Este documento describe tres tormentas severas que ocurrieron en el valle de Mantaro en Perú en diciembre de 2015, enero de 2016 y octubre de 2016. Se utilizaron modelos numéricos como WRF y ARPS para simular estas tormentas. Los resultados mostraron que las tormentas estuvieron asociadas con el desplazamiento del anticiclón del Pacífico Sur y la alta de Bolivia, trayendo circulaciones de humedad desde el oeste. Dos circulaciones térmicas convergentes en el valle crearon movimientos verticales intensos que generaron

1. Dynamic mechanisms of severe thunderstorms in the
central Andes of Perú, Mantaro valley
José Luis Flores Rojas, Aldo S. Moya Álvarez, Shailendra Kumar, Daniel
Martínez Castro, Elver Villalobos Puma, Fey Yamina Silva Vidal
Mecanismos dinámicos de tormentas severas en
los Andes centrales del Perú, valle del Mantaro

2. Contenido:
Nubes cumulonimbos y tormentas.
Identificación de tormentas en el valle del Mantaro.
Simulación numérica de tormentas (modelos WRF y ARPS).
Eventos: 2015/12/29 – 2016/01/07 – 2016/10/17.
Características de las simulaciones.
Análisis de resultados
Conclusiones.

3. Nubes cumulonimbos y tempestades convectivas severas
 Producen lluvias intensas y descargas eléctricas (relámpagos).
 También pueden producir granizadas intensas, ráfagas de viento intensas
y tornados.
 Desempeñan un papel importante en el balance energético global y en la
circulación general de la atmósfera.
 Transporte eficiente de humedad, calor sensible y calor latente hacia
regiones superiores de la troposfera y de la baja estratosfera.
 Afecta el balance radiativo de la tropósfera.
Celda convectiva:
 Requiere de corrientes ascendentes intensas.
 Requiere de una intensa convergencia de humedad.
 Requiere de un entorno atmosférico inestable.
Etapas:
 Etapa de cúmulos
 Etapa madura
 Etapa disipativa
Celda ordinaria de tormenta
Multicelda de tormenta
Ref: Meteorology today. C.D Ahrens. 9th Edition

4. Tormentas en el valle del Mantaro
Granizadas - Huancayo
Granizadas – valle del Mantaro
Observatorio de Huancayo - IGP
(12°02'18''S, 75°19'22''W, 3350 msnm)

5. Identificación de tormentas: Global Precipitation Measurement (GPM) (resolución: 0.1°)
2015/12/29
1830 LT
2016/01/07
1630 LT
2016/10/17
1630 LT

6. Identificación de tormentas: Pluviómetros, Global Precipitation Measurement (GPM) y modelos WRF-ARPS
2015/12/29 2016/01/07
2016/10/17

7. Radar Doppler pulsado de banda Ka
(35 GHz) basado en un magnetrón
con una sensibilidad muy alta que
permite detectar nubes atmosféricas
y niebla.
2015/12/29 2016/01/07
Radar MIRA-35C
2016/10/17

8. Simulación numérica de tormentas
Weather Research and Forecasting (WRF)
 Laboratorio de Meteorología de Mesoescala y Microescala
(MMM) del NCAR.
 Modelo no-hidrostático regional de meso escala.
 Utilizado para investigación y pronóstico operacional.
 Sistema de coordenadas que siguen la topografía.
Discretización vertical en coordenadas de presión (eta y sigma).
 Modernas parametrizaciones de turbulencia, capa límite
planetaria, microfísica de nubes, parametrización de cúmulos y
física de superficie.
 Sistema de asimilación de datos y altamente paralelizable.
Modelo de escala global – Global Forecast System (GFS)
 Modelo numérico global de predicción meteorológica. Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA).
Dos tipos de modelizaciones:
 Predicciones de hasta 7 días (192 horas), de mayor resolución. Predicciones de 7-15 días (192-382 horas) de menor resolución.
 Análisis: longitud y latitud global de 1°, 0.5° y 0.25°. Pronóstico en un intervalo de 3 horas de 0 a 240, y un intervalo de 12 horas de
240 a 384. Las ejecuciones del pronóstico del modelo ocurren a las 00, 06, 12 y 18 UTC diariamente.
Advance Regional Prediction System (ARPS)
 Centro para el análisis y previsión de tormentas (CAPS) de
la Universidad de Oklahoma.
 Modelo no-hidrostático regional de meso escala.
 Utilizado para investigación y pronóstico operacional.
 Sistema de coordenadas que siguen la topografía.
Discretización vertical en coordenadas cartesianas (altura).
 Modernas parametrizaciones de turbulencia, capa límite
planetaria, microfísica de nubes, parametrización de
cúmulos y física de superficie.
 Sistema de asimilación de datos y altamente paralelizable.
http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/
https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/global-forcast-system-gfs
http://www.caps.ou.edu/ARPS/arpsoverview.html

