UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS TESIS DOCTORAL Modelos meteorológicos de alta resolución aplicados a la predicción de ondas de montaña y condiciones de engelamiento para la mejora de la seguridad aérea MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR Javier Díaz Fernández Directores María Luisa Martín Pérez Francisco Valero Rodríguez Madrid © Javier Díaz Fernández, 2021 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS TESIS DOCTORAL Modelos meteorológicos de alta resolución aplicados a la predicción de ondas de montaña y condiciones de engelamiento para la mejora de la seguridad aérea MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR Javier Díaz Fernández DIRECTORES María Luisa Martín Pérez Francisco Valero Rodríguez Madrid 2021 Memoria de Tesis Doctoral presentada para optar al grado de Doctor. Javier Díaz Fernández Modelos meteorológicos de alta resolución aplicados a la predicción de ondas de montaña y engelamiento para la mejora de la seguridad aérea. Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación mediante la concesión de un contrato predoctoral BES-2017-080025 y por los proyectos de investigación PID2019- 105306RB-I00 (IBERCANES) y CGL2016-78702-C2-2-R (SAFEFLIGHT). Madrid, diciembre de 2021. A mis padres y a Sara I Agradecimientos Creo que mi amor por la meteorología empezó cuando era un “guajin” y mi abuelo me llevaba a ver saltar las olas en Gijón durante los temporales. Yo quería ser el hombre del tiempo de la televisión. Sin embargo, me encuentro en este momento escribiendo las páginas de mi tesis doctoral. Después de una pandemia, de tres artículos rechazados y de estar a punto de tirar la toalla no me habría imaginado llegar hasta aquí. Por ello, me siento orgulloso y quiero agradecer a todas las personas que mencionaré a continuación la ayuda prestada durante todo este tiempo, ya que sin ellas no habría sido posible escribir esta tesis. Me inicié en este mundo de la investigación cuando empecé como becario en el Grupo de Física de la Atmósfera (GFA) de León. Fue en el Instituto de Medio Ambiente donde conocí a muchas personas que me ayudaron a dar mis primeros pasos (José Luis Sánchez, Andrés Merino, Sergio Fernández, Pablo Melcón, Roberto Weigand, José Luis Marcos y Eduardo García). La obtención de un contrato predoctoral para la formación de doctores del MINECO (BES-2017-080025) hizo que tuviese el apoyo económico durante mi etapa predoctoral en mi nuevo destino, el grupo MCAM (Meteorología, Aplicaciones del Clima y Modelización) de la UCM. A pesar de mi poca experiencia investigadora y del gran cambio que supuso venir a Madrid, la ayuda de todas las personas que forman este grupo fue indispensable. Agradezco a Daniel Santos su paciencia, su apoyo, sus enseñanzas y su contribución a la relación de amor-odio que tengo con el HARMONIE. A Paco Valero por apostar por mí, por toda su ayuda como tutor, por su larga trayectoria como director de este grupo y por hacerme más fácil toda la burocracia que a él tanto le gusta. Gracias a Mariano Sastre por todos tus consejos y tu apoyo. Gracias a Lara Quitián por ser una excelente compañera de trabajo, de congresos, de tesis y por todo tu apoyo brindado a lo largo de estos años. Gracias a Pedro Bolgiani, piloto de avión, de NCL y mi controlador aéreo, por sacar tanto tiempo para resolverme las dudas y corregir mis artículos desde cualquier parte del mundo. Y por supuesto, gracias a Marisa, mi directora y mi guía durante esta etapa predoctoral, por dedicarme todo tu tiempo y saber a la perfección los momentos en los que apretar y en los II que dar ánimos. Y aunque hayas llegado el último, gracias también a Carlos por ayudarme en esta recta final. No me quiero olvidar tampoco de otras personas que también me ofrecieron su ayuda durante esta etapa predoctoral en la UCM: Juanje, Jon Ander, Ángel y José Ignacio. Gracias a todos en general por permitirme robaros un rato de vuestro tiempo, incluso de vuestras vacaciones, para prestarme vuestra ayuda desinteresada. Gracias a los “margaritos” por permitirme desconectar y estar siempre ahí. Gracias a Claudia y Ramos por ser los mejores compañeros de piso que he tenido. Gracias a Andrea por apoyarme desde la distancia. A Colun por ser mi guía de montaña. Gracias a los amigos que hice durante este último año de teletrabajo en Tarragona, y en especial a Xiana y Fran por descubrirme las ferratas y mis supuestas habilidades culinarias. Y como no, gracias a Sara, mi novi y mi futura mujer, por aguantarme y sufrirme, por estar en los buenos y en los malos momentos, por acogerme en Tarragona y por ser mi principal apoyo durante toda esta etapa. ¡Eres el amor de mi vida!. En definitiva, gracias a todos los que creyeron en mí, incluso cuando yo no lo hacía. Sin el apoyo y el amor incondicional de mi familia tampoco habría llegado hasta aquí. Muchas gracias a mis abuelos, mis tios, mi hermana y mis sobrinos por haberos interesado en esta tesis y por preocuparos de mi bienestar. Y finalmente, a mis padres, a los que tengo infinitas cosas que agradecer y que gracias a ellos soy quien soy. III Resumen Las ondas de montaña son un tipo de ondas de gravedad que se forman a sotavento de los principales sistemas montañosos en determinadas condiciones. La turbulencia y el engelamiento son fenómenos meteorológicos adversos asociados a este tipo de ondas que pueden comprometer a la seguridad aérea. No en vano, la turbulencia asociada a ondas de montaña y el engelamiento han sido citados como la causa de numerosos accidentes de aviación. Actualmente aún existe bastante incertidumbre en el pronóstico de eventos de ondas de montaña, lo que dificulta la anticipación a los mismos. La disponibilidad de datos observacionales directos es el mayor hándicap en el estudio de las ondas de montaña, ya que es muy difícil obtener mediciones fiables en su zona de formación. Consecuentemente, para el estudio de este fenómeno en esta tesis doctoral se ha utilizado la nubosidad asociada a ondas de montaña como método observacional. En este trabajo se analizan eventos de ondas de montaña y engelamiento en el entorno del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas, cuya cercanía con la Sierra de Guadarrama hace que sea una zona propicia para su formación. La base de datos sobre la que se ha trabajado ha sido elaborada mediante observación de imágenes del satélite MSG-SEVIRI durante los meses de noviembre a marzo de los últimos 20 años (2001-2020). La temperatura de brillo de las imágenes satelitales ha sido la variable que se ha usado como referencia para validar las simulaciones de nubosidad asociada a eventos de ondas de montaña. Todos los eventos de ondas de montaña seleccionados para la elaboración de esta tesis doctoral cumplen los siguientes requisitos: al menos 3 bandas nubosas alternas, paralelas a la Sierra de Guadarrama, con una longitud de onda y longitud transversal superior a 15 km y una temperatura de brillo de entre 260 y 275 K. Los modelos meteorológicos escogidos para esta tesis doctoral son Weather Research and Forecasting (WRF) y HARMONIE-AROME. La validación de las simulaciones obtenidas con ambos modelos frente a los datos satelitales de la temperatura de brillo ha resultado satisfactoria, pudiendo discernir que la distribución de temperaturas simulada por el HARMONIE-AROME se asemeja más a la observacional que la del WRF. Sin embargo, en el intervalo de temperaturas característico IV de la nubosidad asociada a las ondas de montaña, es el WRF el que obtiene mejores resultados. También se ha realizado una caracterización de las variables atmosféricas que intervienen en la formación de las ondas de montaña. Estas variables han sido la dirección y velocidad del viento a barlovento de la Sierra de Guadarrama, la estabilidad estática sobre la Sierra y el contenido de agua líquida y la temperatura a sotavento. La caracterización ha permitido establecer que las condiciones necesarias para la formación de ondas de montaña en la zona de estudio se corresponden a viento de norte-noroeste, velocidad del viento moderada y ligera o neutra estabilidad atmosférica. La existencia de contenido de agua líquida y de temperaturas por debajo de 0 ºC también ha sido considerada en la caracterización de la nubosidad y engelamiento asociados a estas ondas. Adicionalmente, se ha construido un árbol de decisión para cada modelo meteorológico con el fin de establecer un método de alertas de eventos de ondas de montaña, nubosidad asociada y engelamiento, basándonos en los percentiles de las variables atmosféricas obtenidas de la caracterización. Estos avisos, también validados con imágenes de satélite, han arrojado porcentajes de acierto superiores al 75% para ambos modelos. Finalmente, la turbulencia fue evaluada mediante el cálculo de la Eddy Dissipation Rate, obteniendo valores de turbulencia mayores en presencia de nubosidad asociada a ondas de montaña. La intensidad de la turbulencia simulada por el WRF en estos episodios fue mayor que la del HARMONIE-AROME. V Abstract Mountain waves are a kind of gravity waves that form in the leeward side of the major mountain ranges under certain conditions. Turbulence and icing are adverse meteorological phenomena associated with these types of waves that can affect the aviation safety. Not surprisingly, turbulence and icing associated with mountain waves have been reported as the cause of numerous aircraft accidents. Currently, the forecast of mountain wave events is not completely accurate, which makes it difficult to anticipate them. The lack of direct observational data is the greatest inconvenience in the mountain waves study since it is very difficult to obtain reliable measurements in the mountain waves formation area. Consequently, for the study of this phenomenon in this thesis, cloudiness associated with mountain waves has been used as an observational method. In this work, mountain waves and icing events have been analysed in the vicinity of the Adolfo Suarez Madrid-Barajas airport; due to the proximity to the Guadarrama mountains this area is likely to produce mountain waves events. The database has been elaborated by observing images from MSG-SEVIRI satellite in the study area during the months of November to March of the last 20 years (2001-2020). The brightness temperature of the satellite images has been the variable selected as a reference to validate the simulations of cloudiness associated with mountain wave events. All the selected mountain wave events in this thesis meet the following requirements: at least 3 alternating wave clouds, parallel to the Guadarrama mountains, with a wavelength and transverse length greater than 15 km and a brightness temperature of the wave clouds between 260 and 275 K. The meteorological models chosen in this thesis are Weather Research and Forecasting (WRF) and HARMONIE-AROME. The validation of the simulations obtained with both models against the satellite data of the brightness temperature has been satisfactory, being able to discern that the temperature distribution simulated by HARMONIE-AROME is closer to the observational one than WRF. However, in the temperature range characteristic of the cloudiness associated with VI mountain waves, it is the WRF that obtains better results. A characterization of the atmospheric variables involved in the formation of mountain waves has also been carried out. These variables have been the wind direction and speed in the windward side of the Guadarrama mountains, the static stability over the mountains and the liquid water content and temperature in the leeward side. The mountain waves characterization has allowed to establish that the necessary conditions for the formation of mountain waves in the study area correspond to north-northwest wind direction, moderate wind speed and neutral or slightly atmospheric stability. The presence of liquid water content and temperatures below 0 ºC has also been considered in the characterization of cloudiness and icing associated with these waves. In addition, a decision tree for each meteorological model is developed in order to establish a warning method for mountain wave events, associated cloudiness and icing, based on the percentiles of the atmospheric variables obtained from the characterization. These warnings, also validated with satellite images, have obtained correct percentages higher than 75% for both models. Finally, turbulence was evaluated using the Eddy dissipation rate calculation, obtaining higher turbulence values in the presence of cloudiness associated with mountain waves. The intensity of the turbulence simulated by WRF in these episodes was higher than the HARMONIE-AROME. VII Índice General Agradecimientos ................................................................................................................ I Resumen .......................................................................................................................... III Abstract ............................................................................................................................ V Introducción ...................................................................................................................... 1 1.1 Motivación .............................................................................................................. 4 Objetivos ........................................................................................................................... 7 Conceptos Físicos y Meteorológicos ................................................................................ 9 3.1 Ondas de Montaña ................................................................................................... 9 3.1.1 Configuraciones sinópticas ............................................................................. 14 3.2 Engelamiento ......................................................................................................... 15 3.3 Turbulencia ........................................................................................................... 20 Metodología .................................................................................................................... 25 4.1 Área de Estudio ..................................................................................................... 25 4.2 Selección de eventos ............................................................................................. 27 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica ............................................... 28 4.3.1 WRF ........................................................................................................... 30 4.3.2 HARMONIE-AROME .............................................................................. 32 4.4 Datos observacionales ....................................................................................... 34 4.4.1 Satélite METEOSAT ................................................................................. 34 4.4.2 Radiosondeos ............................................................................................. 36 4.5 Herramientas estadísticas .................................................................................. 37 Resultados ....................................................................................................................... 43 5.1 Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid-Barajas airport using the WRF model ...................................................................................................................... 45 5.2 On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast .............................................................. 67 5.3 Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings …………………………………………………………………………………85 VIII 5.4 Evaluation of turbulence in the comparison of the WRF and HARMONIE-AROME models ability for mountain wave warning .................................................................... 107 Discusión ...................................................................................................................... 125 Conclusiones ................................................................................................................. 133 Futuros Trabajos de Investigación ................................................................................ 139 Bibliografía ................................................................................................................... 141 Listado de Publicaciones .............................................................................................. 153 Listado de Acrónimos ................................................................................................... 155 IX Índice de tablas Tabla 1. Grados de engelamiento estimados a partir del LWC en nubes estratiformes y de la tasa de acumulación de hielo. Fuente: Lewis (1947) y Tafferner et al. (2003) .......... 19 Tabla 2. Umbrales de EDR para turbulencia estimada según el peso de la aeronave. Fuente: Aviation Weather Center. ....................................................................................... 22 Tabla 3. Eventos de ondas de montaña seleccionados para la simulación con los modelos WRF y HARMONIE-AROME. .......................................................................................... 28 Tabla 4. Tabla de contingencia para la verificación dicotómica de las variables pronosticadas. ...................................................................................................................... 40 Tabla 5. Percentiles (P) calculados para WRF y HARMONIE-AROME de las diferentes variables que intervienen en la formación de nubosidad asociada a las ondas de montaña ........................................................................................................................................... 136 XI Índice de figuras Figura 1. Esquema de formación de las ondas de montaña y de la nubosidad asociada (derecha) y radiosondeo virtual (izquierda). Fuente: Metpanel OSTIV WMO-No1038. ... 10 Figura 2. Nubes lenticulares (altocumulus lenticularis) sobre la cima de las montañas. Fuente: (a) Javier Martínez de Orueta y (b) Carlos Calvo Sancho. ..................................... 11 Figura 3. Ondas de montaña sobre la Península Ibérica a través del canal visible de alta resolución. Fecha: 21 noviembre 2021. Fuente: imágenes de satélite MODIS/TERRA. ... 12 Figura 4. Bandas de nubes asociadas a las ondas de montaña. (a) Bandas de nubes en la Cordillera Cantábrica asociadas a las ondas de montaña que tuvieron lugar el 06 de agosto de 2021. Fuente: Propia. (b) Bandas de nubes asociadas a la depresión tropical Ida en Nueva York el 02 de septiembre de 2021. Fuente: Allan Nosoff. .................................................. 13 Figura 5. Ejemplo de la situación sinóptica típica de formación de ondas de montaña sobre el Sistema Central. Presión a nivel del mar y la altura de geopotencial a 500 hPa para el evento de ondas de montaña del 3 de febrero de 2018. Fuente: Wetterzentrale. ............ 