Primeras modelaciones para explicar algunos forzantes climáticos

En Jáuregui y Romales (1986) se determinó, mediante el rescate y análisis exhaustivo de observaciones históricas, que durante el siglo XX la temperatura media anual en el Valle de México aumentó 2.4 °C. Este incremento es mucho mayor al que se podría adjudicar al cambio climático, ya que hasta la fecha se considera que el calentamiento promedio anual a nivel mundial es cercano a 1 °C. Estos datos indicaban, entonces, que la causa del aumento se debe a forzantes locales.

Con el uso del modelo complejo de meteorología y calidad del aire, denominado MEsoscale-MOdel (MEMO), (^{Flassak, 1990}; ^{Moussiopoulus, 1994}), en el cual ya se podían incluir algunas parametrizaciones de la física atmosférica correspondientes al suelo urbano y orografía compleja, se reprodujeron escenarios sugeridos por el Dr. Jáuregui para aislar los forzantes climáticos locales que dieron lugar al fenómeno del aumento de temperaturas promedio anual (^{Jazcilevich et al., 2000}). Usando mapas históricos (Figura 1), se introdujeron al modelo la cobertura del suelo urbano y lacustre como se encontraba en 1929, cuando todavía existían algunos cuerpos de agua significativos como el de Xochimilco, Texcoco y Zumpango. También se implementó un escenario con el mismo uso de suelo urbano de 1929, pero con los cuerpos de agua reducidos como se encuentran en la época actual. Este último escenario pudo reproducir el incremento térmico de 2.4 °C observado por Jáuregui, en las estaciones que se eligieron de control: Minería y Tacubaya. Con este ejercicio se pudo aseverar que la desaparición de los cuerpos de agua registrada desde 1929 fue la principal causa del incremento térmico. Como se comenta en la revista Nature, (^{Gillon, 2000}), gracias a este trabajo de modelación se pueden proponer posibles medidas de remediación, como la recuperación de cuerpos de agua, para reducir las ondas de calor en la CDMX, una preocupación en salud pública por el avance del cambio climático. La construcción del lago Nabor Carrillo, en la zona aledaña a Texcoco, muestra que es posible la recuperación de los lagos desde un punto de vista de ingeniería civil. La aportación del Dr. Jauregui en este trabajo fue de suma importancia para la adquisición de datos históricos e interpretación de resultados.

Fuente: ^{Jazcilevich et al. (2000)}, del original de los dibujos realizados por Alfonso Estrada para el Dr. Jauregui.

Figura 1 Escenarios de uso de suelo utilizados para la modelación del efecto climático por la desaparición de cuerpos de agua en el Valle de México. En (a) en 1991 y en (b) en 1929. 

Trabajos con modelos más avanzados

Posteriormente, otras publicaciones utilizan modelos más avanzados para recrear el clima y el tiempo del Valle tomando en cuenta cambios de cobertura superficial, ampliando y mejorando las conclusiones ya obtenidas, aunado a que nuevas observaciones proporcionan mejores datos que auxilian y complementan los esfuerzos de modelación. Estos esfuerzos ahondaron en los temas de cambio de uso de suelo, clima y calidad del aire que tanto atrajeron la atención del Dr. Jauregui.

Vargas y Magaña (2020) muestran, mediante datos y análisis estadísticos, los efectos en la Isla de Calor Urbana (ICU) por el crecimiento e incremento de la densidad de la ciudad. La ICU se define como la diferencia entre la temperatura máxima en una zona urbana y un área rural. También en este trabajo se reporta el incremento de lluvias extremas dentro de la CDMX relacionados con los procesos convectivos influenciados por la actividad antropogénica. Nuevamente, Jáuregui los menciona en Jáuregui y Romales (1986).

Mediante la modelación se han podido reproducir fenómenos convectivos como el de confluencias (o convergencias) que tienen que ver con estas observaciones. En ^{Jazcilevich et al. (2003)} se muestra la formación de las convergencias y su migración por el Valle (Figura 2). Esto se obtuvo implementando el modelo MultiScale Climate Chemistry Model (MCCM) en el Valle de México (Grell et al., 2000; García et al., 2000).

Figura 2 Velocidades del viento superficial y concentraciones de ozono mostrando con las líneas blancas la formación de convergencias en el Valle de México. 

