La evolución de los modelos oceánicos

Por Conor Purcell • 19 marzo 2018

Hoy, las cosas han avanzado.

Los modeladores de océanos están mucho más cerca de simular representaciones precisas del océano real, y en las últimas décadas sus modelos se han vuelto increíblemente realistas, con aplicaciones que van desde meteorología y predicción de oleaje, a investigación climática y paleoclima, y ​​no menos importante, la búsqueda de desaparecidos aeronave.

En el GEOMAR Helmholtz Center for Ocean Research Kiel, Alemania, el Dr. Jonathan Durgadoo ha trabajado con modelos oceánicos durante casi 10 años. En ese momento, ha sido testigo de una tendencia hacia el aumento del realismo en los modelos que usa.

"Por realistas nos referimos a la capacidad de los modelos para simular procesos en el océano que son observados y conocidos", dice. "A medida que las computadoras se vuelven más rápidas, se pueden incluir más procesos oceánicos que ocurren a diferentes escalas. Y a medida que entendemos cada vez más acerca de los procesos oceánicos, podemos empezar a pensar en formas de incluirlos en nuestros modelos ".

En particular, los modelos oceánicos se han vuelto más realistas en los últimos años debido a su capacidad para resolver remolinos. Los remolinos son características de remolinos de mesoescala que son causadas por la turbulencia en el océano. En la última década, más o menos, a medida que el poder de cómputo y el almacenamiento de datos han aumentado exponencialmente, los modelos oceánicos con resolución de remolinos se han generalizado.

Durgadoo explica que en el modelado oceánico, el tamaño importa. "Los oceanógrafos generalmente hablan de escalas en el espacio y el tiempo", dice. "Espacialmente, los procesos en el océano ocurren a escalas que van desde milímetros a miles de kilómetros, y temporalmente hasta varios siglos".

La palabra mesoescala se refiere a estructuras del orden de decenas a cientos de millas. Estas estructuras, que incluyen remolinos, desempeñan muchas funciones diferentes en el océano. Por ejemplo, los remolinos capturan masas de agua en ciertos lugares y los transportan a otro, y también pueden atrapar agua rica en nutrientes que promueve la actividad biológica localmente. Entonces, para que los modelos oceánicos logren el realismo en estas escalas, los remolinos y otras estructuras necesitan ser representados.

"Esto no quiere decir que los modelos que no simulan estas estructuras sean inútiles", agrega Durgadoo. "Uno debe comprender y apreciar la utilidad de los modelos dentro de sus límites".

El problema con la resolución del modelo

Modelar el océano global es inherentemente difícil. A lo largo de la historia del desarrollo de modelos oceánicos, desde los modelos más antiguos que utilizan productos informáticos muy básicos según los estándares modernos hasta los gigantes modernos de millones de líneas de código, los investigadores han luchado para lidiar con problemas de resolución, es decir, la escala geográfica a la que se ejecuta un modelo: mientras más pequeña sea la resolución de su cuadrícula, mejor será su representación del océano.

Según el profesor Sergey Danilov, que trabaja en el desarrollo de modelos oceánicos en la División de Dinámica Climática del Instituto Alfred Wegener, Bremerhaven, Alemania, el desafío principal ha sido siempre hacer que los modelos reproduzcan las características de masas de agua y la circulación que observamos en la realidad Oceano.

"Los movimientos en pequeñas escalas espaciales y temporales no se pueden modelar y, por lo tanto, se parametrizan", dice. "Esto crea errores, que pueden acumularse con el tiempo. Por lo tanto, los modeladores intentan reducir estos aumentando la resolución, mejorando la fidelidad de las parametrizaciones o mejorando los algoritmos numéricos ".

Este sentimiento se repite en el antiguo oceanógrafo del MIT, el libro de Carl Wunsch Modern Observational Physical Oceanography, donde el autor explica que ningún modelo tiene una resolución perfecta. Esto significa que algunos procesos siempre se omiten, un obstáculo que la naturaleza no enfrenta. "El usuario debe determinar si la omisión de esos procesos es importante", escribe Wunsch. "Incluso si fuera posible representar numéricamente perfectamente las ecuaciones supuestas, los errores siempre existen en los códigos de computadora".

La búsqueda de MH370

Sin embargo, los científicos que se especializan en el desarrollo de modelos oceánicos han logrado grandes avances en su búsqueda de la perfección. Cuando un flaperón (parte de un ala de avión) del vuelo MH370 de las aerolíneas malasias desaparecido apareció en la isla La Reunión en el Océano Índico en julio de 2015, el Dr. Durgadoo y sus colegas tuvieron una idea brillante. Al usar su modelo oceánico de vanguardia, razonaron que debería ser posible ayudar a descubrir dónde se estrelló el avión.