14 Figura 6. Valores de LWC, tamaño de gota y temperatura que determinan las condiciones de engelamiento. La zona sombreada indica los límites de estas variables en los que una aeronave obtendría el permiso para volar de forma segura en condiciones de engelamiento. Fuente: Federal Aviation Regulations Part 25, Appendix C. .............................................. 16 Figura 7. Tipos de hielo asociados al engelamiento. (a) Hielo opaco. (b) Hielo claro. Fuente: National Weather Service Aviation Weather Center. ............................................. 18 Figura 8. Ejemplo de pronóstico operativo de EDR debido a la presencia de CAT y ondas de montaña para EE. UU el día 7 de septiembre de 2021 a unos 3300 m de altitud. .......... 21 Figura 9. Esquema de turbulencia convectiva con presencia de cúmulos y cumulonimbos. Las cimas de las nubes marcan aproximadamente el límite de la corriente convectiva. La turbulencia convectiva se encuentra debajo o sobre las nubes, mientras que por encima de las mismas no existe turbulencia. Fuente: FAA (2016a). .................................................... 23 Figura 10. Orografía y localización del área de estudio. ............................................... 26 Figura 11. Relación entre la escala espacial y la escala temporal para diferentes fenómenos atmosféricos. Fuente: ECMWF......................................................................... 30 Figura 12. Esquema de asimilación datos del sistema mundial de observación. Fuente: World Meteorological Organization (WMO). .................................................................... 32 XII Figura 13. Imágenes del MSG-SEVIRI en un evento de ondas de montaña en la Península Ibérica (02 de diciembre de 2017 a las 11:57 UTC). (a) Canal visible (0.6 µm). (b) Composición RGB. Los colores cian indican la presencia de nubosidad en estado sólido. (c) Canal de infrarrojo térmico (10.8 µm). ............................................................................... 36 Figura 14. Diagrama ejemplo de Skew-T Log-P del perfil termodinámico para el aeropuerto LEMD el día 11 de diciembre de 2008 a las 12:00 UTC. ................................. 37 1 CAPÍTULO 1 Introducción Los fenómenos meteorológicos tienen una gran influencia en las actividades que realizamos los seres humanos, ya que compartimos el medio en el que se desarrollan, la atmósfera. En concreto, para un medio de transporte tan importante como la aviación, es trascendental disponer de datos y pronósticos meteorológicos con el fin de anticiparse a posibles situaciones atmosféricas adversas que puedan comprometer a la seguridad aérea. Según la National Transportation Safety Board (2014), la siniestralidad aérea debido a causas meteorológicas adversas durante los años 2000-2011 fue el 37% del total de accidentes. De ellos, en el 71% la causa principal fue la turbulencia, 14% viento adverso, 6% tormentas, 5% precipitaciones y 4% engelamiento, niebla o lluvia engelante. Además, aproximadamente en el 15% de los accidentes e incidentes graves han intervenido causas meteorológicas. Uno de los fenómenos meteorológicos que afectan a la aviación son las ondas de montaña. Desde los inicios de la aviación comercial, cuando las aeronaves empezaron a volar a grandes altitudes y en áreas de meteorología adversa, las ondas de montaña han sido responsables de numerosos incidentes y/o accidentes aéreos, principalmente relacionados con el engelamiento y la turbulencia (Buck, 2000; Bolgiani et al., 2018; Gultepe et al., 2019). No en vano, estos han sido considerados como el tercero y el vigésimo tercer riesgo más peligroso para la seguridad aérea en informes recientes (EASA, 2019). Las ondas de montaña han sido objeto de numerosas investigaciones por parte de la comunidad científica. Los primeros estudios sobre ondas de montaña, tanto en niveles altos CAPÍTULO 1. Introducción 2 como en niveles bajos de la atmósfera y su relación con la turbulencia fueron realizados por Kuettner (1939). Posteriormente, se analizaron los distintos tipos de turbulencia producida por las ondas de montaña en Sierra Nevada (EE. UU) con el fin de aumentar el conocimiento sobre este fenómeno atmosférico y aplicarlo en la elaboración de los planes de vuelo (Kuettner y Jenkins, 1953). Estudios siguientes evaluaron el proceso de generación de ondas de montaña en los principales sistemas montañosos (Lilly y Kennedy, 1973; Clark y Peltier, 1977; Smith, 1985). Lane et al. (2009) demostraron en sus investigaciones relacionadas con la turbulencia y las ondas de montaña sobre Groenlandia que el 40% de la turbulencia era debida a estas ondas. En otro estudio realizado en Corea del Sur, se constató que el 20% de la turbulencia moderada o fuerte era debida a las ondas de montaña (Kim y Chun, 2011). Numerosos accidentes relacionados con la turbulencia y las ondas de montaña han sido documentados. En diciembre de 1992 un avión DC8 sufrió un episodio de turbulencias severas asociadas a vientos fuertes provocados por ondas de montañas cerca de Denver (Colorado, EE. UU). El avión perdió un motor y gran parte de su ala izquierda (Nance y Colman, 2000). La Comisión de Investigación de Accidentes e Incidentes de Aviación Civil (CIAIAC, 2003) documentó en febrero de 2001 cómo un Airbus A320 sufrió fuertes turbulencias en la aproximación a su aeropuerto de destino (Bilbao). La existencia de fuertes corrientes verticales y horizontales del viento provocó que el avión impactara sobre la pista de aterrizaje reventando las cuatro ruedas del tren de aterrizaje principal con el resultado de varias personas heridas. En los meses de invierno es común que la nubosidad asociada a las ondas de montaña también conlleve condiciones de engelamiento para las aeronaves, cuando la condensación se produce por encima de la isoterma de 0 ºC. Las gotas de agua subfundida se congelan en contacto con objetos cuya temperatura está por debajo de 0 ºC produciéndose gran acumulación de hielo que, en el caso de los aviones, pueden alterar críticamente la seguridad aérea (Gent et al., 2000). La aparición de estas gotas de agua líquida subfundida es bastante común entre temperaturas de -2 ºC a -15 ºC (Rogers, 1993), llegándose a encontrar a temperaturas de hasta -31 ºC (Rauber y Grant, 1986). Entre los años 1970 y 1999 el engelamiento fue responsable del 36 % de los accidentes aéreos por causas meteorológicas. La acumulación y adhesión del hielo a los motores y reactores de un avión produce pérdida de potencia. Además, cuando se adhiere al borde de ataque de las alas y la cola, el avión pierde sustentación y aumenta la resistencia pudiendo 1. Introducción 3 provocar la entrada en pérdida del aparato. También puede ser peligroso si el hielo se acumula en los tubos de Pitot (ya que afectaría a las medidas de velocidad, altitud o régimen de ascenso), en las antenas, tren de aterrizaje o el parabrisas (Moreno García y Gil Aguinaliu, 2003). Tal es el riesgo que este fenómeno representa que la mayoría de las aeronaves comerciales disponen de sistemas antihielo, como el aire caliente proveniente del motor que se canaliza hacia las superficies críticas o resistencias eléctricas instaladas en los elementos más delicados, y/o sistemas de deshielo, como las botas neumáticas que se inflan y desinflan con el fin de resquebrajar el hielo ya formado, que actúan sobre los bordes de ataque de las aeronaves (Oñate, 1997). Sin embargo, estos sistemas no son infalibles. Uno de los accidentes más famosos y trágicos, en el que murieron 228 personas, ocurrió en junio de 2009. Un avión Airbus A330-203, con origen Rio de Janeiro (Brasil) y destino Paris (Francia), se estrelló sobre el océano Atlántico. El BEA (2012) indicó que la causa del accidente fue la obstrucción del tubo Pitot por cristales de hielo. Para paliar los posibles errores de los sistemas de protección, la aviación también ha desarrollado varios sistemas de pronóstico, como el Significant Meteorological Information (SIGMET), que proporciona información a los pilotos sobre fenómenos meteorológicos adversos que pueden afectar a la seguridad aérea. Sin embargo. estos productos tampoco son perfectos. Existen reportes de accidentes aéreos que establecen que han sido ocasionados directamente por la presencia de ondas de montaña. Es el caso del vuelo IRC3704 el cual se dirigía hacia el aeropuerto de Yasuj (Irán) en febrero de 2018. El informe final concluye que la causa del accidente en la que murieron 66 personas y provocó la destrucción total de la aeronave cuando se estrelló sobre las montañas de Zagros (Irán) fue la acumulación de hielo y las severas turbulencias que ocasionaron una pérdida de control total sobre el avión (Civil Aviation Organization, 2018). En el caso de este accidente, se demostró que el SIGMET infraestimó la presencia de ondas de montaña y de engelamiento, no pudiéndose advertir a los pilotos a tiempo (ICAO, 2011; FAA, 2016a). Bernstein et al. (2005) probaron que el engelamiento fue la causa principal de los siniestros ocurridos en Roselawn (Indiana-USA) en 1994 y en Detroit (Michigan-EE. UU) en 1997. En Europa, uno de los accidentes aéreos más conocidos relacionados con el engelamiento fue el ocurrido en octubre de 1987 por un avión ATR-43 que despegó de Milán (Italia) y se estrelló a los 15 min en los Alpes ocasionando la muerte de 37 personas. Las comisiones de investigación de estos accidentes señalaron que hubiese sido posible evitarlos con un mejor pronóstico de las áreas de engelamiento severo. CAPÍTULO 1. Introducción 4 Una de las grandes desventajas en los estudios y pronósticos de ondas de montaña es la disponibilidad de datos observacionales directos. Sería deseable poseer instrumentación adecuada en las áreas de estudio, o incluso observaciones directas en vuelo, pero la adquisición, instalación y mantenimiento de microradares, radiómetros, Light Detection and Ranging (LIDAR) y otros instrumentos supone un gran gasto económico, y las campañas de vuelos instrumentalizados están al alcance de pocas instituciones. Como alternativa, se puede recurrir a observaciones indirectas o puntuales, como las imágenes que proporcionan los satélites y los datos de radiosondeo, que hacen posible detectar la nubosidad asociada a las ondas de montaña y obtener algunos datos de interés. Sin embargo, otros fenómenos asociados, como los eventos de turbulencia en aire claro (CAT), siguen escapando a la observación sistemática e instrumentalizada. Por otro lado, también sería deseable aprovecharse mejor del tráfico aéreo para la recopilación de datos procedentes de las aeronaves ya que, sería muy útil para obtener reportes de engelamiento y turbulencia detallados. Dada la dificultad de obtener observaciones de ondas de montaña, durante los últimos años se han empleado modelos de predicción numérica de alta resolución para la modelización de las ondas de montaña y sus fenómenos asociados. Sin embargo, no es una tarea fácil ya que intervienen varios factores en la formación de ondas de montaña, como son la orografía, la velocidad y dirección del viento, la estabilidad atmosférica… (Weston et al., 2019). Es por ello por lo que Thompson et al. (2017) indican que las investigaciones relacionadas con el pronóstico de engelamiento son escasas y necesitan ser mejoradas. 1.1 Motivación En un mundo tan globalizado como el actual, la mejora de medios de transporte eficientes y seguros es un reto fundamental en el desarrollo de cualquier sociedad. En concreto, los fenómenos meteorológicos tienen gran repercusión en el transporte aéreo al compartir la atmósfera donde se desarrollan ambos. Las pérdidas económicas y personales en caso de accidentes son numerosas, y en al menos el 70% de éstos intervienen causas meteorológicas. Entre los factores meteorológicos que influyen en la seguridad aérea destacan el engelamiento, la turbulencia y la baja visibilidad (Moreno García y Gil Aguinaliu, 2003). Esta tesis doctoral surge en el marco del proyecto de investigación SAFEFLIGHT (CGL2016-78702-C2-2-R), cuyo objetivo es desarrollar e implementar configuraciones 1.1 Motivación 5 específicas de modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución optimizadas para la predicción de ondas de montaña y condiciones de engelamiento con el propósito final de mejorar la seguridad aérea. Para ello se utilizan imágenes satelitales procedentes del Meteosat Second Generation (MSG) Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI), las cuales permiten detectar movimientos ondulatorios a través de las bandas nubosas formadas a sotavento de los principales sistemas montañosos. Con la realización de esta tesis se pretende mejorar la modelización de episodios de ondas de montaña en el entorno del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas (LEMD; según el código de aeropuertos de la Organización de Aviación Civil Internacional), optimizar los modelos numéricos de predicción meteorológica empleados y caracterizar las variables atmosféricas que intervienen en la generación de la nubosidad asociada a ondas de montaña. Mediante la simulación se acomete el problema de pronosticar estos eventos de la forma más realista posible usando los modelos meteorológicos de alta resolución Weather Research and Forecasting (WRF) y HIRLAM–ALADIN Research on Mesoscale Operational NWP in Euromed - Applications of Research to Operations at Mesoscale (HARMONIE-AROME). Finalmente, a partir de la caracterización de las ondas de montaña se intentan desarrollar nuevas herramientas predictivas de nubosidad y engelamiento asociada a las ondas de montaña. En última instancia, la principal motivación de esta tesis es mejorar la predicción de las ondas de montaña con el fin de reducir la vulnerabilidad de las aeronaves a los efectos de turbulencia y engelamiento asociados. 7 CAPÍTULO 2 Objetivos A lo largo de esta tesis doctoral se pretende mejorar el conocimiento general sobre la modelización y el pronóstico de las ondas de montaña. En concreto, se ha profundizado en los procesos físicos que intervienen en la formación de las ondas de montaña, en su observación a través de diferentes productos satelitales y en la simulación de ondas de montaña y fenómenos meteorológicos asociados (engelamiento y turbulencia) mediante los modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución: WRF y HARMONIE- AROME. Los principales objetivos de esta tesis doctoral son detallados a continuación: 1. Elaboración de una base de datos de episodios de ondas de montaña en el entorno del aeropuerto LEMD. A partir de imágenes procedentes del satélite MSG-SEVRI, se visualizarán las bandas nubosas que se forman a sotavento de los sistemas montañosos y se elaborará la base de datos de episodios de ondas de montaña que servirá para el desarrollo de esta tesis doctoral. 2. Realización de análisis de sensibilidad de diferentes parametrizaciones físicas del modelo WRF. Con este objetivo se pretende determinar la configuración óptima para la simulación de eventos de ondas de montaña en el área de estudio. En el caso del HARMONIE-AROME se CAPÍTULO 2. Objetivos 8 utiliza la configuración operativa predeterminada, por lo que no requiere este análisis de sensibilidad. 3. Modelización de los episodios de ondas de montaña usando los modelos WRF y HARMONIE-AROME. Una vez conocida la parametrización óptima del WRF resultante del análisis de sensibilidad del objetivo 2, se realizarán simulaciones de todos los eventos de ondas de montaña seleccionados con ambos modelos. 4. Caracterización de las variables atmosféricas que favorecen la generación de ondas de montaña y el engelamiento asociado en la zona de estudio. Para ello se seleccionan varias zonas del área de estudio situadas a barlovento, sotavento y sobre la Sierra de Guadarrama donde evaluar las variables atmosféricas simuladas por los modelos WRF y HARMONIE-AROME. 5. Desarrollo de un método de alertas de ondas de montaña en la zona de estudio basado en la caracterización anterior. Para establecer estas alertas relativas a la generación de las ondas de montaña, nubosidad asociada y engelamiento se utilizan los percentiles de cada variable evaluada en la caracterización obtenida en el objetivo anterior. 6. Caracterización de la turbulencia asociada a eventos de ondas de montaña. Para alcanzar este objetivo se hará uso de simulaciones de la velocidad vertical del viento y de índices de turbulencia asociados tanto con el modelo WRF como con el HARMONIE- AROME. 9 CAPÍTULO 3 Conceptos Físicos y Meteorológicos En la siguiente sección se explica detalladamente el proceso de formación de las ondas de montaña, así como los fenómenos meteorológicos (engelamiento y turbulencia) que pueden llevar asociados y que son objeto de este estudio. 3.1 Ondas de Montaña Las ondas de gravedad son perturbaciones de un fluido debidas a desplazamientos de parcelas de aire que rompen su equilibrio hidrostático y cuya fuerza restauradora es la gravedad a través de la fuerza de empuje y la estabilidad vertical del fluido. Se pueden producir en cualquier fluido en equilibrio, como los océanos y la atmósfera. Cuando el fluido es perturbado bajo la acción de la gravedad, éste rompe su estado de equilibrio inicial y a través de la formación de estas ondas se intenta restaurar nuevamente el sistema de equilibrio del fluido previamente perturbado (Holton, 2004). Las ondas de montaña son un tipo de ondas de gravedad que se producen en la atmósfera y en las que la perturbación es producida por la orografía (Durran, 1990). Se forman a sotavento de una barrera orográfica (montañas, islas…) cuando el flujo de viento (de cierta intensidad), perpendicular a la barrera orográfica incide contra la misma (Figura 1). Este flujo de viento se ve forzado a subir por la ladera de barlovento de la montaña, llegando a alcanzar la cima. Cuando las condiciones atmosféricas son de ligera estabilidad, la oscilación de la parcela de aire respecto a su nivel de equilibrio es posible y favorece la propagación de CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 10 la onda a sotavento que, dependiendo de las condiciones, puede dar lugar a la formación de bandas de nubes asociadas que se propagan vertical y horizontalmente varios kilómetros (Broutman et al., 2001; Lin, 2007; Fernández-González et al., 2019). Figura 1. Esquema de formación de las ondas de montaña y de la nubosidad asociada (derecha) y radiosondeo virtual (izquierda). Fuente: Metpanel OSTIV WMO-No1038. Estas ondas se caracterizan por sucesivas corrientes ascendentes y descendentes, las cuales son responsables de la turbulencia y cizalladura asociadas a sotavento y suponen un peligro para la seguridad aérea (Bolgiani et al., 2018; Udina et al., 2020). De acuerdo con Smith et al. (2002) y Geresdi y Rasmussen (2005), en las corrientes ascendentes de la onda se pueden formar nubes debido al proceso de expansión adiabática mediante el cual se produce una disminución de la temperatura y, por tanto, un aumento de la humedad y del contenido de agua líquida (LWC; Liquid Water Content). Las bandas de nubes asociadas a las ondas de montaña están formadas por nubes de tipo altucumulus lenticularis, si bien este tipo de nubes también se puede formar sobre la cima de las montañas adquiriendo formas de platillos volantes o de sombrero cuando los vientos son intensos (Figura 2). En la Figura 3 se pueden observar bandas de nubes asociadas a ondas de montaña a sotavento de los principales sistemas montañosos de la Península Ibérica a través de las imágenes de satélite, mientras que en la Figura 4 las bandas de nubes son vistas desde la superficie. 