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Covarianza de remolinos

técnica de medición atmosférica

La covarianza de remolinos (también conocida como correlación de remolinos y flujo de remolinos) es una técnica clave de medición atmosférica para cuantificar y calcular flujos turbulentos verticales dentro de las capas límite atmosféricas. El método analiza series de datos atmosféricos sobre vientos de alta frecuencia y valores escalares relativos a los gases implicados y su energía y momento,[1]​ que permiten conocer los valores de flujo de estas propiedades. Es un método estadístico utilizado en meteorología y otras aplicaciones (como micrometeorología, oceanografía, hidrología, ciencias agrícolas, aplicaciones industriales y regulatorias, u otras) para determinar las tasas de intercambio de gases en ecosistemas naturales y campos de cultivo, y para cuantificar las tasas de emisiones de gases de otras zonas terrestres y acuáticas. Se utiliza frecuentemente para estimar la cantidad de movimiento, el flujo de calor, y los flujos de vapor de agua, dióxido de carbono y metano.[2]​[3]​[4]​[5]​[6]​[7]​

Sistema de covarianza de remolinos compuesto por un anemómetro ultrasónico y un analizador infrarrojo de gases
Un instrumento de correlación de remolinos que mide los flujos de oxígeno en ambientes bentónicos

La técnica también se utiliza ampliamente para la verificación y ajuste de los modelos de circulación general, modelos meteorológicos y de mesoescala, modelos biogeoquímicos y ecológicos complejos y estimaciones de teledetección desde satélites y aviones. La técnica es matemáticamente compleja y requiere mucho cuidado al configurar y procesar los datos. En la década de 2020 todavía no existía una terminología uniforme ni una metodología única para la técnica de covarianza de remolinos, pero las redes de medición de flujo estaban llevando a cabo diversas iniciativas (por ejemplo, FluxNet, Ameriflux, ICOS, CarboEurope, Fluxnet Canadá, OzFlux, NEON e iLEAPS) para unificar los distintos enfoques.

La técnica también ha demostrado ser aplicable bajo el agua a la zona béntica para medir los flujos de oxígeno entre el fondo del mar y el agua suprayacente.[8]​ En estos entornos, la técnica se conoce generalmente como técnica de correlación de remolinos, o simplemente correlación de remolinos. Los flujos de oxígeno se extraen de mediciones sin procesar siguiendo en gran medida los mismos principios que se utilizan en la atmósfera, y normalmente se utilizan como indicador del intercambio de carbono, que es importante para el cálculo de los flujos de carbono locales y globales. Para la mayoría de los ecosistemas bentónicos, la correlación de remolinos es la técnica más precisa para medir los flujos "in situ". El desarrollo de la técnica y sus aplicaciones bajo el agua sigue siendo un área de investigación fructífera.[9]​[10]​[11]​[12]​[13]​

Principios generales

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Representación del flujo de aire en la capa límite atmosférica

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El flujo de aire se puede imaginar como un flujo horizontal de numerosos remolinos giratorios, es decir, vórtices turbulentos de varios tamaños, teniendo cada remolino componentes horizontales y verticales. La situación parece caótica, pero el movimiento vertical de los componentes se puede medir desde una torre de observación.

 
(Según G. Burba)[5]​

Significado físico

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En un punto físico de la torre, en el momento 1, el remolino 1 mueve una porción de aire c1 hacia abajo con una velocidad  . Luego, en el momento 2, el remolino 2 mueve el paquete c2 hacia arriba con una velocidad  . Cada parte tiene concentración de gas, presión, temperatura y humedad. Si se conocen estos factores, junto con la velocidad, se puede determinar el flujo. Por ejemplo, si se supiera cuántas moléculas de agua bajaron con los remolinos en el momento 1 y cuántas moléculas subieron con los remolinos en el momento 2, en el mismo punto, se podría calcular el flujo vertical de agua en este punto durante este tiempo. En consecuencia, el flujo vertical se puede presentar como una covarianza de la velocidad del viento vertical y la concentración del factor objeto de estudio.

 
(Según G. Burba)[5]​

Resumen

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El viento considerado en el espacio tridimensional y otras variables (normalmente, la concentración de gas, la temperatura o el momento) se descomponen en promedios y en componentes fluctuantes. La covarianza se calcula entre el componente fluctuante del viento vertical y el componente fluctuante de la concentración de gas. El flujo medido es proporcional a la covarianza.

El área donde se originan los remolinos detectados se describe probabilísticamente y se denomina huella de flujo, que es dinámica en tamaño y forma, cambia con la dirección del viento, la estabilidad térmica y la altura de las mediciones, y tiene un contorno gradual.