"El mero hecho de que se hayan encontrado escombros pertenecientes a MH370 en las playas del Océano Índico sugirió que flotaban durante meses en la superficie del océano", dice. "En teoría, dada la información correcta, se podrían simular trayectorias con la esperanza de localizar la posible posición de inicio del flaperón y, por lo tanto, arrojar algo de luz sobre la ubicación del avión disecado".

Y eso es exactamente lo que hicieron. Al usar su modelo y hacer un seguimiento posterior de los desechos mediante un método llamado análisis de Lagrange, los investigadores pudieron estimar la ubicación del avión. Durgadoo describió el proceso en un artículo de 2016. "La idea era que pudiéramos utilizar un modelo oceánico para rastrear al flaperon en el tiempo para establecer la ubicación del accidente del vuelo. Pero el océano es un lugar caótico; no tiene sentido simular el camino de un solo 'flaperón virtual' hacia atrás en el tiempo. Por lo tanto, una estrategia de "fuerza en los números" es lo que usamos cuando colocamos cerca de cinco millones de flaperones modelo virtual alrededor de la Isla La Reunión durante el mes modelo de julio de 2015 ".

Y sus resultados fueron notables. Según Durgadoo, "si bien es imposible determinar con precisión una ubicación exacta, descubrimos que es probable que el origen del flaperón esté al oeste en lugar de al sudoeste de Australia". Más importante aún, según nuestro análisis, la posibilidad de que el flaperón haya iniciado su recorrido desde el área de búsqueda prioritaria es de menos del 1.3 por ciento ".

El equipo había utilizado su modelo para concluir que los esfuerzos de búsqueda a lo largo de la zona de prioridad tenían muy pocas probabilidades de lograr el éxito en la búsqueda del avión. De hecho, con el avión aún desaparecido hoy, el destino del vuelo MH370 sigue siendo un misterio.

[Nota del editor: desde que el autor escribió, la búsqueda de MH370 se ha reanudado]

La tecnología impulsa los avances del modelo

Para que los modelos oceánicos hayan alcanzado este nivel de sofisticación hoy en día, la tecnología que impulsa su desarrollo debe haber sido muy variada; desde las unidades de observación desplegadas en el mar para adquirir datos precisos hasta los supercomputadores de última generación utilizados para hacer predicciones en el futuro.

"Los desarrollos en el lado del hardware de la computadora le permiten a uno utilizar más recursos", dice el profesor Danilov, "lo que significa que podemos resolver explícitamente los procesos que se han parametrizado previamente. Existe la esperanza de que las nuevas tecnologías computacionales que involucran GPUs - Unidades de procesamiento de gráficos - conduzcan a un aumento del rendimiento del modelo ".

"Desde el punto de vista físico", agrega, "nuevos datos están disponibles a través de la tecnología moderna, lo que ayuda a sintonizar o restringir mejor las parametrizaciones utilizadas en los modelos. La altimetría satelital y los flotadores Argo son de particular importancia ".

Pero Danilov señala que el progreso en el poder computacional es el principal impulsor en la actualidad. Ejecutar modelos globales con una alta resolución, alrededor de un kilómetro de tamaño de cuadrícula, ya es posible, lo que significa que los procesos hasta ese nivel se están resolviendo.

"Los modelos que resuelven los movimientos de mesoescala se convertirán en realidad en el futuro previsible", dice. "Pero tales ejecuciones de modelos siguen siendo muy costosas desde el punto de vista computacional, lo que significa que requieren mucho tiempo para ejecutarse y generar una gran cantidad de datos. Entonces, la distinción debe hacerse entre lo que es posible en principio y lo que se puede usar como herramienta de investigación ".

De hecho, él cree que el futuro de los modelos oceánicos puede seguir un camino similar al de la predicción del tiempo, donde se realizan conjuntos de carreras de modelos para tener una idea de los múltiples estados futuros potenciales del océano, no solo uno.

"El problema es", dice, "que incluso con datos iniciales perfectos, hay un horizonte de previsibilidad, porque después de un cierto tiempo, la predicción se vuelve más difícil. El océano tiene intrincadas dinámicas internas, que son caóticas, por lo que un océano numérico simulado divergerá de las observaciones a lo largo del tiempo ".

"Mejores valores numéricos y parametrización mejorarán el estado y la variabilidad medios pronosticados del océano", dice. "Pero el esfuerzo computacional general es bastante grande".

"Entonces nuestra capacidad para simular el océano mejorará, pero gradualmente".

(Según lo publicado en la edición Mach 2018 de Marine Technology Reporter )