3.1 Ondas de Montaña 11 Figura 2. Nubes lenticulares (altocumulus lenticularis) sobre la cima de las montañas. Fuente: (a) Javier Martínez de Orueta y (b) Carlos Calvo Sancho. Además de bandas nubosas, se pueden formar nubes de tipo rotor en niveles bajos de la atmósfera que son extremadamente peligrosas para la aviación, ya que las aeronaves pueden verse afectadas por fuertes corrientes ascendentes y descendentes que pueden impedir su estabilización a la hora del aterrizaje o de su aproximación. Otro tipo de turbulencia es debida a cambios abruptos en la dirección y velocidad del viento (cizalladura del viento), los cuales pueden causar importantes cambios en la sustentación y deriva de las aeronaves. (a) (b) CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 12 Las nubes asociadas a ondas de montaña no suelen dar lugar a precipitaciones. Sin embargo, cuando las ondas se forman en ambientes con temperaturas inferiores a 0 ºC es común que se produzca el crecimiento de gotas de agua subfundida, debido a las fuertes corrientes ascendentes y a los procesos de colisión-coalescencia (Rauber y Tokay, 1991; Buck, 2000; Ledesma y Baleriola, 2003). Estas gotas de agua suponen un riesgo de engelamiento para la aviación, como se explicará detalladamente en la Sección 3.2. Figura 3. Ondas de montaña sobre la Península Ibérica a través del canal visible de alta resolución. Fecha: 21 noviembre 2021. Fuente: imágenes de satélite MODIS/TERRA. 3.1 Ondas de Montaña 13 Figura 4. Bandas de nubes asociadas a las ondas de montaña. (a) Bandas de nubes en la Cordillera Cantábrica asociadas a las ondas de montaña que tuvieron lugar el 06 de agosto de 2021. Fuente: Propia. (b) Bandas de nubes asociadas a la depresión tropical Ida en Nueva York el 02 de septiembre de 2021. Fuente: Allan Nosoff. (a) (b) CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 14 3.1.1 Configuraciones sinópticas Antes de realizar un estudio mesoescalar de los factores meteorológicos que influyen en la formación de las ondas de montaña sobre la zona de estudio, es importante conocer las configuraciones meteorológicas a escala sinóptica que inducen la formación de este evento. Atendiendo a la orientación de la Sierra de Guadarrama, las ondas de montaña sobre la zona de Madrid se pueden originar con vientos del noroeste. Si se analiza la troposfera a niveles bajos y medios (700 y 500 hPa) en una situación típica de ondas de montaña, se puede observar como la interacción entre el anticiclón de las Azores y una borrasca sobre Centroeuropa es la responsable de que los flujos de viento predominantes sobre la zona de estudio sean de componente norte (Figura 5). Además, la baja en superficie lleva asociada una vaguada, cuyo eje está situado sobre el Mediterráneo occidental. Esta configuración provoca advecciones de masas de aire frío, tanto continentales como marítimas y advecciones de vorticidad negativa sobre la Península. Igualmente, la existencia de un gradiente de presión provoca que la intensidad del viento sobre la zona de estudio sea la idónea para la formación de ondas de montaña. Esta configuración sinóptica es la más recurrente en eventos de ondas de montaña sobre el centro de la Península Ibérica (Navia- Osorio, 2012; Fernández-González et al., 2014). Figura 5. Ejemplo de la situación sinóptica típica de formación de ondas de montaña sobre el Sistema Central. Presión a nivel del mar y la altura de geopotencial a 500 hPa para el evento de ondas de montaña del 3 de febrero de 2018. Fuente: Wetterzentrale. 3.2 Engelamiento 15 Además de la situación anteriormente descrita, existen otras situaciones sinópticas que dan lugar a eventos de ondas de montaña sobre la Península Ibérica. La presencia de una potente borrasca en el entorno de los países escandinavos unido a un anticiclón de las Azores localizado más al norte respecto de su posición habitual provoca vientos fuertes del Ártico dando lugar a advecciones de masas de aire muy frío sobre la Península Ibérica (Fernández- González et al., 2014). También se producen eventos de ondas de montaña sobre el área de estudio cuando se produce un bloqueo atmosférico en omega, los cuales se caracterizan por la presencia de bajas presiones en el Mediterráneo y sobre Terranova o el Atlántico occidental y de altas presiones sobre las Islas Británicas. En esta situación se favorece la advección de aire frío procedente de Siberia (masa de aire polar continental). Estas configuraciones sinópticas son típicas durante el invierno y es por ello por lo que las ondas de montaña son más frecuentes durante esta estación (Navia-Osorio, 2012). 3.2 Engelamiento El engelamiento se puede definir como cualquier deposición de hielo sobre un objeto. Sin embargo, en esta tesis doctoral nos referimos a él cuando el LWC presente en la atmósfera se encuentra a temperaturas inferiores a 0 ºC, dando lugar a la presencia de gotas de agua líquida subfundida que, al entrar en contacto con la superficie de un avión, se congelan sobre el mismo (Gent et al., 2000). Para formar el hielo, el vapor o las gotas de agua presentes en la atmósfera a temperaturas inferiores a 0 ºC necesitan partículas en suspensión sobre las que se puedan formar los cristales. Estas partículas son conocidas como núcleos de congelación, los cuales presentan una morfología similar a la estructura de cristalización del hielo. Si no existen núcleos de congelación, las gotas de agua pueden permanecer subfundidas en forma líquida hasta – 40 °C (Lamb y Verlinde, 2011). Estas gotas de agua subfundida se encuentran frecuentemente a temperaturas superiores a -10 ºC, ya que a estas temperaturas la eficiencia del proceso de nucleación de las partículas que actúan como núcleos de congelación es muy baja. Los hidrometeoros en estado sólido prevalecen cuando las temperaturas son inferiores a -15 ºC (Huffman y Norman, 1988; Rogers, 1993; Ledesma y Baleriola 2007). De hecho, según la FAA (2016a), en al menos la mitad de los informes relacionados con el engelamiento la temperatura se encontraba entre -8 y -12 ºC y la altitud estaba entre 1500 y 4000 m. CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 16 Además de la presencia de agua líquida subfundida, las corrientes verticales son un factor muy importante para que haya condiciones favorables que puedan originar engelamiento. Este fenómeno se da de forma más severa con la existencia de gotas grandes subfundidas (SLD; Supercooled Large Drops), y las corrientes verticales inducen el proceso de colisión- coalescencia, favoreciendo la creación de este tipo de gotas. Este proceso consiste en la formación de gotas más grandes mediante la colisión de gotas menores, si bien, tan solo el 20% de las colisiones terminan en coalescencia, prevaleciendo los rebotes y las fragmentaciones de las gotas después de sufrir la colisión (List et al., 2009; Fernández- González et al., 2014). Las corrientes verticales, unidas a la presencia de agua líquida subfundida, están comúnmente presentes en nubes convectivas, ondas de montaña y nubes orográficas (Fernández-González, 2016). El tamaño de las gotas también tiene influencia sobre el tipo de engelamiento (Figura 6). Las gotas de agua subfundida más pequeñas (< 50 µm de diámetro) se congelan de inmediato al impactar sobre los bordes de ataque de las alas de los aviones. Sin embargo, cuando las gotas tienen un diámetro mayor de 50 µm se rompen en gotas más pequeñas, tardan más en congelarse tras el impacto y se acumulan en forma de hielo sobre otras zonas del fuselaje (Buck, 2000). Figura 6. Valores de LWC, tamaño de gota y temperatura que determinan las condiciones de engelamiento. La zona sombreada indica los límites de estas variables en los que una aeronave obtendría el permiso para volar de forma segura en condiciones de engelamiento. Fuente: Federal Aviation Regulations Part 25, Appendix C. 3.2 Engelamiento 17 La FAA (2016b) distingue tres tipos de engelamiento según las características del hielo:  Hielo opaco (rime ice): es producido cuando las gotas de agua subfundida se congelan inmediatamente sobre la superficie del objeto (Figura 7a). El rápido proceso de congelación atrapa las moléculas de aire que hacen que el hielo presente un aspecto blanquecino y opaco. Este tipo de engelamiento se produce a temperaturas inferiores a -15 ºC, con bajo LWC y gotas de agua subfundida menores de 50 µm. A pesar de ser el tipo de hielo más frecuente, es bastante quebradizo, por lo que cuando se deposita sobre el borde de ataque de las alas es eliminado en su totalidad por los sistemas antihielo.  Hielo claro (clear/glaze ice): este hielo transparente y denso se forma cuando la solidificación de la gota se produce solo parcialmente en el momento de la colisión, mientras el resto de la gota fluye sobre la superficie congelándose lentamente (Figura 7b). Se suele producir cuando las temperaturas son superiores a -10 ºC, el LWC es alto y las gotas de agua subfundida son grandes (> 50 µm). Se trata del tipo de engelamiento más peligroso, ya que al ser transparente es difícil de ver y suele afectar a partes del fuselaje desprovistas de sistemas antihielo.  Hielo mixto (mixed ice): se trata de una mezcla de los dos diferentes tipos de engelamiento anteriormente descritos. Se forma cuando la aeronave discurre entre los umbrales de temperatura, LWC y tamaño de gotas que da lugar a la formación del hielo opaco y claro. CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 18 Figura 7. Tipos de hielo asociados al engelamiento. (a) Hielo opaco. (b) Hielo claro. Fuente: National Weather Service Aviation Weather Center. Además del tipo de hielo que se forma, diferentes estudios relacionados con el engelamiento han intentado establecer diferentes categorías de intensidad (Lewis, 1947; Jeck, 2001; Tafferner et al., 2003). Sin embargo, el engelamiento es un fenómeno muy local y sus efectos dependen del tipo de aeronave y la aerodinámica de la misma, por lo que la medida sigue siendo muy subjetiva. Teniendo esto en cuenta, se han establecido las siguientes categorías según la tasa de acumulación de hielo (Tabla 1):  Traza: la tasa de acumulación de hielo es ligeramente superior a la de sublimación de este. El hielo es ligeramente perceptible pero no representa ningún riesgo para la aeronave.  Ligero: la acumulación de hielo es perceptible y en caso de que esta acumulación se prolongue durante más de una hora podría ocasionar un riesgo para la seguridad aérea. Se puede necesitar activar los sistemas de antihielo/deshielo. (a) (b) 3.2 Engelamiento 19  Moderado: la exposición durante un breve espacio de tiempo a estas condiciones de engelamiento supone un riesgo, siendo necesario un cambio de rumbo/altitud y la activación de los sistemas antihielo/deshielo durante la exposición.  Severo: la tasa de acumulación de hielo es superior a la de su eliminación, incluso estando activos los sistemas antihielo/deshielo. Se requiere urgentemente cambiar el rumbo y/o la altitud para no perder el control sobre la aeronave. Tabla 1. Grados de engelamiento estimados a partir del LWC en nubes estratiformes y de la tasa de acumulación de hielo. Fuente: Lewis (1947) y Tafferner et al. (2003) LWC (g/m3) Acumulación de hielo (g/cm2 h) Grado de engelamiento < 0.11 < 1.0 Traza 0.11 – 0.69 1.0 – 6.0 Ligero 0.69 – 1.33 6.0 – 12.0 Moderado > 1.33 > 12.0 Severo Como se ha descrito anteriormente, los distintos tipos y grados de engelamiento pueden ser un peligro para la seguridad aérea. La acumulación de hielo sobre el fuselaje de un avión modifica la aerodinámica del mismo, aumentando la resistencia y el peso y reduciendo la sustentación y el empuje necesario para que el avión no entre en perdida. La fricción provocada por la acumulación de hielo produce un descenso en la velocidad del avión. Igualmente, puede comprometer la visión del piloto debido a la acumulación de hielo en las ventanas y también posibles errores en los dispositivos de medida de la aeronave (Cober et al., 2001). La formación de hielo en el carburador también está relacionada con el engelamiento y puede producir una pérdida de potencia. Este fenómeno se produce por la combinación del efecto Venturi y la evaporación del combustible que puede reducir la temperatura del aire que entra en el motor hasta 33 ºC. Es por ello que en algunos casos no es necesario que existan gotas de agua subfundida ni temperaturas negativas, sino que tan solo se necesita una humedad relativa de al menos un 50% (FAA, 2016b). El mayor peligro para la aviación es cuando la acumulación de hielo se produce en zonas desprovistas de sistemas antihielo/deshielo. CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 20 3.3 Turbulencia Según la WMO (1993), la turbulencia atmosférica se define como fluctuaciones irregulares que aparecen en el movimiento del aire en forma de ondas y remolinos aleatorios que dan lugar a ascensos, descensos y rachas. Sin embargo, en aviación se define como la rápida alternancia de la velocidad vertical de la aeronave, produciendo un movimiento de vuelo irregular. La turbulencia en vuelo puede ser el resultado de la presencia de turbulencia atmosférica (convección, cizalladura…), pero también puede estar causada por otros factores que no se asocian a turbulencia atmosférica, como pueden ser las ondas de montaña. Al igual que en el engelamiento, el efecto de la turbulencia también dependerá del tipo de aeronave (cuanto más pesada, menor serán sus efectos), de la velocidad del avión y de las condiciones atmosféricas. De forma general, se usa la siguiente clasificación para evaluar la intensidad de la turbulencia (Ledesma y Baleriola, 2007):  Ligera: pequeños y erráticos movimientos en la altitud y/o el comportamiento de la aeronave. Cambios de aceleración vertical menores de ± 0.5 g. No es necesario tomar ninguna acción.  Moderada: pequeñas variaciones en el comportamiento del avión, la altitud y la velocidad. Cambios en la aceleración vertical entre ± 0.5 y ± 1.0 g. Para mantener el control de la aeronave se requieren continuas correcciones de la trayectoria.  Severa: grandes e importantes cambios en la altitud y en el comportamiento y velocidad de la aeronave. Los cambios en las medidas de la aceleración vertical son superiores a ± 1.0 g. En pequeños periodos de tiempo se puede perder el control sobre el avión y son posibles las caídas de objetos pesados en el interior del avión. El uso del cinturón es imprescindible por la seguridad de los pasajeros.  Extrema: pérdida total del control de la aeronave. Daños en la estructura del avión. Riesgo muy alto de accidente. Actualmente la Aviation Weather Center de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) emite pronósticos operativos de turbulencia en EE. UU mediante 3.3 Turbulencia 21 un producto llamado Graphical Turbulence Guidance (GTG; Figura 8). Este producto establece diferentes grados de turbulencia basándose en el cálculo de un índice de turbulencia denominado Eddy Dissipation Rate (EDR) que es usado en esta tesis doctoral y en cuyo calculo intervienen diversas variables como la energía cinética turbulenta, la velocidad del viento o la altitud. Figura 8. Ejemplo de pronóstico operativo de EDR debido a la presencia de CAT y ondas de montaña para EE. UU el día 7 de septiembre de 2021 a unos 3300 m de altitud. Según Sharman et al. (2014) el EDR puede definirse como 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 = ԑ1/3 ∗ 100 [1] CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 22 donde ԑ es la eddy dissipation (Frech, 2004) definida como ԑ(𝑧𝑧) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇(𝑧𝑧) 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 𝐶𝐶𝐾𝐾𝐾𝐾 2 [2] donde TKE es la energía cinética turbulenta, U es el módulo de la velocidad del viento, z es la altitud y CKP es la constante de Kolmogorov-Prandtl (Kramar y Kouznetsov, 2002) determinada como 𝐶𝐶𝑇𝑇𝐾𝐾 = � 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 −𝑢𝑢′𝑤𝑤′���������� 1 2 [3] siendo u´ y w´ las perturbaciones de las componentes zonal y vertical del viento. De acuerdo con Frech (2004), bajo condiciones de estabilidad neutra CKP puede considerarse con un valor aproximado e igual a 2. Según el peso de las aeronaves existen varios umbrales de EDR para clasificar la turbulencia que pueden sufrir. Estos umbrales son especificados en la Tabla 2. Tabla 2. Umbrales de EDR para turbulencia estimada según el peso de la aeronave. Fuente: Aviation Weather Center. Tipo de aeronave Turbulencia Ligera Turbulencia Moderada Turbulencia Severa Turbulencia Extrema Ligera (< 7 toneladas) 13 16 36 64 Media 15 20 44 79 Pesada (> 136 toneladas) 17 24 54 96 Los posibles tipos de turbulencia se pueden agrupar en 3 categorías según su origen (FAA, 2016a):  Turbulencia convectiva: se trata de movimientos verticales turbulentos originados por ascensos y descensos de las corrientes de aire convectivas. El número de corrientes ascendentes y descendentes está compensado. Sin embargo, las corrientes descendentes ocurren frecuentemente en áreas más amplias que las ascendentes, lo que implica que la velocidad vertical sea más lenta que en las corrientes ascendentes, exceptuando las fuertes corrientes descendentes (microburst) que se originan cuando 3.3 Turbulencia 23 el aire frío desciende en corrientes ascendentes de aire más cálido. Por lo general, en las corrientes ascendentes dentro de una tormenta podemos encontrar varios fenómenos meteorológicos adversos que influyen en la seguridad aérea (granizo, lluvias intensas, hielo…). Para evitar este tipo de turbulencia los pilotos deben intentar volar por encima de las nubes y evitar los cumulonimbos (Figura 9). Figura 9. Esquema de turbulencia convectiva con presencia de cúmulos y cumulonimbos. Las cimas de las nubes marcan aproximadamente el límite de la corriente convectiva. La turbulencia convectiva se encuentra debajo o sobre las nubes, mientras que por encima de las mismas no existe turbulencia. Fuente: FAA (2016a).  Turbulencia mecánica: este tipo de turbulencia está causada por la presencia de obstáculos (arboles, edificios, montañas…) al flujo de viento, originando remolinos y corrientes ascendentes y descendentes. La intensidad de este tipo de turbulencia es directamente proporcional a la intensidad del viento y a la rugosidad del obstáculo. Esta turbulencia se forma a sotavento del obstáculo y la distancia que puede alcanzar esta turbulencia depende también de la velocidad del viento y de la estabilidad atmosférica. La inestabilidad permite que se formen remolinos de aire más grandes, pero se disipan más rápidamente. Sin embargo, la estabilidad forma remolinos más pequeños que tardan más en disiparse. En este tipo de turbulencia se engloban las ondas de montaña, las cuales son objeto de esta tesis doctoral. CAPÍTULO 3. Conceptos Físicos y Meteorológicos 24 Cuando la turbulencia mecánica se origina en entornos de baja humedad, sin formación de nubes de onda, y es debida a las corrientes ascendentes y descendentes se denomina CAT (Nappo, 2002; Evans, 2014). En este tipo de turbulencia no existe ninguna evidencia visual sobre el lugar donde se encuentra la onda, lo que hace que sea un fenómeno bastante inesperado que si no es pronosticado correctamente con antelación puede resultar muy peligroso para la aviación.  