El efecto de la separación del sensor, la longitud de muestreo finita, el promedio de la trayectoria sónica, así como otras limitaciones instrumentales, afectan a la respuesta de frecuencia del sistema de medición y pueden necesitar una corrección coespectral, especialmente notable con instrumentos de trayectoria cerrada y a alturas bajas por debajo de 1 a 1,5 m.

Fundamentos matemáticos

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En términos matemáticos, el "flujo de remolinos" se calcula como la covarianza entre la desviación instantánea en la velocidad vertical del viento ( ) del valor medio ( ) y la desviación instantánea en la concentración de gas, proporción de mezcla ( ), de su valor medio ( ), multiplicado por la densidad media del aire ( ). Varias operaciones y suposiciones matemáticas, incluida la descomposición de Reynolds, intervienen para pasar de ecuaciones físicamente completas del flujo turbulento a ecuaciones prácticas para calcular el "flujo de remolinos", como se muestra a continuación.

 
(Según G. Burba)[5]​

Supuestos principales

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  • Las mediciones en un punto pueden representar un área contra el viento.
  • Las mediciones se realizan dentro de la capa límite de interés.
  • Fetch/huella de flujo es adecuado: los flujos se miden solo en el área de interés.
  • El flujo es completamente turbulento: la mayor parte de la transferencia vertical neta se realiza mediante remolinos.
  • El terreno es horizontal y uniforme: la media de las fluctuaciones es cero; las fluctuaciones de densidad son insignificantes; y la convergencia y la divergencia del flujo es insignificante.
  • Los instrumentos pueden detectar cambios muy pequeños a alta frecuencia, desde un mínimo de 5 Hz hasta 40 Hz para mediciones realizadas desde torres de observación.

Software

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En 2011 había muchos programas de software[14]​ para procesar datos de covarianza de remolinos y deducir cantidades de flujo de calor, momento y flujos de gas. Los programas varían significativamente en complejidad, flexibilidad, número de instrumentos y variables permitidos, sistema de ayuda y soporte al usuario. Algunos programas son software de código abierto, mientras que otros son software propietario.

Los ejemplos incluyen software comercial con licencia gratuita para uso no comercial como EddyPro; programas gratuitos de código abierto como ECO2S y / paquete EC; paquetes gratuitos de código cerrado como EdiRe, TK3 , Alteddy y EddySoft.

Usos

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Usos comunes:

Usos novedosos:

  • Riego de precisión, agricultura de precisión
  • Secuestro de carbono y monitorización de captura
  • Emisiones de gases de vertedero a la atmósfera
  • Emisiones de gases desplazados por fracturación hidráulica a la atmósfera
  • Detección y localización de fugas de gas
  • Emisiones de metano de regiones de permafrost
  • Emisión de compuestos volátiles orgánicos de origen biogénico
  • Medición del flujo de intercambio de gases de traza reactivos

Aplicaciones comunes

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Evapotranspiración

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La teledetección es un enfoque para modelar la evapotranspiración utilizando un balance de energía y el flujo de calor latente. La evapotranspiración (ET) es parte del ciclo hidrológico, y las disponer de lecturas precisas de este fenómeno son importantes para ajustar los modelos locales y globales con el fin de gestionar adecuadamente los recursos hídricos. Las tasas de ET son una parte importante de la investigación en campos relacionados con la hidrología, así como para las prácticas agrícolas. MOD16 es un ejemplo de un programa que mide adecuadamente la ET en climas templados.[1]​[15]​

Micrometeorología

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La micrometeorología centra el estudio del clima en la escala del dosel vegetal específico, nuevamente con aplicaciones en la investigación hidrológica y ecológica. En este contexto, la covarianza de remolinos se puede utilizar para medir el flujo de masa de calor en la capa superficial límite o en la capa límite que rodea el dosel vegetal. Los efectos de las turbulencias pueden, por ejemplo, ser de interés específico para los modeladores climáticos o aquellos que estudian el ecosistema local. La velocidad del viento, la turbulencia y la concentración de masa (calor) son valores que podrían registrarse en una torre de medición de flujo. A través de mediciones relacionadas con la covarianza de remolinos, se pueden calcular empíricamente propiedades como los coeficientes de rugosidad, con aplicaciones al modelado.[16]​

Ecosistemas de humedales

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La vegetación de los humedales varía ampliamente, con cambios de origen ecológico en función de las plantas dominantes involucradas en cada caso. La existencia de plantas primarias en los humedales se puede monitorizar utilizando tecnología de covarianza de remolinos junto con la información sobre el suministro de nutrientes mediante el estudio de los flujos netos de CO2 y H2O. Se pueden tomar lecturas de las torres de flujo durante varios años para determinar la eficiencia del uso del agua, entre otras cosas.[17]​

