Seguimiento de los flujos globales de humedad atmosférica y las incertidumbres asociadas

Resumen. Muchos procesos en hidrología y ciencia del sistema terrestre están relacionados con el reciclaje de humedad continental, la contribución de la evaporación terrestre a la precipitación. Por ejemplo, los efectos de los cambios en el uso de la tierra sobre los regímenes de lluvia regional dependen de este proceso. Para estudiar el reciclaje de humedad, se utilizan una variedad de modelos de seguimiento de humedad que se alimentan con datos de modelos atmosféricos, pero que difieren en varios aspectos. Pueden ser eulerianos (basados en cuadrículas) o lagrangianos (basados en trayectorias), tener dos o tres dimensiones espaciales y depender de una serie de otras suposiciones. Qué modelo es más adecuado depende no solo del propósito del estudio, sino también de la calidad y la resolución de los datos con los que se alimenta. Recientemente, el conjunto de datos de reanálisis ERA5 de alta resolución se ha convertido en el estándar, allanando el camino para una nueva generación de modelos de seguimiento de humedad. Sin embargo, no está claro cómo se pueden utilizar mejor los nuevos datos para obtener estimaciones precisas de los flujos de humedad atmosférica. Aquí desarrollamos un conjunto de modelos de seguimiento de humedad alimentados con datos de ERA5 y probamos sistemáticamente su rendimiento en relación con la proporción de reciclaje de evaporación continental, las distancias de los flujos de humedad y las “huellas” de evaporación de siete fuentes puntuales en todo el mundo. Informamos los tiempos de simulación para evaluar los posibles compromisos entre precisión y velocidad. Los modelos lagrangianos tridimensionales fueron los más precisos y se ejecutaron más rápido que las versiones eulerianas para rastrear agua de celdas de cuadrícula individuales. La tasa de mezcla vertical de la humedad en la atmósfera fue la mayor fuente de incertidumbre en el seguimiento de humedad. Concluimos que la reciente mejora en la resolución de los datos de reanálisis atmosférico permite resultados de seguimiento de humedad más precisos en un entorno lagrangiano, pero que permanece una incertidumbre considerable respecto a la mezcla turbulenta. Presentamos un método lagrangiano eficiente para rastrear flujos de humedad atmosférica desde cualquier ubicación en el mundo utilizando datos de reanálisis ERA5 y hacemos que el código para este modelo, que llamamos UTrack-humedad-atmosférica, esté disponible públicamente.