Cizalladura: la cizalladura del viento está asociada a cambios en la dirección y/o velocidad de viento en cualquier nivel de la atmósfera. A menudo, se producen fuertes cizalladura del viento en capas de la atmósfera donde se originan inversiones de temperatura (cuando la temperatura aumenta con la altitud), lo que puede generar turbulencia. La CAT también ocurre en regiones de la atmósfera sin nubosidad asociada a la cizalladura. 25 CAPÍTULO 4 Metodología En esta sección se detallan las características del área donde se realiza el estudio de esta tesis doctoral (Sección 4.1), así como la metodología empleada para seleccionar los casos de estudio (4.2). Para el análisis y simulación de los eventos seleccionados se han usado modelos meteorológicos (4.3), y para la validación de los resultados obtenidos se han utilizado datos observacionales (4.4). Por último, se describen las herramientas estadísticas utilizadas (4.5). 4.1 Área de Estudio La Sierra de Guadarrama forma parte del Sistema Central, tiene una longitud de 80 km y una orientación según el eje nordeste-suroeste. Su cumbre más alta es Peñalara (2.428 m), si bien, otras montañas rondan los 2000 m. Esta barrera orográfica sirve de frontera entre las provincias de Segovia y Madrid y está localizada en el centro de la Península Ibérica (Figura 10). La formación de ondas de montaña al sur de la Sierra de Guadarrama durante los meses más fríos (noviembre a marzo) se produce principalmente por la entrada de masas de aire frío del noroeste y/o norte. En estas situaciones la Sierra de Guadarrama actúa de barrera orográfica provocando que las precipitaciones más cuantiosas se registren en la cara norte de la Sierra. La turbulencia y el posible engelamiento asociado a las ondas de montaña que se forman a sotavento tienen gran influencia en las operaciones de aterrizaje y despegue del aeropuerto LEMD. CAPÍTULO 4. Metodología 26 Figura 10. Orografía y localización del área de estudio. Debido a la orientación y orografía de la Sierra de Guadarrama, existe bastante variación climática dependiendo de la zona. Como se ha comentado anteriormente, la irrupción de masas de aire frío procedentes del noroeste sobre esta barrera orográfica provoca que se suavicen las temperaturas en la cara sur y que se puedan producir eventos de ondas de montaña al sureste de la Sierra. Sin embargo, con entradas de masas de aire cálido procedentes del sur las precipitaciones más cuantiosas quedan restringidas a esta misma ladera. Las zonas bajas de la sierra de Guadarrama se caracterizan por un clima mediterráneo continentalizado, con grandes diferencias de temperatura entre el invierno y el verano, mientras que en las zonas más altas existe un clima templado con inviernos fríos (Kottek et al., 2006). Las temperaturas y las precipitaciones dependen en gran medida de la altitud. Así, la precipitación media anual está en torno a 700 – 800 mm en altitudes menores de 1500 m, mientras que la temperatura media es de aproximadamente 10 ºC. Para altitudes superiores a 1500 m la precipitación media es superior a 1000 mm y le temperatura media es inferior a 9 ºC. 4.2 Selección de eventos 27 El análisis de episodios de ondas de montaña se ha centrado al sureste de la Sierra de Guadarrama (Comunidad de Madrid) donde se localizan los aeropuertos de Cuatro Vientos, Getafe, Torrejón de Ardoz y Adolfo Suárez Madrid-Barajas (LECU, LEGT, LETO y LEMD, respectivamente) siendo el aeropuerto LEMD el de más importancia en cuanto a tráfico aéreo se refiere. Este aeropuerto está localizado a 610 m de elevación y a unos 50 km de distancia al sureste de la Sierra de Guadarrama. Debido a la proximidad del aeropuerto con la Sierra el flujo de viento se encuentra perturbado (especialmente en situaciones de noroeste) y afecta a todas las rutas de aproximación al aeropuerto. LEMD es el principal aeropuerto de España y el sexto más transitado de Europa con más de 60 millones de pasajeros durante el año 2019. Posee 4 pistas para operaciones de aterrizaje y despegue que son paralelas dos a dos, aunque en terminología aeronáutica se considera que tiene 8 pistas diferentes, ya que las 4 pistas se pueden usar en ambos sentidos dependiendo de las condiciones meteorológicas. A pesar de ello, en episodios de ondas de montaña las aeronaves ejecutan operaciones de despegue o aterrizaje sobrevolando la Sierra Guadarrama, lo que conlleva un importante riesgo de sufrir turbulencias o engelamiento durante estas operaciones. El aeropuerto LEMD se ubica dentro de un clima mediterráneo, cuya temperatura media es de 15 ºC con inviernos moderadamente fríos y húmedos y veranos calurosos y secos. La precipitación media anual es de unos 400 mm, siendo primavera y otoño las estaciones más lluviosas. El número medio de días de nieve al año es de 3 y el de heladas de 52 días anuales. Los vientos predominantes durante los meses de noviembre a marzo son de dirección norte (Conde Torrijos et al., 2012). 4.2 Selección de eventos En esta tesis se ha creado una base de datos formada por 327 episodios de ondas de montaña en la zona de estudio identificados a través de imágenes del canal visible del satélite MSG-SEVIRI. Estos eventos han sido registrados durante los meses de noviembre a marzo en los últimos 20 años (2001-2020) entre las 08:00 y 17:00 UTC. De todos los episodios, se seleccionaron aquellos eventos de ondas de montaña más claramente observables a través del MSG-SEVIRI a una escala temporal horaria para lo cual se consideró que debe satisfacer los siguientes requisitos:  Las bandas nubosas deben estar presentes al sureste de la Sierra de Guadarrama. CAPÍTULO 4. Metodología 28  Es necesaria la presencia de un mínimo de 3 bandas nubosas alternas, cuya longitud de onda y longitud transversal mínima sea de 15 km.  La temperatura de brillo de la nubosidad asociada a las ondas de montaña debe estar entre 260 y 275 K. El total de eventos seleccionados que cumplían los requisitos anteriores se dividió en varios subconjuntos para realizar un análisis de sensibilidad de diferentes esquemas de parametrización, una caracterización de las variables que favorecen la generación de las ondas de montaña y una validación de las alertas relacionadas con las ondas de montaña (Tabla 3). Tabla 3. Eventos de ondas de montaña seleccionados para la simulación con los modelos WRF y HARMONIE-AROME. Días de ondas de montaña seleccionados (aaaammdd) Análisis de sensibilidad Caracterización Validaciones alertas 20171110 20010131 20030131 20050215 20080304 20091109 20170228 20171202 20010201 20030202 20050330 20080323 20091130 20181102 20171209 20010228 20030227 20051127 20080327 20091203 20190127 20180102 20010309 20031101 20060101 20081124 20100109 20180119 20180126 20010330 20031122 20060102 20081205 20100130 20180321 20180203 20011113 20031229 20060221 20081210 20100131 20200207 20180312 20011226 20031230 20061121 20081211 20100206 20181102 20020131 20031231 20061122 20090126 20100209 20181106 20020207 20040103 20061206 20090127 20100211 20181126 20021130 20040109 20070218 20090128 20100330 20181214 20021204 20040229 20070319 20090208 20101101 20190120 20030106 20041219 20071115 20090306 20101118 20190127 20030119 20041228 20071210 20091106 20101121 20030130 20050125 20080204 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica Los modelos numéricos de predicción meteorológica son herramientas físico- matemáticas que permiten estudiar, analizar y pronosticar fenómenos meteorológicos que ocurren en la atmósfera. Se nutren de datos meteorológicos provenientes de análisis, 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica 29 reanálisis y de diferentes instrumentos de medida como condiciones iniciales de la atmósfera para predecir la evolución meteorológica. Estos modelos físico-matemáticos se basan en el cálculo de ecuaciones de la termodinámica (estado termodinámico y conservación de la energía), dinámica (describen el movimiento del aire) y microfísica (procesos microfísicos que ocurren en las nubes). Para realizar estos cálculos utilizan las condiciones iniciales de diferentes campos meteorológicos y los resultados obtenidos intentan describir, de la forma más aproximada posible, los procesos físicos que tienen lugar en la atmósfera. Las ecuaciones empleadas en estos modelos son no lineales y, en consecuencia, los modelos solo aportan soluciones aproximadas en cada punto de malla de la simulación seleccionada. Dependiendo del área geográfica en el que se resuelvan las ecuaciones de los modelos meteorológicos, estos se pueden dividir en dos tipos:  Modelos globales: estos modelos cubren todo el planeta y solo necesitan las condiciones iniciales (observaciones) para realizar pronósticos a medio/largo plazo a escala sinóptica (≈1000 km de dimensión espacial). Dos de los modelos más importantes son: el Integrated Forecasting System (IFS) del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) cuya resolución horizontal es de 0.5º, y el Global Forecasting System (GFS) desarrollado por el National Centers for Environmental Prediction (NCEP), cuya resolución es de 0.25º.  Modelos mesoescalares: estos modelos cubren un área limitada y son usados para realizar pronósticos de escala regional a corto plazo, pudiendo alcanzar altas resoluciones temporales y espaciales (1 km o menos). Estos modelos precisan de condiciones iniciales y condiciones de contorno (salidas del modelo global). Tienen un elevado coste computacional y tan solo son eficientes en áreas limitadas. Los modelos mesoescalares deben ser configurados para adaptar la resolución espacio-temporal al fenómeno meteorológico que se quiere pronosticar (Figura 11). Además, muchos modelos están adaptados a la investigación por lo que es posible seleccionar los diferentes esquemas de parametrizaciones físicas que ofrecen para intentar reproducir de la forma más realista el fenómeno que se quiere estudiar. CAPÍTULO 4. Metodología 30 Figura 11. Relación entre la escala espacial y la escala temporal para diferentes fenómenos atmosféricos. Fuente: ECMWF. En las dos subsecciones siguientes se describen con más detalle los modelos mesoescalares usados para esta tesis doctoral: el WRF y el HARMONIE-AROME. 4.3.1 WRF El modelo de predicción numérica mesoescalar WRF ha sido desarrollado por el National Center for Atmospheric Research (NCAR) y el NCEP de EE. UU. Las principales características de este modelo vienen recogidas por Skamarock et al. (2008) y se pueden resumir a continuación:  Se trata de un modelo no hidrostático que cuenta con dos núcleos dinámicos diferentes: Advanced Research WRF (ARW) y Nonhydrostatic Mesoscale Model (NMM).  Su código es totalmente libre y de dominio público. A través de los canales de información del NCAR se puede acceder a abundante documentación. 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica 31  Posibilidad de definir dominios anidados unidireccionales y bidireccionales adaptados a diferentes resoluciones y escalas. También permite establecer dominios móviles, por ejemplo, en el seguimiento de huracanes a través del núcleo de baja presión. Las proyecciones cartográficas son configurables.  Es posible seleccionar diferentes esquemas de parametrizaciones de radiación, dinámica y termodinámica, microfísica de nubes y precipitación, convección y turbulencia.  Es capaz de iniciar la simulación a partir de una asimilación automática de datos observacionales y/o de análisis atmosféricos, inclusive de condiciones idealizadas. Por ello el WRF es ampliamente usado tanto en predicción operativa como en investigación.  Se utilizan niveles de presión híbridos como coordenadas verticales. En esta tesis fueron definidos 60 niveles sigma.  Los pasos de tiempo pueden ser configurables.  Se tienen en cuenta las fuerzas de Coriolis y la curvatura de la Tierra. La versión utilizada en esta tesis doctoral ha sido la WRF v.4.0.3. Como condiciones iniciales y de contorno se han utilizado datos procedentes del  Análisis operacional del NCEP GFS. Estos datos de análisis están disponibles desde 2015, tienen una resolución horizontal de 0.25º y 3 h de resolución temporal (NCEP, 2015).  Reanálisis del NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Estos datos de reanálisis abarcan el periodo de 1979 a 2010, con una resolución temporal de 6 h y 0.5º de resolución espacial. Estos datos de reanálisis están integrados dentro de un sistema global de alta resolución cuya asimilación de datos procede de las radiancias medidas por los los satélites (Saha et al., 2010). CAPÍTULO 4. Metodología 32 La principal diferencia entre los datos de análisis y reanálisis radica en la asimilación de datos observacionales (Figura 12). La asimilación de datos provenientes de satélites, aviones, radiosondeos, estaciones meteorológicas… proporciona gran cantidad de información que es utilizada en los reanálisis para estandarizar y corregir el análisis original (Dee et al., 2011). A pesar de que los datos de reanálisis suponen una base de datos sólida con correcciones de sesgos, no están disponibles de inmediato y, por lo tanto, no se pueden usar operativamente. Figura 12. Esquema de asimilación datos del sistema mundial de observación. Fuente: World Meteorological Organization (WMO). 4.3.2 HARMONIE-AROME El modelo de predicción numérica mesoescalar HARMONIE-AROME ha sido desarrollado a través de la colaboración de 10 servicios meteorológicos nacionales europeos que forman parte del proyecto internacional HIRLAM (High Resolution Limited Area Model) y junto con 16 países componen el proyecto ALADIN (Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement International). HARMONIE-AROME está diseñado como un modelo operacional y sus datos no fueron de dominio público hasta octubre de 2020, cuando el ECMWF decidió establecer una política de datos abiertos. 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica 33 El consorcio HIRLAM surgió en 1985 y fue el primero en desarrollar un modelo de área limitada en Europa. El principal objetivo fue desarrollar un modelo operacional para los diferentes miembros del proyecto con el fin de pronosticar correctamente fenómenos meteorológicos adversos. Los resultados satisfactorios de validación y verificación dieron lugar al modelo HARMONIE-AROME (Yang, 2008). Las principales características del HARMONIE-AROME se describen a continuación (Bengtsson et al., 2017):  Se trata de un modelo no hidrostático de dinámica espectral.  Posee un esquema de advección semi-lagrangiano.  Tan solo es necesario definir un único dominio. Utilizando la proyección cónica de Lambert-Conformal.  Tiene un esquema de dos niveles de tiempo semi-implícito.  El paso de tiempo del modelo utilizado es de 75 segundos.  Se utiliza un sistema de coordenadas híbridas en la vertical. En esta tesis se utilizaron 65 niveles (desde los 12 m de altitud hasta 10 hPa).  La asimilación de datos está integrada y el uso de escalas convectivas hace que la predictibilidad sea menor que en escalas sinópticas. El ciclo utilizado en las simulaciones que se han realizado con este modelo en esta tesis doctoral ha sido HARMONIE v40h1.1.1. Las condiciones iniciales y de contorno han sido tomadas de datos de reanálisis del ERA5 del modelo global IFS, que están disponibles desde 1979. La resolución horizontal es de 31 km y la resolución temporal de 1 h (Hersbach et al., 2020). A pesar de que uno de los objetivos de esta tesis es comparar los resultados del WRF y del HARMONIE-AROME, las condiciones iniciales que se usaron para cada modelo son diferentes. Con el propósito de usar aquellas condiciones iniciales más adecuadas y CAPÍTULO 4. Metodología 34 optimizadas para cada modelo, las simulaciones hechas con el modelo WRF son inicializadas utilizando datos del NCEP, ya que este mismo organismo ha desarrollado este modelo y del modelo global de cual se extraen los datos. Por otro lado, el modelo HARMONIE-AROME no permite usar como condiciones iniciales los datos del NCEP del modelo global GFS, por ello se han usado datos de reanálisis del ERA5 del modelo global IFS como condiciones iniciales. Estos datos de entrada también se encuentran optimizados para ser usados en el HARMONIE-AROME ya que ha sido desarrollado por el ECMWF. 4.4 Datos observacionales En esta subsección se describen los datos observacionales que se han utilizado en el desarrollo de esta tesis. 4.4.1 Satélite METEOSAT Los satélites meteorológicos son sistemas de observación pasiva que reciben la radiación electromagnética emitida o reflejada por la Tierra. Los satélites están diseñados para observar y tomar datos de la Tierra a una determinada orbita, con el objetivo de monitorizar el medio ambiente y estudiar la meteorología y climatología tanto a escala global como sinóptica. La European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) es una organización intergubernamental (actualmente formada por 30 países europeos) fundada en 1986, cuya función es explotar las misiones europeas de satélites meteorológicos. Desde el año 1977 los satélites METEOSAT proporcionan datos meteorológicos observacionales sobre diferentes partes del mundo. Actualmente está operativa la familia de satélites del MSG que está formada por 4 satélites geoestacionarios (se desplazan a la misma velocidad angular que la Tierra) y está localizada a 35786 km de altitud. Se estima que a lo largo de 2022 el MSG sea remplazado por el METEOSAT de Tercera Generación. Los satélites MSG están equipados con dos radiómetros: el SEVIRI y el Geostationary Earth Radiation Budget (GERB). Ambos dispositivos proporcionan datos cada 15 min con una resolución espacial de 3 km en el nadir. En esta tesis doctoral se han usado imágenes provenientes del MSG-SEVIRI, el cual mide la radiación en el rango visible e infrarrojo del espectro en 12 canales diferentes que son descritos a continuación (Schmetz et al., 2002): 4.4 Datos observacionales 35  Visible: los canales 1 (0.6 μm) y 2 (0.8 μm) proporcionan información sobre las nubes y los aerosoles, además de la superficie de la Tierra y la cobertura vegetal. El canal 12 (0.4-1.1 μm), conocido como el canal visible de alta resolución (HRV), proporciona datos con una resolución espacial de 1 km en el nadir.  Infrarrojo cercano: los canales 3 (1.6 μm) y 4 (3.9 μm) proporcionan información sobre la composición de las nubes y también facilitan la detección de incendios forestales.  Vapor de agua: la radiación medida por los canales 5 (6.2 μm) y 6 (7.3 μm) facilita información sobre el contenido de vapor de agua en la columna de aire y el viento.  Infrarrojo térmico: los canales 7 (8.7 μm), 9 (10.8 μm) y 10 (12 μm) permiten distinguir el tipo de nubes y medir la temperatura de la superficie terrestre y de las nubes.  