Los gases de efecto invernadero y su efecto en el calentamiento

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Los flujos de gases de efecto invernadero procedentes de la vegetación natural y de los campos de cultivo se pueden medir mediante la covarianza de remolinos como se menciona en la sección de micrometeorología anterior. Al medir el estado del flujo turbulento vertical del vapor de H2O, del CO2, del CH4 y del calor, completado con datos de compuestos orgánicos volátiles, se puede inferir su interacción con la cubierta vegetal. A partir de los datos anteriores se puede caracterizar el paisaje en su conjunto. El alto costo operativo, las limitaciones climáticas (algunos equipos son más adecuados para ciertos climas) y las limitaciones técnicas resultantes pueden limitar la precisión de las mediciones.[18]​

Producción de vegetación en ecosistemas terrestres

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Los modelos de producción de vegetación requieren observaciones terrestres precisas, en este contexto a partir de la medición del flujo covariante de remolinos. La covarianza de remolinos se utiliza para medir la producción primaria neta y la producción primaria bruta de las poblaciones de plantas. Los avances en la tecnología han permitido fluctuaciones menores que han dado como resultado mediciones de masa de aire y energía en una escala de 100 a 2000 metros. El estudio del ciclo del carbono sobre el crecimiento y la producción de vegetación es de vital importancia tanto para los productores como para los científicos. Con esta información se puede observar el flujo de carbono entre los ecosistemas y la atmósfera, con aplicaciones que van desde el cambio climático hasta los modelos meteorológicos.[1]​

Métodos relacionados

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Acumulación de remolinos

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Acumulación de remolinos verdadera

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La técnica de acumulación de remolinos verdadera se puede utilizar para medir flujos de gases traza para los cuales no hay analizadores lo suficientemente rápidos disponibles, por lo que la técnica de covarianza de remolinos no es adecuada. La idea básica es que las parcelas de aire que se mueven hacia arriba (corrientes ascendentes) y las parcelas de aire que se mueven hacia abajo (corrientes descendentes) se muestrean proporcionalmente a su velocidad en depósitos separados. A continuación se puede utilizar un analizador de gas de respuesta lenta para cuantificar las concentraciones promedio de gases en zonas de corrientes ascendentes y descendentes.[19]​[20]​

Acumulación de remolinos relajada

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La principal diferencia entre la técnica de acumulación de remolinos verdadera y la relajada es que esta última toma muestras de aire con un caudal constante que no es proporcional a la velocidad del viento vertical.[21]​[22]​[23]​