La Figura 2 también muestra cómo fenómenos como las convergencias influyen en el transporte de contaminantes. Por cierto, el Dr. Jáuregui solía decir que la contaminación, así como la temperatura y la lluvia, son parte del tiempo y del clima, ya que podemos hablar de una ciudad contaminada, de épocas del año o de días de mayor o menor contaminación, tal y como lo hacemos de la lluvia y el calor.

Además de convergencias, se pueden reproducir procesos convectivos difíciles de observar numéricamente, lo que indica su existencia en el Valle de México. Tal es el caso de la interacción de procesos convectivos y las montañas mostrado en la Figura 3. Ahí podemos observar como una parcela en el Valle de México denotada por la concentración de monóxido de carbono es proyectada anabáticamente a la Sierra del Ajusco y, al ascender por convección mecánica, es devuelta al Valle al encontrarse con la atmósfera libre (^{Jazcilevich et al., 2003a}). Las parcelas finalizan su recorrido en la superficie del Vaso de Texcoco, teniendo lugar un proceso de fumigación. Este fenómeno es difícil de observar. Gracias a la modelación, podemos inferir su existencia.

Fuente: ^{Jazcilevich et al. (2003)}.

Figura 3 Corte vertical del noreste al suroeste sobre el Valle de México, mostrando un patrón circular de la dirección del viento, que transporte monóxido de carbono. Las parcelas de aire trazadas por el monóxido de carbono son proyectadas a la Sierra del Ajusco, son devueltas al Valle por la atmósfera libre, finalizando su recorrido en la superficie en las cercanías del Vaso de Texcoco mediante un proceso de fumigación. 

En ^{Aquino-Martínez et al. (2021)} se amplían estos resultados. Aquí se realiza un exhaustivo estudio de modelación usando el modelo Weather Research Forecasting (WRF) (^{NCAR-WRF, 2023}), para estudiar las convergencias, la ICU y efectos de urbanización en los flujos atmosféricos por cambios de las coberturas del suelo.

Una de las aplicaciones más importantes de la modelación atmosférica es que permite predecir el efecto en la atmósfera que tienen las intervenciones y proyectos urbanos en el Valle en la calidad del aire. Por ejemplo, podemos predecir qué pasaría si se recupera la zona lacustre del lago de Texcoco (^{Jazcilevich et al., 2002}). Algunos de estos se muestran en la Figura 4. Nótese que se ha logrado modelar las concentraciones de ozono en zonas densamente pobladas de la CDMX por la presencia de un nuevo lago en Texcoco. Esto se debe a la generación de brisa agua-tierra, lo que produce la ventilación de contaminantes.

Fuente: ^{Jazcilevich et al. (2002)}.

Figura 4 En (a) campo de vientos superficiales en ms^-1 por la presencia del nuevo lago en el Valle. En (b), comparación de concentraciones en ppb de ozono con y sin nuevo lago en el Punto P2. Línea continua con lago, línea con cuadros, sin lago. 

Otro ejemplo de modelación aplicada al diseño urbano fue el de la evaluación ambiental de la propuesta del Nuevo Aeropuerto Internacional de la Ciudad de México en el lago de Texcoco, propuesto en el 2001. En las mesas de trabajo se contó con la presencia del Dr. Jauregui. En ^{Jazcilevich et al. (2003b)}, se pudo predecir cuál sería el efecto en la contaminación de la atmósfera por la construcción de este aeropuerto, tomando en cuenta la urbanización inducida por dicha obra. Se consideraron dos posibles localizaciones: Texcoco y Tizayuca, Hidalgo. Este trabajo fue en conjunto con especialistas en geografía social del Instituto de Geografía de la UNAM. Se pudo observar que la contaminación atmosférica inducida era similar. Además, en ^{Jazcilevich et al. (2003c)}, se probaron cuáles medidas para controlar posibles tolvaneras locales podrían implementarse en los alrededores de la propuesta de este aeropuerto en Texcoco.

Si bien gracias al Plan Texcoco, en la década de 1980 se redujeron las tormentas de arena provenientes del Vaso de Texcoco que incidían en la CDMX y que el Dr. Jáuregui reportó desde 1958, existen otras fuentes de emisiones de polvos. Tal es el caso del cañón montañoso formado entre las Sierras del Ajusco y de la Sierra Nevada, donde se encuentra la población de Tenango del Aire y zonas agrícolas generadoras de partículas en sus alrededores. En colaboración con del Departamento de Agricultura de los EE.UU., se ligó un modelo de calidad del aire y uno de erosión eólica (^{Díaz-Nigenda et al., 2010}). Este esfuerzo incluye un modelo de emisión dinámico, donde las emisiones de partículas varían según la velocidad el viento. Hasta dónde llega nuestra información, este es el primer resultado reportado por un sistema configurado por un modelo de calidad del aire y erosión. Algunos de los resultados se muestran en la Figura 4.