Otros canales: para la monitorización de la contaminación atmosférica se emplean los canales 8 (9.7 μm) y 11 (13.4 μm) que se encargan de realizar mediciones sobre las concentraciones de ozono y dióxido de carbono, respectivamente. Mediante el procesamiento de los datos provenientes del MSG-SEVIRI es posible realizar composiciones de varios canales para crear productos adicionales. En este trabajo se ha utilizado la composición Red (1.6 μm) Green (0.8 μm) Blue (0.6 μm) (RGB), también llamada “colores naturales diurnos”, que permite observar la microfísica de nubes y diferenciar las nubes en estado sólido de las nubes en estado líquido (Figura 13) para detectar posibles condiciones de engelamiento (Lensky y Rosenfeld, 2008). La composición RGB también permite visualizar tormentas convectivas, tormentas de arena, cenizas volcánicas, nieblas, masas de aire... CAPÍTULO 4. Metodología 36 Figura 13. Imágenes del MSG-SEVIRI en un evento de ondas de montaña en la Península Ibérica (02 de diciembre de 2017 a las 11:57 UTC). (a) Canal visible (0.6 µm). (b) Composición RGB. Los colores cian indican la presencia de nubosidad en estado sólido. (c) Canal de infrarrojo térmico (10.8 µm). 4.4.2 Radiosondeos Además de los datos provenientes de satélites, los radiosondeos son otra parte importante para obtener datos observacionales de la estructura vertical de la baja atmósfera en un punto en concreto. Los radiosondeos proporcionan una fuente de datos del perfil vertical termodinámico mediante el lanzamiento de un globo sonda desde un punto en concreto en (a) (b) (c) 4.5 Herramientas estadísticas 37 la superficie terrestre. A medida que el globo asciende (puede llegar hasta unos 25 km) la sonda transmite datos de temperatura, humedad, presión y posición pudiéndose extraer posteriormente otros datos derivados (velocidad y dirección del viento, estabilidad atmosférica, energía potencial convectiva disponible…). En esta tesis doctoral se han utilizado los datos provenientes del radiosondeo del aeropuerto LEMD a las 12:00 UTC para el análisis comparativo de temperatura y temperatura de rocío en los eventos de ondas de montaña simulados con los modelos WRF y HARMONIE (Figura 14). Figura 14. Diagrama ejemplo de Skew-T Log-P del perfil termodinámico para el aeropuerto LEMD el día 11 de diciembre de 2008 a las 12:00 UTC. 4.5 Herramientas estadísticas Al no disponer de observaciones directas de ondas de montaña, se ha seleccionado la nubosidad asociada, y en concreto la temperatura de brillo, como variable objetiva relacionada con estos fenómenos. Así, mediante el análisis de distribuciones de frecuencias y de datos de temperatura de brillo procedentes del canal infrarrojo (10.8 µm) del satélite MSG-SEVIRI se ha validado tanto el modelo WRF como el HARMONIE-AROME, siguiendo una metodología similar a la probada por otros estudios (Otkin et al., 2009; Bormann et al., 2014). CAPÍTULO 4. Metodología 38 Para la validación de las simulaciones obtenidas por los modelos meteorológicos utilizados, se han calculado los siguientes estadísticos (skill scores):  Sesgo (BIAS). Un valor de 0 es el valor perfecto que indica que no existe sobreestimación ni infraestimación de la variable estudiada. Por el contrario, si el BIAS es negativo indicará una infraestimación y si es positivo una sobreestimación. 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 1 𝑁𝑁 ∑ (𝐵𝐵𝐵𝐵𝑠𝑠 − 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑜𝑜)𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 [4]  Error cuadrático medio (RMSE). Indica que apenas existen errores cuanto más cercano a 0 sea su valor. 𝐸𝐸𝑅𝑅𝐵𝐵𝐸𝐸 = �1 𝑁𝑁 ∑ (𝐵𝐵𝐵𝐵𝑠𝑠 − 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑜𝑜)2𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 [5]  Coeficiente de correlación de Pearson (R). Toma valores entre -1 y 1, indicando una correlación positiva perfecta (relación directa) cuando R es igual a 1, 0 cuando no existe una correlación lineal y -1 cuando la correlación es negativa perfecta (relación inversa). 𝐸𝐸 = ∑ (𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝐵𝐵𝑇𝑇𝑠𝑠 − 𝐵𝐵𝑇𝑇����𝑠𝑠)(𝐵𝐵𝑇𝑇𝑜𝑜 − 𝐵𝐵𝑇𝑇����𝑜𝑜) �∑ (𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝐵𝐵𝑇𝑇𝑠𝑠 − 𝐵𝐵𝑇𝑇����𝑠𝑠)2�∑ (𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝐵𝐵𝑇𝑇𝑜𝑜 − 𝐵𝐵𝑇𝑇����𝑜𝑜)2 [6]  Desviación estándar (SD). Cuantifica la dispersión de los datos. Valores bajos de SD indican que la mayor parte de los datos están agrupados, mientras que valores altos de SD indican una mayor dispersión de los datos. 𝐵𝐵𝐸𝐸 = �∑ (𝐵𝐵𝑇𝑇− 𝐵𝐵𝑇𝑇����)2𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝑁𝑁 [7] donde N es el número total de eventos (horas), BTs es la temperatura de brillo simulada y BTo es a temperatura de brillo observada. 4.5 Herramientas estadísticas 39  T de Student (t): se trata de una prueba de hipótesis estadística aplicable a conjuntos de valores que siguen una distribución normal. En esta tesis se ha utilizado para determinar si el coeficiente de correlación de Pearson (R) es estadísticamente significativo. 𝑡𝑡 = 𝑅𝑅√𝑁𝑁−2 √1−𝑅𝑅2 [8] La hipótesis nula (las muestras son independientes) se rechazará cuando |t|> tα/2, n-2, valor que se obtiene de la tabla t de Student. El valor típico utilizado para la confianza α es 0.95, que da un valor p de 0.05. Al obtener un valor p de 0.05, se puede decir que hay una probabilidad del 5% de que la hipótesis nula es cierta, es decir, que no existe correlación. Por tanto, existe una probabilidad del 95% de que los datos de la muestra estén correlacionados. Para la caracterización de las variables que intervienen en la formación de ondas de montaña se han escogido eventos observados entre 2001 y 2010 en el entorno del aeropuerto LEMD. Las variables atmosféricas seleccionadas (dirección y velocidad del viento, estabilidad estática, LWC y temperatura) se simularon y calcularon en varios puntos de malla situados a barlovento, sotavento y sobre la Sierra de Guadarrama a 2800 m de altitud, tanto para el WRF como el HARMONIE-AROME. Para realizar la caracterización se calcularon distribuciones de frecuencias y percentiles de todas las variables atmosféricas evaluadas en las tres áreas en las que se dividió el área de estudio. Finalmente, basándose en los resultados de la caracterización, se seleccionaron diferentes umbrales de cada variable atmosférica utilizada para la elaboración de árboles de decisión asociados a los diferentes modelos numéricos de predicción meteorológica numérica que permitan establecer alertas de posibles eventos de ondas de montaña y de sus fenómenos asociados, turbulencia y engelamiento. Para la validación de dichos árboles se elaboró una tabla de contingencia (Tabla 4) con el fin de realizar una verificación dicotómica de los pronósticos de ondas de montaña. CAPÍTULO 4. Metodología 40 Tabla 4. Tabla de contingencia para la verificación dicotómica de las variables pronosticadas. Observado SI NO Pronosticado SI X (Eventos correctamente pronosticados) Y (Falsas alarmas) NO Z (eventos sorpresa) W (no eventos) Para la verificación de las alertas se seleccionaron varios eventos aleatorios, tanto con presencia de nubosidad asociada a ondas de montaña como sin ella, y se calcularon los siguientes skill scores:  Falsas alarmas (FAR). Es calculado como la ratio entre las falsas alarmas (Y) y el total de eventos pronosticados (X+Y). El resultado ideal es cero. 𝐹𝐹𝐵𝐵𝐸𝐸 = 𝑌𝑌 𝑋𝑋+𝑌𝑌 [9]  Probabilidad de detección (POD). Se define como la ratio entre los aciertos (X) y el total de eventos observados (X+Z). La unidad es el valor perfecto. 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐸𝐸 = 𝑋𝑋 𝑋𝑋+𝑍𝑍 [10]  Frecuencia de BIAS (FBI). Se calcula como la división entre todos los eventos pronosticados y todos los eventos observados. El valor perfecto es la unidad, pero por razones de seguridad aérea es deseable que haya una ligera sobreestimación (BIAS >1) en vez de una infraestimación (BIAS <1). A pesar de que una sobreestimación puede generar mayores gastos económicos, la aparición de un evento sorpresa no pronosticado implicaría un gran riesgo para la seguridad. 𝐹𝐹𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑋𝑋+𝑌𝑌 𝑋𝑋+𝑍𝑍 [11] 4.5 Herramientas estadísticas 41  Porcentaje correcto (PC). Es definido como la suma de aciertos (X) y no eventos (W) dividido por el total de eventos analizados (n). El rango de valores de PC va desde 0 a 1, siendo la unidad el valor que indica que los pronósticos coinciden exactamente con las observaciones. 𝑃𝑃𝐶𝐶 = 𝑋𝑋+𝑊𝑊 𝑛𝑛 [12] 43 CAPÍTULO 5 Resultados Esta sección constituye el epítome de los cuatro artículos incluidos en esta tesis doctoral. El primer artículo titulado “Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid- Barajas airport using the WRF model” fue publicado en diciembre de 2020 en la revista Advances in Meteorology (Q4 dentro de la categoría Meteorology & Atmospheric Sciences del Journal Citation Report de 2020). El segundo artículo fue publicado en abril de 2021 bajo el título “On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast” en la revista Atmospheric Research (situada en el Q1 dentro de la categoría Meteorology & Atmospheric Sciences del Journal Citation Report de 2020). En julio de 2021 fue publicado un corrigendum de este artículo en la misma revista. El tercer artículo titulado “Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings” fue aceptado en octubre de 2021 en la revista Atmospheric Research (Q1). El cuarto y último artículo que se presenta en esta tesis doctoral titulado “Evaluation of turbulence in the comparison of the WRF and HARMONIE-AROME models ability for mountain wave warning” se trata de una adenda del tercer artículo y será enviado a la revista Atmospheric Research (Q1) próximamente. 5.1 Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid- Barajas airport using the WRF model 45 5.1 Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid- Barajas airport using the WRF model Análisis de las ondas de montaña en las inmediaciones del aeropuerto Madrid-Barajas usando el modelo WRF Díaz-Fernández, J., Quitián-Hernández, L., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., García- Gago, A., Fernández-González, S., Valero, F., Merino, A., García-Ortega, E., Sánchez, J.L., Sastre, M., Martín, M.L., 2020. Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid- Barajas airport using the WRF model. Adv. Meteorol. 2020. https://doi.org/10.1155/2020/8871546. https://doi.org/10.1155/2020/8871546 5.1 Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid- Barajas airport using the WRF model 47 Resumen En aviación, la turbulencia y el engelamiento asociados a las ondas de montaña son fenómenos meteorológicos que afectan a la seguridad aérea. En este artículo, estos fenómenos meteorológicos son analizados en las inmediaciones del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas (España). En esta zona de estudio, las ondas de montaña se forman debido a la proximidad de la Sierra de Guadarrama. Han sido evaluados veinte experimentos formados por diferentes configuraciones del modelo meteorológico de predicción numérica WRF en un análisis inicial. Este análisis permite mostrar la incapacidad de algunos experimentos para capturar este fenómeno. Los mejores resultados se han obtenido en dos experimentos destinados a la simulación de trece episodios de ondas de montaña observados. Las imágenes de pseudosatélite simuladas han sido validadas con observaciones satelitales mediante la realización de un análisis de skill scores aplicados a la temperatura de brillo que ha permitido constatar pocas diferencias de los diferentes skill scores calculados. Sin embargo, el esquema de microfísica Thompson combinado con el esquema de capa limite planetaria Yonsei-Univeristy muestra los mejores resultados. Las simulaciones realizadas con este esquema de parametrización se utilizan para evaluar las características de las variables meteorológicas que intervienen en la formación de ondas de montaña a barlovento, sotavento y sobre las cimas de las montañas. Los resultados muestran que las principales características de los eventos de ondas de montaña estudiados son: dirección del viento norte-noroeste, velocidad del viento moderada y estabilidad atmosférica neutra o ligeramente estable. Por otra parte, y con el objetivo de demostrar la pericia del modelo WRF detectando turbulencia y engelamiento asociadas a las ondas de montaña, se ha sometido a análisis un caso de estudio que ha permitido verificar el buen comportamiento del modelo incluso cuando no hay evidencia visual de este fenómeno. Research Article Mountain Waves Analysis in the Vicinity of the Madrid-Barajas Airport Using the WRF Model Javier Dı́az-Fernández ,1 Lara Quitián-Hernández,1 Pedro Bolgiani,1 Daniel Santos-Muñoz,2 Ángel Garcı́a Gago,1 Sergio Fernández-González,3 Francisco Valero,1,4 Andrés Merino,5 Eduardo Garcı́a-Ortega,5 José Luis Sánchez,5 Mariano Sastre ,1,6 and Marı́a Luisa Martı́n4,6 1Department of Earth Physics and Astrophysics, Complutense University of Madrid, Madrid, Spain 2High Resolution Limited Area Model Consortium (HIRLAM), Madrid, Spain 3State Meteorological Agency (AEMET), Santander, Spain 4Institute of Interdisciplinary Mathematics (IMI), Complutense University of Madrid, Madrid, Spain 5Atmospheric Physics Group, IMA, University of León, León, Spain 6Department of Applied Mathematics, University of Valladolid, Valladolid, Spain Correspondence should be addressed to Javier Dı́az-Fernández; javidi04@ucm.es Received 10 August 2020; Revised 6 October 2020; Accepted 24 November 2020; Published 18 December 2020 Academic Editor: Stefano Federico Copyright © 2020 Javier Dı́az-Fernández et al..is is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Turbulence and aircraft icing associated with mountain waves are weather phenomena potentially affecting aviation safety. In this paper, these weather phenomena are analysed in the vicinity of the Adolfo Suárez Madrid-Barajas Airport (Spain). Mountain waves are formed in this area due to the proximity of the Guadarrama mountain range. Twenty different weather research and forecasting (WRF) model configurations are evaluated in an initial analysis. .is shows the incompetence of some experiments to capture the phenomenon. .e two experiments showing the best results are used to simulate thirteen episodes with observed mountain waves. Simulated pseudosatellite images are validated using satellite observations, and an analysis is performed through several skill scores applied to brightness temperature. Few differences are found among the different skill scores. Nevertheless, the .ompson microphysics scheme combined with the Yonsei university PBL scheme shows the best results. .e simulations produced by this scheme are used to evaluate the characteristic variables of the mountain wave episodes at windward and leeward and over the mountain. .e results show that north-northwest wind directions, moderate wind velocities, and neutral or slightly stable conditions are the main features for the episodes evaluated. In addition, a case study is analysed to evidence theWRF ability to properly detect turbulence and icing associated with mountain waves, even when there is no visual evidence available. 1. Introduction Severe weather conditions, such as hail, heavy precipitation, lightning, mountain waves, icing, wind shear, or turbulence, can affect aircraft safety [1–3]. Particularly, turbulence and icing episodes can promote loss of control of the aircraft, which is one of the main causes of aviation accidents [3, 4]. According to the National Transportation Safety Board [5], turbulence accounts for 71% of all the 446 weather-related accidents in commercial aviation in the USA for the period of 2000–2011. Concerning mountain wave turbulence, the number of accidents recorded in the USA was 68 (7, 9% of the total accidents) and 113 (13, 1% of the total) were classified as clear air turbulence (CAT) during 1987–2008 [6]. In Europe, for the period of 2012–2016, 2991 incidents were related to turbulence and 312 others to in-flight icing, with four of them resulting in fatal accidents [3]. Both phenomena, turbulence and icing, are associated with mountain wave episodes, rendering this meteorological phenomenon a considerable risk to aviation. Hindawi Advances in Meteorology Volume 2020, Article ID 8871546, 17 pages https://doi.org/10.1155/2020/8871546 .ere are two principal atmospheric conditions required for the mountain wave generation: a strong wind flow perpendicular to an orographic barrier and a stable envi- ronment [7–9]. As wind is forced to climb over the barrier, if the air parcel reaching over the top encounters a slightly stable layer, it will induce a gravity wave. .us, mountain waves are formed downwind and over the inducing oro- graphic barrier. Depending on the conditions, this wave can propagate vertically and horizontally, reaching several ki- lometers downwind [10]. Several authors have researched the different factors by which the turbulent flow associated with mountain waves can occur at both high and low levels in the atmosphere [9, 11–15]. .e gravity wave is necessarily associated with an alternating vertical wind speed. Depending on the frequency, this alternation can generate in-flight turbulence for an aircraft flying through the mountain wave. Bolgiani et al. [4] study a mountain wave event on the leeward side of the Guadarrama mountain range, relating a moderate-to-strong turbulence observation to a simulated vertical wind speed above 2ms−1. .e as- sociated turbulence is more usual during the winter season (especially during December and January in the northern hemisphere), as winds are stronger, and the atmosphere is more stable [16]. Furthermore, when there are no clouds evidencing the mountain wave, the turbulence then becomes CAT, often associated with wind shear [6]. Wind shear conditions can produce asymmetric changes in the aircraft’s lifting force, which is most critical during take-off and landing operations. In addition to turbulence, mountain waves can also produce aircraft icing. Condensation is promoted in the updrafts by collision and coalescence processes [17] which produce an increase in the liquid water content (LWC), occasionally forming cloud bands associated with the mountain wave’s phases [18]. When these wave clouds develop in areas with temperatures below 0°C, LWC in the cloud can become supercooled as the process of nucleation is less efficient than condensation [19]. If these supercooled liquid droplets (SLD) impact the aircraft’s surface, icing can be produced. Due to the nucleation process efficiency, SLD prevail at temperatures above −10°C, rendering icing more likely to occur between −2°C and −15°C [20]. Pilot reports register 50% of aircraft icing events between −8°C and −12°C [21] and between 1,500 and 4,000 meters above sea level (masl). Ledesma and Baleriola [2] established a temperature of −40°C as the limit where supercooled drops can be found, even without ice nuclei presence (through homogeneous nucleation processes). Considering the LWC, Tafferner et al. [22] establish several grades of aircraft icing: LWC lower than 0.1 