9. Dominios y topografía – Simulaciones WRF-ARPS – USGS: 30’’
18 km
6 km
2 km
WRF - Resolución: 18 km
WRF - Resolución: 6 km WRF - Resolución: 2km ARPS - Resolución: 0.5 km
Evento: 29 de Diciembre 2015

10. Características de las simulaciones
Dominio 1 Dominio 2 Dominio 3 Dominio 4
Modelo WRF WRF WRF ARPS
Resolución 18 km 6 km 2 km 0.5 km
Nx 115 115 127 147
Ny 140 142 163 147
Nz 28 28 28 43
Microfísica de nubes Lin et. al 1983 Lin et. al 1983 Lin et. al 1983 Schultz et.al (1995)
Parametrización de cúmulos Grell y Freitas, 2014 Grell y Freitas, 2014 Grell y Freitas, 2014 -
Capa fronteriza YSU (Yonsei University
Scheme)
Hong et.al 2006
YSU (Yonsei University
Scheme)
Hong et.al 2006
YSU (Yonsei University
Scheme)
Hong et.al 2006
1.5 TKE turbulent mixing
Sun and Chang (1986,
J.Climate Appl. Meteor.)
Física de superficie Unified Noah Land Surface
Model
Unified Noah Land Surface
Model
Unified Noah Land Surface
Model
Two-layer Force-restore
model (Noilhan/Planton)
Transferencia radiativa RRTMG (Rapid Radiative
Transfer Model (Iacono et al.,
2008)
RRTMG (Rapid Radiative
Transfer Model (Iacono et al.,
2008)
RRTMG (Rapid Radiative
Transfer Model (Iacono et
al., 2008)
Atmospheric radiation
transfer parameterization
Periodo de simulación : 0000 UTC 29 - 0600 UTC 30 : 30 horas de simulación – 12 horas de spin-up.

11. Circulaciones Sinópticas - Modelo GFS 0.5° - (13 LT) Presión y circulación reducida a nivel del mar
Circulación y velocidad vertical a 300 hPa2015/12/29 2016/01/07 2016/10/17

12. Circulación y velocidad vertical a 600 hPa - (1300 LT)
Circulación y velocidad vertical a 850 hPa - (1300 LT)

13. Dominio 18 km Dominio 6 km
Dominio 2 km
Flujo integrado de
Vapor de agua






1j
jjj
1j
jjj
zuqF
puq
1
F
a
g


14. Velocidad Vertical
Velocidad Meridional
Flujo de Vapor de agua
Dominio 6 km
Flujo de niveles bajos en América del sur

15. Topografía Gradiente de Topografía











y
h
,
x
h
hGh y)(x,y)(x,
Dominio 2 km

16. Topografía – 0.5 km
Dominio 0.5 km
Flujo de Vapor de agua

17. ]qi)]qhqs(1000[38000qc)]qr(1000[17300[Log10Ref 2.2
aire
7/4
aire10  
Densidad del aire Agua líquida Agua sólidaKessler (1970)
Isosuperficies – qT = 0.3 g / kg
Dominio 0.5 km
ihscrT qqqqqq 
Nubes convectivas
Reflectividad

18. ihscrT qqqqqq 
-1
T kgg0.3q-ciesIsosuperfí 
Temperatura del tope de las nubes

19. Comparación de reflectividad
radar MIRA-35C y modelo ARPS
2015/12/29 2016/01/07 2016/10/17

20. Dominio 18 km
Nivel: 450 hPa
Velocidad vertical (𝒎 𝒔−𝟏
)
Ondas de gravedad
Inerciales

21. Circulación y velocidad vertical
29 diciembre 2015-
1200 UTC

22. Análisis de Ondeletas (Wavelets)
Morlet wavelet function
Latitud: 12 km

23. Filtro pasa-banda:
Kaiser window [1.5-8] km

24. Conclusiones:
Las 3 tormentas identificadas en el valle del Mantaro están asociadas:
• Desplazamiento hacia el Anticiclón Subtropical del Pacífico Sur.
• Desplazamiento hacia el sur de la alta de Bolivia.
• Intrusión de circulaciones provenientes del oeste en niveles altos y medios de la
atmosfera.
Existen dos circulaciones térmicas de meso-escala que convergen en el valle del Mantaro:
• Circulación térmica de brisa marítima (oeste de los Andes).
• Circulación valle montaña asociada al Jet de niveles bajos de América del Sur (este de los
Andes).
• La intensa convergencia de humedad genera movimientos verticales intensos que
favorecen la generación de nubes cumulonimbos, precipitación intensa y granizo.
Los resultados del modelo muestran la formación de ondas de gravedad en la región
amazónica que transportan humedad y energía hacia el valle del Mantaro.

25. Gracias
Agradecimientos
Convenio No: 010-2017-FONDECYT
Proyecto MAGNET IGP: Fortalecimiento de la línea de investigación en física y
microfísica de la atmósfera