Véase también

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Referencias

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  1. ↑ a b c Liang, Shunlin; Li, Xiaowen; Wang, Jindi, eds. (1 de enero de 2012), «Chapter 16 - Vegetation Production in Terrestrial Ecosystems», Advanced Remote Sensing (en inglés) (Academic Press): 501-531, ISBN 978-0-12-385954-9, doi:10.1016/b978-0-12-385954-9.00016-2, consultado el 12 de marzo de 2020 .
  2. ↑ Baldocchi, D., B. Hicks, and T. Meyers. 1988. Measuring biosphere-atmosphere exchanges of biologically related gases with micrometeorological methods. Ecology 69, 1331-1340
  3. ↑ Verma, S.B.: 1990, Micrometeorological methods for measuring surface fluxes of mass and energy, Remote Sensing Reviews 5(1): 99-115
  4. ↑ Lee, X., W. Massman, and B. Law. 2004. Handbook of Micrometeorology. Kluwer Academic Publishers, The Netherlands, 250 pp.
  5. ↑ a b c d Burba, G., 2013. Eddy Covariance Method for Scientific, Industrial, Agricultural and Regulatory Applications: a Field Book on Measuring Ecosystem Gas Exchange and Areal Emission Rates. LI-COR Biosciences, Lincoln, USA, 331 pp.
  6. ↑ Aubinet, M., T. Vesala, D. Papale (Eds.), 2012. Eddy Covariance: A Practical Guide to Measurement and Data Analysis. Springer Atmospheric Sciences, Springer Verlag, 438 pp.
  7. ↑ Burba, George (6 de septiembre de 2022). Eddy Covariance Method For Scientific, Regulatory, and Commercial Applications (en inglés). LI-COR Biosciences. ISBN 978-0-578-97714-0. 
  8. ↑ Berg, P., H. Røy, F. Janssen, V. Meyer, B. B. Jørgensen, M. Hüttel, and D. de Beer. 2003. Oxygen uptake by aquatic sediments measured with a novel non-invasive eddy correlation technique. Marine Ecology Progress Series. 261:75-83.
  9. ↑ University of Virginia. Aquatic Eddy Covariance Research Lab. Retrieved: 22 June 2015.
  10. ↑ The Florida State University. Eddy Correlation - Further Development and Studies of Flow and Light driven dynamics of Benthic Oxygen Exchange Archivado el 18 de abril de 2014 en Wayback Machine.. Retrieved: 22 June 2015.
  11. ↑ Leibniz-Institute of Freshwater Ecology and Inland Fisheries. Eddy Correlation in Natural Waters. Retrieved: 22 June 2015.
  12. ↑ Max Planck Institute for Marine Microbiology. Eddy Correlation System (ECS). Retrieved: 22 June 2015.
  13. ↑ Centre for Coastal Biogeochemistry Research. Eddy Correlation Archivado el 13 de diciembre de 2013 en Wayback Machine.. Retrieved: 22 June 2015.
  14. ↑ M. Mauder, T. Foken, R. Clement, J. A. Elbers, W. Eugster, T. Grunwald, B. Heusinkveld, and O. Kolle. 2007. Quality control of CarboEurope flux data – Part II: Inter-comparison of eddy-covariance software, Biogeosciences Discuss., 4, 4067–4099
  15. ↑ Jia, L.; Zheng, C.; Hu, G.C.; Menenti, M. (2018), «Evapotranspiration», Comprehensive Remote Sensing (en inglés) (Elsevier): 25-50, ISBN 978-0-12-803221-3, doi:10.1016/b978-0-12-409548-9.10353-7 .
  16. ↑ Monteith, John L.; Unsworth, Mike H. (1 de enero de 2013), «Chapter 16 - Micrometeorology: (i) Turbulent Transfer, Profiles, and Fluxes», en Monteith, John L.; Unsworth, Mike H., eds., Principles of Environmental Physics (Fourth Edition) (en inglés) (Academic Press): 289-320, ISBN 978-0-12-386910-4, doi:10.1016/b978-0-12-386910-4.00016-0, consultado el 16 de abril de 2020 .
  17. ↑ Schlesinger, William H.; Bernhardt, Emily S. (1 de enero de 2013), «Chapter 7 - Wetland Ecosystems», en Schlesinger, William H.; Bernhardt, Emily S., eds., Biogeochemistry (Third Edition) (en inglés) (Academic Press): 233-274, ISBN 978-0-12-385874-0, doi:10.1016/b978-0-12-385874-0.00007-8, consultado el 16 de abril de 2020 .
  18. ↑ Jalota, S. K.; Vashisht, B. B.; Sharma, Sandeep; Kaur, Samanpreet (1 de enero de 2018), «Chapter 1 - Emission of Greenhouse Gases and Their Warming Effect», en Jalota, S. K.; Vashisht, B. B.; Sharma, Sandeep et al., eds., Understanding Climate Change Impacts on Crop Productivity and Water Balance (en inglés) (Academic Press): 1-53, ISBN 978-0-12-809520-1, doi:10.1016/b978-0-12-809520-1.00001-x, consultado el 16 de abril de 2020  .
  19. ↑ R. E. Speer, K. A. Peterson, T. G. Ellestad, J. L. Durham (1985). «Test of a prototype eddy accumulator for measuring atmospheric vertical fluxes of water vapor and particulate sulfate». Journal of Geophysical Research 90 (D1): 2119-2122. Bibcode:1985JGR....90.2119S. doi:10.1029/JD090iD01p02119. 
  20. ↑ Siebicke, Lukas (2017). «True eddy accumulation and eddy covariance methods and instruments intercomparison for fluxes of CO2, CH4 and H2O above the Hainich Forest». 19th EGU General Assembly, EGU2017 19: 18076. Bibcode:2017EGUGA..1918076S. 
  21. ↑ Businger, Joost A.; Oncley, Steven P.; Businger, Joost A.; Oncley, Steven P. (1 de abril de 1990). «Flux Measurement with Conditional Sampling». Journal of Atmospheric and Oceanic Technology (en inglés) 7 (2): 349-352. Bibcode:1990JAtOT...7..349B. doi:10.1175/1520-0426(1990)007<0349:fmwcs>2.0.co;2. 
  22. ↑ Osterwalder, S.; Fritsche, J.; Alewell, C.; Schmutz, M.; Nilsson, M. B.; Jocher, G.; Sommar, J.; Rinne, J. et al. (15 de febrero de 2016). «A dual-inlet, single detector relaxed eddy accumulation system for long-term measurement of mercury flux». Atmos. Meas. Tech. 9 (2): 509-524. Bibcode:2016AMT.....9..509O. ISSN 1867-8548. doi:10.5194/amt-9-509-2016. 
  23. ↑ Jonas Sommar, Wei Zhu, Lihai Shang, Xinbin Feng, Che-Jin Lin (2013). «A whole-air relaxed eddy accumulation measurement system for sampling vertical vapour exchange of elemental mercury». Tellus B: Chemical and Physical Meteorology 65 (1): 19940. Bibcode:2013TellB..6519940S. doi:10.3402/tellusb.v65i0.19940. 

Lecturas relacionadas

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Enlaces externos

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