g kg−1 sustained for one hour does not affect the aircraft’s safety, values between 0.1 and 0.5 g kg−1 can produce light icing, and LWC between 0.5 and 1.0 g kg−1 produce moderate icing. Contents greater than 1 g kg−1 can generate severe aircraft icing, meaning that the anti-icing systems equipped by the aircraft cannot cope with the amount of contami- nation on the wing surface. A particularly dangerous type of icing can happen when temperature is approximately −2°C, as SLD instead of freezing immediately flow over the wing slowly freezing on it. .is is known as “clear ice,” which is hard to remove, since it is located behind the anti-icing system. On the contrary, if this process occurs at lower temperatures, the drops will immediately freeze over leading edges (wings, propeller. . .) producing “rime ice” [2]. .is is less dangerous for the aircraft safety since anti-icing systems are located in these leading edges. Both types of ice increase the weight of the aircraft and change the lift and thrust profiles. Moreover, clear ice can detach the airflow causing turbulence downstream and loss of control [23]. Several forecasting products are available for aviation users nowadays. .e World Area Forecast Centers produce, among others, operational turbulence and icing forecasts tailored for aviation [24]. .e Significant Weather Chart (SIGWX) and the Significant Meteorological Information (SIGMET) are adverse meteorology information reports dedicated to aircraft in a specific area. Another product is the Graphical Turbulence Guidance (GTG), which produces a forecast by using a weighted combination of several different turbulence diagnostics [25]. Nevertheless, these products are far from perfect and require updating and the use of newer and more precise methods [4, 26]. Forecasting mountain waves is not an easy process because of the conjunction of several atmospheric factors such as the synoptic pattern, wind speed and direction, and stability profile. In addition, the phenomenon is strongly influenced by orography; therefore, the use of mesoscale numerical prediction models is necessary to produce an accurate icing forecast. In this regard, the weather research and forecasting (WRF) model has been proven valuable to simulate mountain wave events in several studies [4, 15, 27, 28]. De la Torre et al. [14] evaluated the frequency of mountain wave episodes located near and over the range peaks of the Andes Mountains taking into account different thresholds of downdrafts and updrafts velocity. Further- more, in the last years, other authors have carried out sensitivity analyses of LWC using several parametrizations of the WRF model [29]. Finally, the use of satellite remote sensing has been proven useful for nowcasting mountain waves and icing conditions [4, 30–32]. One example of the evidence of the risk generated by mountain waves to aviation and the need of improving the forecasting can be found in the case of flight IRC3704. .is flight operated in an ATR72 aircraft encountered turbulence and icing associated with a mountain wave en route to Yasuj (Iran) in February 2018. As a result, from both phenomena, the crew lost control of the aircraft and impacted the terrain resulting in 66 casualties and the total destruction of the airframe [26]. .e SIGMET and SIGWX reports under- estimated the mountain wave and icing conditions [21, 33] failing in the purpose of warning the pilots about the unsafe conditions. .is paper is performed within the framework of the SAFEFLIGHT research project for the improvement of aviation safety related to icing and weather hazards. .e objectives of this study are to evaluate if the WRF model can reproduce mountain wave episodes observed via the Meteosat Second Generation Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (MSG-SEVIRI) products. Using high- 2 Advances in Meteorology resolution simulations, thirteen observed mountain waves episodes affecting the Adolfo Suarez Madrid-Barajas Airport (LEMD hereafter, as per the International Civil Aviation Organisation code) are analysed. .ese are located south of the Guadarrama mountain range with prevailing northern winds and are liable to generate a hazard to the arrival and departure operations of the airport [2, 8]. Several micro- physics parameterizations schemes are used to simulate the selected events in order to assess the best parametrization or the need to use an ensemble for forecasting. In addition, the principal atmospheric variables conducting to mountain waves are evaluated. Finally, a case study is presented in order to analyse if the WRF is a useful tool to forecast mountain wave episodes which cannot be validated with the observation of wave clouds. .is paper is organized as follows: Section 2 describes the experimental design, including the study domain, the WRF model setup, and the MSG-SEVIRI data used. Section 3 explains the methodology used to produce and validate the results. .e results and discussion (Section 4) are divided in four subsections: initial analysis, study case of mountain wave event, brightness temperature (BT) analysis, and the main features associated with mountain waves. Finally, the major conclusions are summarized in Section 5. 2. Experimental Design 2.1. Study Domains. .e spatial domain for this study is designed to cover the area where mountain waves affecting LEMD are usually observed. LEMD is the busiest airport in Spain and the sixth in Europe, with more than 55 million passengers during 2018..e airport elevation is 610masl and it is located on a plateau in the centre of the Iberian Pen- insula, approximately 40 km southeast of the Guadarrama mountain range (Figure 1(b)). .is mountain range, which is part of the Central System, runs from northeast to southwest with an approximate length of 80 km, with Peñalara being the highest elevation at 2, 428masl. When northwesterly winds hit this range, mountain waves can be formed to the south..us, the spatial domain selected covers the windward side of the mountains and the leeward side beyond the location of LEMD, making a 121× 121 km domain. 2.2.WRF. .eWRF numerical model (version 3.5.1) [34] is used for simulating the selected events. .is is a non- hydrostatic model extensively used and validated for weather research and forecasting. Initial and boundary conditions are taken from the National Centers for Envi- ronmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) operational analysis, with a horizontal spatial resolution of 0.25° and a temporal resolution of 3 hours [35]. Each episode is independently simulated in periods of 24 hours. Simu- lations are initialized at 00:00 UTC, allowing for the first 6 hours as spin-up time. .ree geographical domains are defined, following a two-way nesting strategy. Each domain has 121 grid points in north-south and east-west directions and 40 sigma vertical levels. Figure 1(a) depicts the outer domain (d01) including the Iberian Peninsula with 9 km of spatial resolution, the middle domain (d02) localized in the centre of Spain with 3 km resolution, and the inner domain (d03) with 1 km of spatial resolution covering the Gua- darrama mountain range and LEMD. As different physics options allow optimizing the WRF simulations depending on the meteorological event and resolution to evaluate [34], several combinations of physics parametrization schemes are used to study the selected episodes. Particularly, different microphysics, Planetary Boundary Layer (PBL), surface layer, land surface, and ra- diation parametrizations are combined, creating 20 exper- iments (Table 1). .e main differences between the PBL and microphysics schemes chosen are as follows. 2.2.1. PBL Schemes (i) Yonsei University (YSU) [36]: this scheme inten- sifies the boundary layer mixing in the thermally induced free convection regime, while reducing it in the mechanically induced forced convection. It has been tested in other studies related to cloudiness [37] and icing [38]. (ii) Mellor-Yamada-Janjic (MYJ) [39]: this scheme is optimized for deep convective regimes assuming a new parameter called cloud efficiency. It has been proven to be a good performer in similar BT [40] and icing studies [38]. (iii) Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino (MYNN) [41]: this parametrization considers the effects of buoy- ancy on pressure and stability on the turbulent length scale. It has been used in mountain waves studies over the same area [4, 28]. (iv) University of Washington (TKE) [42]: it involves a new moist turbulence parametrization. It is char- acterized by the use of moist-conserved variables and a new diagnosis and computation of turbulent kinetic energy. .is PBL scheme is suitable in study areas with complex terrain [42]. 2.2.2. Microphysics Schemes (i) Goddard (GOD) [43]: this scheme is optimized to simulate condensation and evaporation processes; it has been proven to be a good performer in aircraft icing studies in the Iberian Peninsula, although not specifically for mountain waves [38, 44]. (ii) .ompson (THO) [45]: this microphysics scheme is defined to improve the forecast of aircraft icing, since it considers mixed-phase processes relative to another bulk microphysics. It has been used by Otkin et al. [46], Bormann et al. [40], and Montejo [37] for the validation of simulated clouds using BT. (iii) Morrison 2-moment (MOR) [47]: even if this mi- crophysics scheme is not optimized for icing con- ditions, it has been proven to be a good performer in similar studies [27, 38]. Advances in Meteorology 3 (iv) WRF single-moment 6-class (WSM6) [48]: this scheme is developed as an improvement of the default scheme optimized for WRF. It has been tested in other studies related to cloudiness [40] and icing [38]. (v) WRF double-moment 6-class (WDM6) [49]: this microphysics scheme based on WSM6 scheme in- cludes a prognostic variable of cloud condensation nuclei number concentration. It is commonly used in studies about great convective events like cy- clones, storms, and heavy precipitation. 2.3. MSG-SEVIRI. .e MSG-SEVIRI products are used as observational data to validate the WRF simulations through the presence of cloud bands associated with mountain waves. .e MSG is a geostationary satellite operated by the European Organisation for the Exploitation of Meteoro- logical Satellites (EUMETSAT). It is composed by 12 spectral wavelength channels; two visible channels (0.6 and 0.8 µm), a high-resolution visible (HRVIS) channel and a near-in- frared channel (1.6 µm); and eight infrared (IR) channels (from 3.9 to 13.4 µm). Within these, there are two water- vapor channels (6.2 and 7.3 µm)..e horizontal resolution is 3× 3 km at nadir, except for the HRVIS channel which offers images with a horizontal resolution of 1× 1 km. .e tem- poral resolution is one hour. Of all the channels available, only HRVIS and 10.8 µm IR are used, for the reasons explained in the following section. 3. Methodology 3.1. Selection of Episodes and Synoptic Situation. .e mountain waves episodes for evaluation are selected using MSG-SEVIRI HRVIS images between 2017 and 2019. Air- craft icing conditions are more likely during winter, due to the melting level being lower; thus only the periods from No- vember to March are used. .e events are considered if two conditions are met: north-northwest winds are observed in the low troposphere over the study area, and wave cloud bands are observed on the leeward side of the Guadarrama mountain range. Using this method, 53 events are observed. From this selection, only the best observations are chosen for analysis, considering high-level clouds concealing the event, how well defined the wave is, and how far southeast the wave clouds propagate, giving priority to those events reaching LEMD. In total, 13 mountain wave episodes are selected:10 November 2017, 02 December 2017, 09 December 2017, 02 January 2018, 26 January 2018, 03 February 2018, 12 March 2018, 02 No- vember 2018, 06 November 2018, 26 November 2018, 14 December 2018, 20 January 2019, and 27 January 2019. In order to understand the mountain waves formation, the synoptic situations are analysed first. .e events selected follow very similar meteorological conditions at synoptic scale. In 10 of the 13 events, the mid (500 hPa) and lower (700 hPa) troposphere configuration at synoptic scale was dominated by a conjunction between the Azores Anti- cyclone and a cyclone or relative low over central Europe d03 d02 8°W 36°N 38°N 40°N 42°N 44°N 6°W 4°W 2°W 0° 2°E (a) MADRID LEMD N L W SEGOVIA Guadarrama Mountains 4°20′W 4°W 3°40′W 3°20′W 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 100 500 900 1300 1700 2100 2500 2800 (b) Figure 1: (a) WRF domain configuration. Outer boundary corresponds to outermost domain. (b) Elevation map of study area (masl). Red line indicates the subdivision of the domain used in the analysis;W (windward), N (Navacerrada pass), and L (leeward) indicate the points where variables related to mountain waves formation are calculated. Aircraft symbols correspond to LEMD location. 4 Advances in Meteorology (Figure 2), thus creating a trough over the western Mediterranean Sea. .is promotes north and north- westerly flows at 500 hPa, often accompanied by cold air advection (maritime or continental) over the Iberian Peninsula. At lower levels, a flow perpendicular to the Guadarrama mountain range can be observed. Similar synoptic configurations are described in studies of mountain waves in the study area [4, 28]. .e situation for 02 December 2017 is governed by an omega block, with a cut-off low east of the Iberian Peninsula and a high west of Ireland, producing similar flows to those of the pre- vious cases. On 12 March and 06 November 2018, the synoptic configuration is dominated by a large and strong Icelandic Cyclone, which drives south the Atlantic an- ticyclone generating westerly flows over the Iberian Peninsula. Run GFS 6 Z du Dimanche 27 janvier 2019 49 2 49 6 50 0 50 4 50 8 51 2 51 6 52 0 52 4 52 8 53 2 53 6 54 0 54 4 54 8 55 2 55 6 56 0 50 0 56 4 56 8 57 2 57 6 58 0 58 4 58 8 59 2 59 6 60 0 60 4 60 8 61 2Géop. Z500 & pression au sol (+ 6h) Figure 2: Geopotential 500 hPa and sea level pressure on 27 January 2019 at 12:00 UTC from GFS 1.0°. Source: meteociel.fr. Table 1: Sensitivity experiment details. Land surface Surface layer PBL Microphysics Experiment Unified Noah Revised MM5 YSU Goddard YSU-GOD Unified Noah Revised MM5 YSU .ompson YSU-THO Unified Noah Revised MM5 YSU Morrison YSU-MOR Unified Noah Revised MM5 YSU WSM6 YSU-WSM6 Unified Noah Revised MM6 YSU WDM6 YSU-WDM6 Unified Noah Eta MYJ Goddard MYJ-GOD Unified Noah Eta MYJ .ompson MYJ-THO Unified Noah Eta MYJ Morrison MYJ-MOR Unified Noah Eta MYJ WSM6 MYJ-WSM6 Unified Noah Eta MYJ WDM6 MYJ-WDM6 RUC MYNN MYNN Goddard MYNN-GOD RUC MYNN MYNN .ompson MYNN-THO RUC MYNN MYNN Morrison MYNN-MOR RUC MYNN MYNN WSM6 MYNN-WSM6 RUC MYNN MYNN WDM6 MYNN-WDM6 Unified Noah Revised MM5 TKE Goddard TKE-GOD Unified Noah Revised MM5 TKE .ompson TKE-THO Unified Noah Revised MM5 TKE Morrison TKE-MOR Unified Noah Revised MM5 TKE WSM6 TKE-WSM6 Unified Noah Revised MM6 TKE WDM6 TKE-WDM6 Advances in Meteorology 5 3.2. Initial Analysis. .e MSG-SEVIRI images are also used to validate the results of the WRF simulations. As there are no observational data for the variables aloft for these events, wave clouds are used as an objective variable intrinsically related to the phenomenon. For similar studies, Otkin et al. [46] and Bormann et al. [40] already used BT to validate simulated WRF data. Accordingly, in this paper, BT is used to compare the observed and simulated wave clouds images. Considering the resolution used in the simulations, it would have been desirable to use the observation HRVIS channel and d03 data for validation. However, WRF does not generate a BTproduct equivalent to an HRVIS image, but it does for IR pseudosatellite images using Unified Post- processing (UPP) System developed at the NCEP, which uses a couple radiative transfer model to compute the de- rived brightness temperatures. In this line, according to Otkin et al. [46], the 8.7 µm, 10.8 µm, and 12.0 µm IR channels are the most appropriate to detect cloud top and surface temperatures. Even more, 10.8 µm and 12.0 µm are coincident with the IR atmospheric “windows” central wavelength [37, 40, 50], making these channels particularly sensitive to the presence of clouds. .us, the longwave IR channel (10.8 µm) is selected as observational data to eval- uate the simulations. .e assessment is performed from 09: 00 to 15:00 UTC, as during this time period wave clouds are present for every selected event. As the MSG-SEVIRI IR resolution is 3 km, it would have been desirable to validate against d02 simulations. Nevertheless, an initial evaluation shows that this domain does not properly capture wave clouds from every event selected, while d03 does. .e satellite images are cropped to the same spatial domain of d03 and the pseudo-IR-images from d03 are interpolated and regridded to upscale the resolution from 1km to 3km. Consequently, both the satellite images and the pseudo- IR-images that are postprocessed match with the same domain and resolution. .is allows analysing the BT from WRF and MSG-SEVIR at the same resolution (3 km) and same grid points number. To use the same temporal domain as the observations, the simulation hourly results from 09:00 to 15:00 UTC are taken, making 7 daily timesteps and a total of 91 timesteps for the events selected. With these adjust- ments, the observed and simulated images can be compared. In addition, to avoid any possible noise generated by the orographic clouds in the mountain wave evaluation, the final domain of study is produced by removing the windward side (in both products), as depicted in Figure 1(b). Having established a proper domain, an initial analysis is carried out. .e 20 experiments are used to simulate three randomly chosen mountain waves events (26 January 2018, 26 November 2018, and 27 January 2019). Bormann et al. [40] describe the importance of the BT frequency distri- bution to establish the realism of the images, particularly in terms of the general distribution of clouds. Following their methodology, the frequency distribution of BT is plotted for every experiment and the observations. .e results allow us to discard some of the experiments. For the remaining, further validation examination is performed. Based on the methodology followed by Lopez et al. [51], Loew et al. [52], andWWRP/WGNE [53], several skill scores are used for analysis. (1) BIAS BIAS � 1 N 􏽘 N i�1 BTs − BTo( 􏼁, (1) where BTs is the simulated BTat a specific grid point for every time step and BTo is the observed BT at a specific grid point for every time step. (2) Root-mean-square error (RMSE) RMSE � ���������������� 1 N 􏽘 N i�1 BTs − BTo( 􏼁 2 􏽶 􏽴 , (2) whereN is the total number of time steps considered. (3) Linear product-moment correlation coefficient of pearson (R) R � 􏽐 N i�1 BTs − BTs􏼐 􏼑 BTo − BTo􏼐 􏼑 ��������������� 􏽐 N i�1 BTs − BTs􏼐 􏼑 􏽱 ��������������� 􏽐 N i�1 BTo − BTo􏼐 􏼑 􏽱 . (3) (4) Standard deviation (SD) SD � �������������� 􏽐 N i�1(BT − BT) 2 N 􏽳 . (4) .e results allow us to select the two best performing experiments. Only these are used for the simulation of the 13 events and further validation. 