Los techos verdes o naturados han sido contemplados como una medida para beneficiar el ambiente urbano. Entre sus ventajas está modular cargas hidráulicas por precipitaciones, evitando inundaciones. Sin embargo, en Vázquez et al. (2016) se muestra que, bajo condiciones de sistemas de alta presión, la implantación de esta medida en una zona de la CDMX provocaría una inversión cercana a la superficie que podría disminuir la altura de la capa de mezcla. Esto es un efecto no deseado. Algunos resultados a las 0900 LST se muestran en la Figura 6.

Fuente: ^{Díaz-Nigenda et al. (2010)}.

Figura 5 Concentraciones de partículas modeladas generadas en el área de Tenango del Aire y transportados al Valle de México. 

Figura 6 Efecto por naturación de azoteas en una zona de la CDMX. Las líneas puntuadas corresponden a techos convencionales y las continuas a techos verdes. Se aprecian los perfiles de temperaturas potenciales y la altura de capa de mezcla (líneas horizontales) calculada por WRF. 

Nuevas tecnologías y modelos, nuevas investigaciones

A medida que la tecnología computacional, los métodos numéricos y que el progreso en instrumentación avanza, la resolución temporal y espacial de la modelación del clima y el tiempo se incrementa. Esto, junto con la posibilidad de tener una mayor densidad de observaciones, permite el estudio y predicción de fenómenos atmosféricos con mayor resolución, por lo que se puede modelar el efecto en el tiempo y clima por edificaciones y zonas verdes como los jardines urbanos. Por ejemplo, tenemos que ahora se pueden reproducir fenómenos a 200 m de resolución usando modelos “urbanizados” como el u-WRF, (^UCAR-2023), cuando antes el límite práctico era cuando mucho de un km. Para lograr este fin, se requieren parametrizaciones de la física que corresponden a espacios urbanos específicos. Esto demanda nuevas definiciones de coberturas superficiales, como los propuestos en ^{Oke et al. (2017)}. Los sistemas de información geográfica son imprescindibles para poder implementar estos modelos, mostrando los nexos cada vez más estrechos entre la geografía física s nivel urbano y la modelación de la atmósfera.

En la Figura 7 se muestran resultados obtenidos en el Valle de México usando u-WRF. Estos modelos permitirán una mejor predicción del clima y tiempo, incluyendo la contaminación atmosférica.

Figura 7 En (a) resultados obtenidos de temperatura potencial en la superficie urbana, mejorando los obtenidos por WRF. En rojo u-WRF, en azul WRF y en gris los medidos (Valdés Fernández, 2017). En (b) diferencia de las temperaturas superficiales con la situación actual y cuando se introduce un cuerpo de agua en el Vaso de Texcoco (Zavaleta, 2023, comunicación personal), usando el modelo u-WRF. Estos resultados son con una resolución de 500 m. 

Son necesarias mayores resoluciones a escalas de centímetros para resolver flujos atmosféricos a nivel de cañón urbano. Este conocimiento es necesario si queremos obtener el efecto local en la atmósfera por edificios, mobiliario urbano como calles y banquetas, así como del tráfico vehicular, y actividad comercial e industrial. Después de todo, este es el ámbito urbano es donde los ciudadanos llevan a cabo sus actividades económicas y sociales. El uso de modelos basados en la Dinámica de Fluidos Computacionales (DFC) son necesarios para predecir el flujo atmosférico en estas escalas urbanas. En la Figura 8 se muestra la emisión debido al tráfico vehicular en un cañón urbano y las correspondientes concentraciones de monóxido de carbono usando DFC (^{Zavala-Reyes et al., 2019}).

Fuente: ^{Zavala-Reyes et al. (2019)}.

Figura 8 Vista de pájaro, de la concentración (µgm^-3) de partículas en un cañón urbano debido a dos escenarios de tráfico, usando un DFC, un modelo de tráfico y emisiones vehiculares.