshi Endo, um associado científico do BNL cuja especialidade é modelagem de alta resolução, física da nuvem, e meteorologia da camada limite.

Isso torna a "velocidade vertical da base da nuvem uma propriedade essencial para a compreensão da formação e do desenvolvimento das nuvens, ", acrescenta." Também quantifica a troca de ar entre a camada limite e a atmosfera acima, e representa o transporte vertical por nuvens. "

No entanto, os modelos e observações muitas vezes não concordam com a velocidade vertical na base da nuvem.

Os pesquisadores do BNL acreditam que melhorar a modelagem da concha na borda dessas nuvens poderia, pelo menos em parte, explicar por que as observações e os modelos variam.

Adicionando Doppler lidar

Kollias e colegas do BNL e de outros lugares estão trazendo lidares Doppler para o esquema de medição e avaliação de modelo. Eles acham que seus pontos fortes de medição podem ajudar a fechar a lacuna entre os modelos e as observações na caracterização da base da nuvem.

A equipe principal é um grupo multidisciplinar de observacionalistas e modeladores. Endo e Damao Zhang, um associado de pesquisa que estuda as propriedades físicas da nuvem e é especializado em algoritmos de recuperação, estão fazendo o trabalho pesado.

Completando a equipe principal com Kollias está Andrew Vogelmann, do BNL, investigador principal do projeto.

Doppler lidar é uma tecnologia de sensoriamento remoto semelhante ao radar que envia um pulso de laser para o ar e verifica qual luz é espalhada de volta por pequenas partículas. Essa informação é então usada analiticamente para ver se as partículas estão se movendo para perto ou para longe do dispositivo, entre outros detalhes.

Ao contrário do radar, O Doppler lidar pode "ver" ventos quando não há nuvens; ele detecta como os aerossóis se espalham e interpreta esses sinais.

E ao contrário do radar, Lidar também não se confunde com a biota atmosférica (principalmente insetos).

Trazer dados Doppler lidar concentrados tornou-se possível há dois anos. Foi quando a ARM adicionou uma rede de quatro lidars em um anel ao redor de um que já estava em execução nas instalações centrais do SGP. A rede LIDAR está distribuída no noroeste, nordeste, sudoeste, e cantos sudeste de uma área de 90 quilômetros (56 milhas) de diâmetro.

Pastoreio nuvem 'gado'

Os esforços da equipe do BNL fazem parte do projeto Climate Model Development and Validation (CMDV) do DOE "Acoplando mecanicamente os movimentos convectivos e a macrofísica da nuvem em um modelo climático" (CM4).

O objetivo do CM4 é melhorar drasticamente a representação da convecção rasa por meio de análises observacionais avançadas de cúmulos rasos. CM4 está desenvolvendo métodos avançados para modelagem de parametrização.

O líder da equipe para CMDV-CM4 é David Romps no Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL). Seus co-investigadores são do BNL (incluindo Kollias, Vogelmann, e o meteorologista Michael Jensen), junto com colaboradores da University of Washington e da University of Texas, Austin.

O projeto, apoiado pelo programa de Pesquisa do Sistema Atmosférico do DOE, foi lançado oficialmente em 2016. Ele usa um novo conjunto de instrumentos na busca por insights sobre o comportamento de baixa nuvem. Esse conjunto agora inclui o conjunto aprimorado de lidars Doppler do SGP.

O alvo da representação melhorada é o Energy Exascale Earth System Model (E3SM) do DOE, que enfatiza a modelagem de todo o sistema terrestre com o objetivo de explorar a computação exascale de próxima geração do DOE.

Representar o movimento convectivo em modelos é difícil porque as correntes ascendentes e descendentes são turbilhões turbulentos complexos que borbulham para cima e para baixo.

Pense nas nuvens turbulentas se formando para cima como um "rebanho de gado indo na mesma direção, "diz Vogelmann, "embora cada vaca possa estar se movendo de maneira ligeiramente diferente das outras."

Vogelmann e sua equipe estão tentando descobrir como representar a velocidade vertical da base da nuvem, avaliando a diferença entre observações e simulações.

O Doppler lidar localizado no SGP deu a Vogelmann e aos outros pesquisadores uma maneira de amarrar dados sobre aquele rebanho turbulento de gado ocupado formando nuvens.

De lá, a equipe do BNL formulou uma estratégia expandida para avaliar modelos adicionando ao arquivo recentemente disponível de simulações de grande turbilhão (LES) de rotina do ARM que são projetadas para complementar as observações do ARM.

A biblioteca de simulação, com base em medições de rotina diárias no SGP, é chamado LASSO, que significa fluxo de trabalho de Simulação e Observação Simbiótica LES ARM.

LASSO faz campos de nuvem modelados em 3-D, Estatisticas, e entradas de modelo facilmente acessíveis, permitindo que os pesquisadores testem modelos usando abordagens estatísticas além de casos únicos.

Suas simulações de modelo de rotina capturam a atividade de nuvens cúmulos rasas em condições LES no SGP - o tipo de nuvem robusta, modeladores de simulações baseadas em observação precisam. Os dados são empacotados em pacotes de dados de uma biblioteca de dias nublados cuidadosamente escolhidos pelos administradores LASSO.

O LASSO também torna a obtenção desses dados conveniente.

"Isso não é trivial, "diz Vogelmann, uma vez que leva muito tempo para montar um pacote de dados semelhante para um único dia, muito menos uma série de dias. "Há um monte de coisas acontecendo em segundo plano."

Ele é o co-investigador principal do projeto LASSO, acompanhado por William Gustafson, do Pacific Northwest National Laboratory.

Usar pacotes de dados LASSO é melhor do que configurar um modelo baseado em "apenas um dia de aparência legal" que pode não representar bem o ambiente do céu em um modelo, diz Vogelmann. "Você precisa conduzir o modelo com uma atmosfera realista."

Sinergia Lidar-LASSO

Vogelmann e os outros tiveram um vislumbre do que poderiam fazer um ano atrás. Gradualmente entrou em foco desde então, durante algumas palestras públicas, começando com um outono passado na reunião da American Geophysical Union. Mais recentemente, eles apresentaram uma palestra na reunião de julho da American Meteorological Society Cloud Physics.

Ainda não há papel, diz Vogelmann (um está trabalhando), mas a resposta às palestras da comunidade de modelos tem sido boa até agora. Isso inclui o interesse no que ele chama de resultados "surpreendentemente robustos" e em quão bem "o ambiente é colocado no modelo".

Com base nos cinco lidares Doppler, os pesquisadores começaram a observar as estatísticas da velocidade vertical da base da nuvem no SGP e a testar o LES usando o LASSO.

Eles usaram observações SGP lidar de maio a setembro de 2016 e 2017, identificou cúmulos rasos em tempo bom, e velocidade vertical de base de nuvem observada e simulada.

Suas simulações LASSO se basearam em uma série de casos de 2016 executados com o modelo da comunidade Weather Research and Forecasting (WRF) em um domínio de 14,5 quilômetros do céu.

O trabalho adicional à frente inclui a verificação de observações de velocidade vertical em campanhas de pesquisa de aeronaves e o teste de modelos interativos de superfície terrestre.

"Investimos muito tempo entendendo e analisando as observações, "diz Kollias, Resumindo. "O esforço contínuo não é de forma alguma desanimador. É tudo o que esperávamos."