3.3. Spatial Validation, Main Features, and Case Study. .e best performing experiments are then fully evaluated. .e BT frequency distribution is generated, and the afore- mentioned skill scores are averaged over the 91 timesteps for each grid point. .us, spatial distributions of each skill score can be plotted. To summarize this information into a single value, averages of the spatial patterns are also computed. Once the optimum experiment is established, the rele- vant atmospheric variables for mountain wave development are studied for every selected event. To establish an altitude for considering these variables, the LWC is analysed, finding its maximum at approximately 2,500masl. .is altitude is used to obtain the data for relative humidity (RH), LWC, wind direction (WD), wind velocity (WV), and static sta- bility (ST), as these govern the mountain wave and related icing. For this purpose, three grid points are established: the Navacerrada mountain pass (N) and the leeward (L) and windward (W) sides (Figure 1(b)). .e latter two are located 20 km from Navacerrada along a line perpendicular to the direction of the mountain range and aligned with LEMD. WD, WV, ST, and RH are used to obtain the most frequent 6 Advances in Meteorology values. A frequency distribution is generated for each var- iable at each study point and a summary table is computed for 10, 20, 50, 80, and 90 percentiles. Finally, a case study is examined in order to evaluate the turbulence and aircraft icing conditions associated with mountain waves. Pseudo-IR-images, LWC, and vertical wind speed are horizontally plotted for that purpose. In addition, temperature and LWC are plotted as a cross section following the plane defined by W, N, L, and LEMD points. .e same case is also evaluated at a time when no wave cloud is present to assess the ability of WRF to detect mountain waves when no visual evidence exists. 4. Results and Discussion .is section is structured as follows: first, the initial analysis is shown in order to elucidate the best parametrization schemes. .en, a case study is presented, followed by the brightness temperature analysis. Finally, in the last subsection, the main features of mountain waves can be found. .is order allows a better understanding and evaluation of the experiment, as the reader will have a previous example to visualize. 4.1. Initial Analysis. .e initial analysis is carried out with the aim to evaluate the ability of the 20 experiments to simulate cloud bands associated with mountain waves, as these wave clouds will be later used to assess the model. .ree events are randomly chosen among the 13 days previously selected. Figure 3 depicts the BT frequency dis- tribution of the 20 WRF’s experiments. Two different be- haviours can be clearly distinguished..e experiments using the THO and WSM6 microphysics are able to simulate BT lower than 260K. On the other hand, the MOR, GOD, and WDM6 microphysics simulate BT only greater than 260K. .ese results seem to be unrealistic, as it must be considered that these experiments are generating no clouds. To verify this, the LWC is plotted and evaluated at each timestep (not shown) finding that, in effect, the WDM6, GOD, and MOR experiments do not simulate any clouds in the domain of study for the 3 episodes evaluated. .is in- competence may be due to the fact that these microphysics schemes are developed to optimize the formation and evolution of convective systems and trailing stratiform precipitation [43, 47, 49]. As wave clouds are not connected with convection, present shallow vertical developments, and rarely produce precipitation, these schemes are not adequate for their simulation. Anyhow, this feature immediately in- validates these parametrizations for this study. Only 8 ex- periments (those using THO and WSM6 microphysics) are suitable to forecast wave cloud with the WRF model. .e skill scores for the 8 aforementioned experiments are shown in Table 2. Differences can be appreciated between the PBL schemes. Experiments with YSU and TKE schemes obtain better RMSE (lower than 6.40) and R (greater than 0.50) than the MYJ and MYNN schemes. BIAS is negative in all exper- iments, which reveals that the BT is systematically under- estimated. .is underestimation is more pronounced in the MYNN schemes, while the best score (−2.31) is obtained by YSU-THO and TKE-THO experiments..e averages of BTfor every experiment are slightly lower than the MSG-SEVIRI average. Even if TKE presents better SD scores, an overall assessment makes YSU the most suitable PBL scheme to simulate wave clouds. .ese results may be originated in the fact that, while the MYNN,MYJ, and TKE parametrization considers the effects of buoyancy on pressure, deep convective regimes, and stability on the turbulent length scale, the YSU PBL scheme intensifies the boundary layer mixing in the thermally in- duced free convection regime, while reducing it in the mechanically induced forced convection [36, 39, 41, 42]. YSU considers the mechanical forced convection, involved in the generation of mountain waves. .e results also reveal that the microphysics parameterization is more relevant than the PBL parameterization for the simulation of the selected events. In consequence, and attending computational cost, only the YSU-THO and YSU-WSM6 experiments are used for the full analysis of this paper..e final configuration of theWRF uses Dudhia shortwave scheme [54] and RRTM longwave scheme [55] for radiation, Unified Noah [56] land surface scheme, revised MM5 [57] surface layer scheme, and Yonsei University (YSU) [36] PBL scheme, all combined with the microphysics schemes .ompson [45] and WSM6 [48]. Henceforth, the experiments are named according to the microphysics scheme used (.ompson and WSM6). 4.2. Case Study of Mountain Wave Events. To evaluate the ability of the WRF simulations to reproduce the mountain waves, a case study is presented, namely, the .ompson experiment for 26 November 2018..is is selected as per the results of the microphysics validation, presented in Section 4.3. .e atmospheric conditions at 13:00 UTC for this day favoured the generation of mountain waves. A WV of 14m s−1, WD of north-northwest, and a temperature value of −6°C are simulated on W at 2,500m. .e stability is 0.0025K Pa−1 over N at 2,500masl. .e temperature is −3.7°C and the RH is 80% over L. Two times are selected to evaluate the turbulence and the aircraft icing conditions: at 13:00 UTC when wave clouds are simulated and observed in the MSG-SEVIRI product and at 22:00 UTC when no clouds evidenced the wave. In the first place, the BT images in the 10.8 µm band for MSG-SEVIRI and for WRF are displayed in Figure 4 at both times evaluated. .e observations (Figures 4(a) and 4(c)) present a poor quality due to the 3 km spatial resolution. Nevertheless, wave clouds are clearly present at 13:00 UTC, reaching beyond LEMD location with BT approximately 265K on cloud tops. At least six phases can be differentiated with a decrease in the cloud extension as the wave propa- gates southeast. At 22:00 UTC no wave clouds are appre- ciated. It is worth noting that at this time (night local time) the visual channels of MSG-SEVIRI are not useful, which is a clear disadvantage in the use of this product for wave forecasting. .e pseudosatellite images (Figure 4(b) and 4(d)) depict a similar pattern at both times, with a much better quality as per the 1 km resolution..e wave clouds are Advances in Meteorology 7 clearly simulated at 13:00 UTC, reaching LEMD and pre- senting the same number of phases although the cloud extension may be smaller than observations. BT on cloud tops is very close to the observations. At 22:00 UTC no clouds are represented in the leeward side in accordance with observations. With the objective of evaluating if the WRF is able to capture mountain waves when no visual evidence exists, LWC and vertical wind speed are assessed. .ese two var- iables are highly dependent on mountain waves, although vertical wind speed will always be present and LWCmay not. Figure 5 shows several simulated outputs obtained for d03. As expected, LWC (Figures 5(a) and 5(d)) confirms the same results from the pseudosatellite images (Figures 4(b) and 4(d)). When the cross section is analysed at 13:00 UTC (Figure 5(b)), it is evident that the LWC is creating the wave clouds according to the wave phases. It can also be appre- ciated that the wave is affecting the temperature in the lower atmosphere up to 5,000masl. .is is evidence that mountain waves disturb the troposphere much beyond the extent of the orographic barrier. Another important result is that LWC is almost completely present at temperature below 0°C; thus, it can be considered that these are SLD. Moreover, the maximum LWC is located at a height of 2,500masl ap- proximately, coincident with the observations by Bolgiani et al. [4]. .e cross section at 22:00 UTC (Figure 5(e)) presents no LWC but still depicts the disturbance of the temperature produced by the wave, showing weaker oscil- lations. Vertical wind speed results (Figures 5(c) and 5(f )) show several alternating downdraft/updraft bands. Vertical speeds of ±2ms−1 are observed, resulting from the mountain waves. At 13:00 UTC a stronger wave can be seen extending along the complete leeward domain and presenting larger wavelengths. At 22:00 UTC the event is weaker, and the pattern is dissipating; nevertheless, the mountain wave is still evident and reaches LEMD. As stated by the existent literature, turbulence and icing conditions are related to mountain waves [4, 22, 28]. .us, a risk of moderate aircraft icing (LWC above 0.5 g kg−1) and moderate turbulence (vertical speed± 2m s−1) can be as- sumed at 13:00 UTC as well as risk of low-to-moderate CAT at 22:00 UTC over the LEMD airport area. 4.3. Brightness Temperature Analysis. .e previous results show that the WRF model can properly capture mountain wave events and the associated wave clouds. Nevertheless, an objective physical variable is required to validate the pa- rametrizations. As LWC and vertical wind speed observa- tions are not available, the analysis of BT is performed as described in Section 3. Figure 6 shows the BT frequency 215 220 225 230 235 240 245 250 255 260 265 270 275 280 285 290 295 Temperature (K) 0 2 4 6 8 10 12 Fr eq ue nc y (% ) YSU-MOR YSU-WDM6 YSU-WSM6 YSU-GOD YSU-THO TKE-MOR TKE-WDM6 TKE-WSM6 TKE-GOD TKE-THO MYJ-MOR MYJ-WDM6 MYJ-WSM6 MYJ-GOD MYJ-THO MYNN-GOD MYNN-MOR MYNN-WDM6 MYNN-WSM6 MYNN-THO Figure 3: Frequency distributions (%) of simulated BT (K) for the 20 experiments using the 10.8 µm channel in the leeward domain for the three days selected in the initial analysis. Table 2: Skill scores of BT in the domain of study for the three days selected in the initial analysis. Experiment RMSE SD BIAS Average R MSG-SEVIRI — 7.16 — 274.38 — YSU-WSM6 6.19 4.84 −2.98 273.87 0.53 YSU-THO 6.28 5.05 −2.31 273.42 0.53 TKE-WSM6 6.37 5.33 −3.17 273.44 0.51 TKE-THO 6.30 5.14 −2.31 273.30 0.52 MYJ-WSM6 6.45 4.80 −3.54 274.59 0.48 MYJ-THO 6.40 4.94 −2.75 274.31 0.49 MYNN-WSM6 6.76 4.91 −5.17 273.85 0.43 MYNN-THO 6.84 5.22 −4.93 273.45 0.44 Note. Best results are highlighted in bold. 8 Advances in Meteorology distribution (10.8 µm channel) of the observations and ex- periments for the selected events. .e MSG-SEVIRI pro- duces a curve with a long tail extending to the lower BT. .e tail is a sign of the observation of clouds at several altitudes, while the platykurtic zone (270–280K) may result from the abundance of lower clouds hiding the ground BT. .e .ompson and WSM6 curves do not display such zone, although they show similar distribution and variability range of BT values. Moreover, clouds are simulated with BT lower than 265K, proving that both experiments properly capture the clouds at various altitudes and reproducing the char- acteristic tail seen in the observations curve..ese results are in agreement with the studies by Otkin et al. [46] and Bormann et al. [40] who obtain similar curves using the same IR channel and the.ompsonmicrophysics. However, both experiments overestimate slightly the frequencies as- sociated with the mode value, presenting leptokurtic distributions with respect to the observed frequency distribution. To perform a more specific BT analysis, the skill scores are evaluated. .e MSG-SEVIRI average BT (Figure 7(a)) presents spatial distribution with a clear influence of the orography. Low BT are observed over the higher elevations and conversely high BTare observed over the lower lands. A similar pattern can be appreciated in the WSM6 and .ompson results (Figures 7(b) and 7(c), respectively), al- though the temperature differences found in the respective domains are lower than the observations..e spatial average BTforWSM6 (267K) and.ompson (268K) present results of 5 K and 4K below the observations, respectively. Re- garding the spatial distribution of SD, important differences can be found. .e observations (Figure 7(d)) present lower deviations to the northeast of the domain, while displaying higher deviations to the southwest. .is suggests that the BT 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 262 266 270 274 278 282 286 K (a) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 262 266 270 274 278 282 286 K (b) 262 266 270 274 278 282 286 4°20′W 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 3°40′W 3°20′W4°W K (c) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 262 266 270 274 (d) 278 282 286 K Figure 4: BT (K) images on 26 November 2018 in the 10.8 µm band. (a) Observed satellite image at 13:00 UTC. (b) WRF pseudosatellite image at 13:00 UTC. (c) Observed satellite image at 22:00 UTC. (d) WRF pseudosatellite image at 22:00 UTC. Aircraft symbol corresponds to LEMD location. Advances in Meteorology 9 WSM6 Thompson MSG-SEVIRI 200 205 210 215 220 225 230 235 240 245 250 255 260 265 270 275 280 285 290 295 300 0 2 4 6 8 10 12 Fr eq ue nc y (% ) Temperature (K) Figure 6: Frequency distributions (%) of observed and simulated BT (K) for the total selected events using the 10.8 µm channel in the leeward domain. 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 0.01 0.05 0.1 0.25 0.5 1 g kg–1 Windward Navacerrada Leeward LEMD 0 10 20 30 40 50 60 6.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 0 0 00 4 4 –4 –4 –4 –4 –8 –8 –12 –16 –16 –20 –20 8 H ei gh t ( km ) 0.01 0.05 0.1 0.25 0.5 1 g kg–1 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N –2 –1 –0.5 0.5 1 2 ms–1 (a) (b) (c) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0.01 0.05 0.1 0.25 0.5 1 g kg–1 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 0 0 4 –4 –4 –4 –4 –8–8 –12–12 –16–16 –20–20 H ei gh t ( km ) Windward Navacerrada Leeward LEMD 0 10 20 30 40 50 60 0.01 0.05 0.1 0.25 0.5 1 g kg–1 –2 –1 –0.5 0.5 1 2 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W ms–1 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N (d) (e) (f) Figure 5: WRF simulations on 26 November 2018 at 2,500 masl: (a) LWC (g kg-1) at 13:00 UTC. (b) LWC (g kg-1) and temperature (°C) on cross section as defined in the methodology at 13:00 UTC. (c) Vertical wind speed (m s-1) at 13:00 UTC. (d) LWC (g kg-1) at 22:00 UTC. (e) LWC (g kg-1) and temperature (°C) on cross section as defined in the methodology at 22:00 UTC. (f ) Vertical wind speed (m s-1) at 22:00 UTC. Aircraft symbol corresponds to LEMD location. 10 Advances in Meteorology produces larger variations throughout the temporal domain in the southwest corner of the domain; in consequence, it can be considered that this area has the most variable cloudiness. .e WSM6 and .ompson experiments (Figures 7(e) and 7(f), respectively) present the largest variations over the same area, although they generate much larger SD than observed. .is is an evidence of the model propagating clouds in a much more variable way than observed. Both experiments overestimate the averaged SD, with values of 14.1 K (WSM6) and 15.3 K (.ompson), while the observation is 9.9 K. RMSE results (Figures 8(a) and 8(b)) are in accordance with the SD results. As WSM6 and .ompson (Figures 7(e) and 7(f), respectively) produce large dispersion in their data, the error is also high. .e averaged RMSE is 15.27 K for the .ompson experiment and 15.57K for the WSM6 experi- ment. .e spatial distribution of the average BIAS presents differences depending on the zone over study area. Near the Guadarrama mountain range, where the wave clouds should be more defined and present during a longer time, BIAS is close to 0 (Figures 8(c) and 8(d)). However, BIAS is smaller to the south of the domain, which means that BT is underestimated in this side. Also, the BIAS spatial distri- bution of both experiments is quite similar. Finally, when R is considered, substantial results are found.While theWSM6 experiment yields averaged results of 0.30, the .ompson experiment clearly outperforms it, with an average value of 0.51 (statistically significant at a 99% level), which is a considerable correlation with the observations. R spatial distributions show that the worst performer is WSM6 (Figure 8(e)), presenting correlations between 0 and 0.1 in the northeast of the domain. On the contrary, the.ompson experiment (Figure 8(f)) depicts the best R values over the wave propagation area, which is consistent with the more detailed ice-phase and other cold-phase processes of this scheme in comparison with the default microphysics scheme (WSM6) optimized forWRF [45, 48, 58]. In Figures 8(a) and 8(b) it is noteworthy that in the SW corner there is an area with high RMSE which is coincident with high values of R, shown in Figures 8(e) and 8(f). .is fact is due to a large error in this area which constant over time, and conse- quently the correlation is high. Finally, it is noteworthy that these skill scores are very different from those of the initial analysis, whichmay be due to the large variability of this type of atmospheric phenomenon. However, the YSU-THO configuration remains the best parametrization in both the initial analysis and the total one. Considering the frequency distributions (Figure 6) and the skill score results (Figures 7 and 8), the .ompson micro- physics can be considered the best experiment for simulating wave-induced clouds in the study domain, in line with the scheme design by .ompson et al. [45] and previous result by Bolgiani et al. [4]. Even if SD shows relatively poor results, the performances presented by the .ompson simulations in RMSE, BIAS, R, and frequency distribution of BTmake it the best choice possible. An additional conclusion that can be obtained from these results is that the development of an ensemble to forecast these mountain wave events may add only marginal information to the .ompson simulations. Only a small improvement may be achieved by incorporating other K 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W Average 260 264 268 272 276 280 284 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W KAverage 260 264 268 272 276 280 284 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W Average K 260 264 268 272 276 280 284 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 2 4 6 8 10 12 14 16 20 2218 SD K 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 2 4 6 8 10 12 14 16 20 2218 SD K (a) (b) (c) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 2 4 6 8 10 12 14 16 20 2218 SD K (d) (e) (f) Figure 7: Spatial patterns of average (K) and SD (K) of BTfor the total selected events using the 10.8 µm band. Aircraft symbol corresponds to LEMD location. (a) MSG. (b) WSM6. (c) .ompson. (d) MSG. (e) WSM6. (f ) .ompson. Advances in Meteorology 11 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2018 KRMSE (a) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W BIAS –8 –6 –4 –2 0 2 4 6 8 K (c) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 R (e) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2018 KRMSE (b) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W BIAS –8 –6 –4 –2 0 2 4 6 8 K (d) 40°30′N 40°45′N 41°N 41°15′N 40°15′N 4°20′W 3°40′W 3°20′W4°W 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 R (f) Figure 8: Spatial pattern of RMSE (K), BIAS, and R for the 91 timesteps (total of the selected events) using the 10.8 µmband. Aircraft symbol corresponds to LEMD location. (a) WSM6. (b) .ompson. (c) WSM6. (d) .ompson. (e) WSM6. (f ) .ompson. 