Aplicación del modelo optipar para la obtención del albedo de nieve en mantos contaminados con black carbon

Abstract

La deposición de Black Carbon sobre los mantos nivales presenta una relación directa sobre el albedo de la nieve, provocando una reducción considerable de este. La reducción del albedo provoca alteraciones en el balance energético, que luego altera el ciclo hidrológico debido al adelantamiento del derretimiento de la nieve (Malmros et al., 2018). Para estudiar los cambios en el albedo debido a la presencia de Black Carbon, se tiene una variedad de métodos, entre los que destaca la obtención del albedo mediante datos de terreno, pero debido a la complejidad y lo costoso de obtener estos datos, se utilizan programas basados en modelos de transferencia radiativa que acoplan la óptica de los aerosoles con los mantos nivales, y que parametrizando valores de entrada como el tamaño de grano, densidad de nieve, ángulo cenital, concentraciones de Black Carbon, permiten la modelación del albedo de nieve . Entre los programas existentes destaca el modelo SNICAR (Flanner et al., 2007), ampliamente utilizado en la literatura. Esta memoria tiene por objetivo comparar SNICAR (Flanner et al., 2007) con un nuevo modelo, OptiPar(Gonzalez, 2021; Rubio, 2018), a fin de establecer las capacidades de modelación de albedo en mantos de nieve contaminados con Black Carbon. El modelo OptiPar es un software desarrollado en Matlab por la Universidad de Castilla de la Mancha, que permite una mayor variabilidad de elección de métodos de cálculo e índices propios de los mantos de nieve y los contaminantes, con lo cual se espera una modelación del albedo más ajustada a las mediciones de terreno disponibles. Al comparar los resultados de OptiPar con los resultados de SNICAR, se obtiene que este último presenta mayores errores porcentuales cuando se compara con datos medidos en terreno, obteniendo errores cercanos al 21% para el 75% de los datos modelados, mientras que OptiPar presenta errores máximos de 3.5% para el método de cálculo de Bohren-Hoffmann y de un 11% para el método de Rayleigh & Mountain-Mulholland, para el 75% de los datos modelados. En base esto, se recomienda el uso de OptiPar para modelar el albedo de nieve contaminada con Black Carbon, específicamente el método de Bohren-Hoffman o el método de Rayleigh & Mountain-Mulholland, sin embargo, se debe considerar el alto tiempo de ejecución que se tiene en comparación con SNICAR. Esta memoria se enmarca en el Proyecto FONDEF ID19|10359 “Sistema integrado de monitoreo y modelo hidrológico-químico para la gestión de recursos hídricos aplicable a la prevención de desastres naturales y adaptación al cambio climático”.