12 Advances in Meteorology experiments analysed here..e potential robustness that could be gained by an ensemble does not compensate the compu- tational costs of these simulations. 4.4.Main Features ofMountainWaves. Once the.ompson experiment has been established as the best option for simulating mountain waves in the study area, the next objective of this paper is to summarize the values of several atmospheric variables that can induce these events. As on initial evaluation the highest simulated LWC values are found at 2,500masl (e.g., Figure 5(b)), this level is set for the analysis of the variables at the three selected points of evaluation (see Figure 1(b)). Figure 9(a) shows the prevailing WD and WV at 2,500masl for each point of analysis. When considering the wind variables, it is worth noting that the most important value for mountain wave formation is recorded at W, as the wave largely depends on the flow reaching the barrier. In addition, the orography will perturbate the wind over N and L, rendering these values less reliable..e data overW shows a WD range from 315° to 005° and a typical WV between 12 and 18m s−1. .is is consistent with the prevailing WD (from 315° to 023°) climatology data for the proximate surface station located in Navacerrada [59]. When reaching N, the WD range narrows and the WV increases, most probably due to orographic effects. In almost 35% of the time, the prevailing WD is 340°, reaching WV between 18 and 24m s−1 (Figure 9(b)). .is is consistent since N is located over a mountain pass where the wind flow narrows, increasing the WV by Venturi effect. At L, the WD spreads again, ranging from 300° to 360°, with WV similar to the W data (Figure 9(c)). .e wind observations (21.1m s−1 of WV and west-northwest WD) by Bolgiani et al. [4] on the same area are within the wind rose range for L and the climatology for LEMD airport surface station also presents a west- northwest mean direction during the winter [60]. Overall, the prevailing WD in the three points analysed is northwest to north for the selected events, particularly in W point vicinity, where WD matches with other studies in winter months [61, 62]. Table 3 presents a distribution summary of the main variables considered. Regarding theWD andWV values, the previous results are confirmed. .e prevailing direction of north-northwest (between 315° and 005°) can be considered the characteristic WD for the mountain wave events eval- uated. In addition, it is evident that a minimum WV of 12m s−1 is required in 80% of the cases for the event to appear, with typical values under 17m s−1. Evaluating the probability density function for this variable (Figure 10(a)), a characteristic WV around 15m s−1 (≈P50) can be established. Considering the ST results, the most important value is taken at N, as the variable may be affected by an orographic dipole (formation of meso-high on W and a meso-low on L). Table 3 presents a narrow distribution, especially concentrated at N, as depicted by the lep- tokurtic curve in Figure 10(b). .e typical ST value over N is neutral, ranging from −0.013 to 0.012 K Pa−1 (P20 and P80, respectively). On W and L the data shows that the distributions tend to slightly stable conditions, consistent with the required situation for mountain wave generation [28, 63]. Concerning the RH percentiles for mountain waves, priority has to be given to the values over L, as the wave- related icing conditions will only be present on the lee- ward side. P80 values are 100% over W and N (Table 3), which is consistent with the orographic clouds over the barrier associated with mountain waves, most noticeable in the density function for N (Figure 10(c)). .e data over 20% 15% 10% 5% W E P80 P20N S 0 to 6 6 to 12 12 to 18 18 to 24 (ms–1) (a) 5% P80 P20 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% W E S N (ms–1) 0 to 6 6 to 12 12 to 18 18 to 24 (b) P80 P20N 25% 20% 15% 10% 5% W E S (ms–1) 0 to 6 6 to 12 12 to 18 18 to 24 (c) Figure 9: Wind roses for the total selected mountain wave events evaluated at 2,500masl on (a) windward side, (b) Navacerrada, and (c) leeward side. Advances in Meteorology 13 L presents a more evenly distributed variable, generating the lowest RH value for P20 (42.3%) and a median value of 65%. Based on these results, the percentiles can be used to define a characterization of mountain waves and icing conditions. Minimum and typical values for wind over W and ST over N would define the generation of the events in the area of study. RH values associated with temperatures below 0°C would set the conditions for icing. Both char- acterisations would be of interest; however, they would require the examination of a much larger number of cases, which is beyond the scope of this paper. 5. Summary and Conclusions Mountain wave and icing episodes are adverse meteo- rological phenomena that can affect aviation safety and air traffic management. In this paper, 13 mountain wave events are selected among 53 observations on the Gua- darrama mountain range area from 2017 to 2019. .e events are simulated using the WRF model, and an analysis with several parameterizations schemes is car- ried out. Five microphysics schemes are selected in this paper in order to assess the requirement of an ensemble and to choose the best parameterization schemes to Table 3: 10th, 20th, 50th, 80th, and 90th percentile values of the WD, WV, ST, and RH distributions. Data are taken overW (windward), N (Navacerrada), and L (leeward) at 2,500 masl for the total mountain wave events selected. W N L Wind direction (degrees) P10 10 1 8 P20 3 351 2 P50 336 338 344 P80 314 321 300 P90 297 307 280 Wind velocity (m/s) P10 10.7 13.2 5.7 P20 11.9 15.3 8.2 P50 14.5 19.5 13.1 P80 16.5 21.7 17.3 P90 17.1 22.5 18.1 Stability (K/Pa) P10 −0.040 −0.038 −0.033 P20 −0.015 −0.013 −0.020 P50 0.006 0.000 0.003 P80 0.028 0.012 0.034 P90 0.071 0.018 0.069 Relative humidity (%) P10 39.6 66.6 32.7 P20 62.7 80.5 42.3 P50 85.9 100.0 64.9 P80 100.0 100.0 84.3 P90 100.0 100.0 100.0 Windward Navacerrada Leeward 0 5 10 15 20 25 30 35 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 (ms–1) P20 P80 D en sit y (a) Windward Navacerrada Leeward KPa–1 D en sit y –0.15 –0.10 –0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 P20 P80 0 10 20 30 40 (b) Windward Navacerrada Leeward 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 D en sit y P20 P80 0 20 40 60 80 100 % (c) Figure 10: Probability density function for the total selected mountain wave events at 2,500masl overW (windward),N (Navacerrada), and L (leeward) points. (a) Wind velocity (m s−1). (b) Stability (K Pa−1). (c) Relative humidity (%). 14 Advances in Meteorology forecast mountain waves. Pseudosatellite images simu- lated by WRF are validated using the observed BT from the MSG-SEVIRI. Different scores are used to assess the skills of each selected parameterization scheme in sim- ulating the BT. .e best parametrization scheme is used to evaluate the main features in mountain waves. Finally, the WRF ability to detect turbulence and icing associated with mountain waves is evidenced in an example case study. It is concluded that it is possible to detect mountain waves using WRF IR pseudosatellite representation of the wave clouds, as could be done using MSG-SEVIRI ob- servations. However, only the experiments using WSM6 and .ompson microphysics schemes are able to simulate the cloud bands associated with mountain waves. .e .ompson parametrization combined with the YSU PBL scheme is found to be the most suitable experiment among the different WRF schemes used to detect mountain waves in the vicinity of the LEMD airport. .e microphysics parametrization is found to be more relevant in the mountain wave cloud simulations than the four PBL schemes evaluated. Based on 80 and 20 percentiles, wind direction between 315°–005° and wind velocity between 12 and 17m s−1 on the windward side as well as a stability range within ±0.012 K Pa−1 in Navacerrada are the typical conditions for the selected mountain wave events. Tur- bulence and icing risks associated with mountain waves can be properly detected using vertical wind speeds and LWC simulated. .ese WRF simulations using the .ompson and YSU parameterizations can be considered a useful forecasting tool for mountain wave events south of the Guadarrama mountain range. Even when no ob- servations can be made, the model properly represents the atmospheric wave. In summary, the WRF model is considered for the forecasting of icing conditions and turbulence connected to mountain waves as a valid tool to improve aviation safety. In fact, even when no nowcasting can be made using satellite products, the WRF simulations can still represent the event. It would also be interesting to use more simulated events to produce a characterization of the mountain waves for the area, which can even lead to the development of a forecasting algorithm. Data Availability Initial and boundary conditions are taken from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) operational analysis; (National Centers for Environmental Prediction)/National Weather Service/NOAA/U.S. Department of Commerce; “Updated daily: NCEP GFS 0.25 Degree Global Forecast Grids His- torical Archive”; Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and In- formation Systems Laboratory, 2015, DOI: https://doi.org/ 10.5065/D65D8PWK (accessed 14/02/2020). Satellite data are taken from European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) (https://archive. eumetsat.int/usc/, accessed 23/07/2020). Conflicts of Interest .e authors declare that there are no conflicts of interest regarding the publication of this paper. Acknowledgments .is work was partially supported by the following research projects: PID2019-105306RB-I00, PCIN-2014-013-C07-04, and PCIN2016-080 (UE ERA-NET Plus NEWA Project), CGL2016-78702-C2-1-R and CGL2016-78702-C2-2-R (SAFEFLIGHT Project), FEI-EU-17-16 and SPESMARTand SPESVALE (ECMWF Special Projects). Special thanks go to Roberto Weigand for computer support. Javier Dı́az- Fernández acknowledges the support grant from the MINECO-FPI program (BES-2017). References [1] M. C. Moreno and M. A. Gil, “Analisis de la siniestralidad aerea por causa meteorologica (1970-1999),” Investigaciones Geograficas, vol. 30, pp. 7–25, 2003. [2] M. Ledesma and G. Baleriola, Meteorologia Aplicada a la Aviacioen, Paracuellos del Jarama, Paraninfo, 13th edition, 2007, ISBN: 9788428329422. [3] European Aviation Safety Agency (EASA), Annual Safety Review 2017, European Aviation Safety Agency, Cologne, Germany, 2017. [4] P. Bolgiani, S. Fernandez-Gonzalez, M. L. 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Advances in Meteorology 17 5.2 On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast 67 5.2 On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast Sobre la caracterización de las ondas de montaña y el desarrollo de un método de alerta para la seguridad aérea utilizado los pronósticos del WRF Díaz-Fernández, J., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Sastre, M., Valero, F., Sebastián- Martín, L.I., Fernández-González, S., López, L., Martín, M.L., 2021. On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast. Atmos. Res. 258. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105620. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105620 5.2 On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast 69 Resumen Los episodios de ondas de montaña y engelamiento son fenómenos meteorológicos adversos que pueden afectar la seguridad y al tráfico aéreo en las proximidades de los aeropuertos. En esta investigación se ha llevado a cabo una caracterización de ondas de montaña realizada para los meses de invierno de 2001 a 2010 en el centro de la Península Ibérica, cerca de una importante barrera orográfica y al lado del aeropuerto español de mayor actividad. Se simularon sesenta y ocho episodios de ondas de montaña utilizando el modelo WRF. Un total de cinco variables atmosféricas fueron seleccionadas (dirección del viento, velocidad del viento, estabilidad atmosférica, LWC y temperatura) y evaluadas en varios puntos de la malla de estudio, los cuales están localizados a 2800 m sobre el nivel del mar en los lados de sotavento, barlovento y sobre la cima de las montañas. Basándose en los percentiles y umbrales obtenidos en la caracterización de las ondas de montaña, se creó un árbol de decisiones con el objetivo de pronosticar y advertir de la ocurrencia de eventos de ondas de montaña, nubes de ondas y engelamiento. Tanto el árbol de decisiones como los tres métodos de aviso fueron validados con imágenes de satélite. Los resultados de los skill scores fueron satisfactorios, con un porcentaje de detección correcta por encima del 70% para los tres avisos. Atmospheric Research 258 (2021) 105620 Available online 13 April 2021 0169-8095/© 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast J. Díaz-Fernández a,*, P. Bolgiani a, D. Santos-Muñoz b,c, M. Sastre a,d, F. Valero a,e, L. I. Sebastián-Martín d, S. Fernández-González c, L. López f, M.L. Martín d,e a Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, Madrid, Spain b High Resolution Limited Area Model Consortium (HIRLAM), Spain c State Meteorological Agency (AEMET), Madrid, Spain d Department of Applied Mathematics, Faculty of Computer Engineering, University of Valladolid, Valladolid, Spain e Institute of Interdisciplinary Mathematics (IMI), Complutense University of Madrid, Madrid, Spain f Atmospheric Physics Group, IMA, University of León, León, Spain A R T I C L E I N F O Keywords: Mountain waves Icing Wave clouds WRF model Warning method Decision tree A B S T R A C T Mountain wave and icing episodes are adverse meteorological conditions that can affect aviation safety and air traffic management in the vicinity of airports. This study presents a mountain wave characterization performed for the winter months from 2001 to 2010 in the center of the Iberian Peninsula, close to an important orographic barrier and next to the busiest Spanish airport. Sixty-eight episodes were simulated using the Weather Research and Forecasting model (WRF). Five simulated atmospheric variables (wind direction, wind speed, atmospheric stability, liquid water content and temperature) were evaluated in several grid points at 2800 meters above sea level in leeward, windward and over the summit of the mountains. Based on the percentiles and thresholds obtained from the characterization, a decision tree was developed with the aim to forecast and warn the occurrence of mountain waves, wave clouds and icing events. The decision tree and the three warning methods were validated against satellite images. The results show satisfactory scores, with a percentage correct of detection above 70% for the three warnings. 1. Introduction Meteorology has always been connected with aviation. In fact, a large number of meteorological phenomena affect flight plans and aviation safety. Aircraft icing and turbulence owing to mountain waves are likely to be dangerous in departure and arrival operations in the vicinity of airports (European Union Aviation Safety Agency, 2019; Bolgiani et al., 2018; Gultepe et al., 2019). According to the National Transportation Safety Board (2014), meteorological conditions were considered the principal cause of aviation accidents in 37% of the cases, with icing and turbulence associated with mountain waves being the main causes in the 2000–2011 period in the USA. In addition, weather hazards represented approximately 15% of the accidents and serious incidents in the European Risk Classification Scheme for 2019 (Euro- pean Union Aviation Safety Agency, 2019). This classification ranked ice in flight as the third most hazardous type of event and all types of clear air turbulence (CAT) and mountain waves as the 23rd. Even though there are several systems incorporated to prevent (anti- icing systems) or eliminate (de-icing systems) the presence of ice on the exposed frontal surfaces of the aircraft, the conjunction between icing and turbulence can affect the aircraft safety in flight (Buck, 2000). The last recorded incident relative to icing in flight in Spain occurred in September 2017, at 180 km southeast of Madrid-Barajas Adolfo Suárez airport (LEMD hereafter, as per the airport’s International Civil Aviation Organization code; ICAO). The aircraft, with 26 persons on board, suf- fered an uncommanded loss of altitude of 507 m due to icing conditions (Civil Aviation Authority of Spain. Accident and Incident Investigation Commission, 2017). Mountain waves are formed in the leeward side of the mountain when the wind flows perpendicular to the orographic barrier. Hereafter, these lee waves are referred and mentioned as cloud bands and moun- tain waves along the manuscript. Wind is forced to climb up the wind- ward slopes, passing the summit of the mountain. If this air ascends into a stable layer, a gravity restitution process can create a wave-like pattern * Corresponding author at: Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, 28040 Madrid, Spain. E-mail address: javidi04@ucm.es (J. Díaz-Fernández). Contents lists available at ScienceDirect Atmospheric Research journal homepage: www.elsevier.com/locate/atmosres https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105620 Received 15 December 2020; Received in revised form 2 March 2021; Accepted 5 April 2021 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169809521001721 Atmospheric Research 262 (2021) 105776 Available online 21 July 2021 0169-8095/© 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. Corrigendum Corrigendum to“On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast” [Atmospheric Research 258(2021) 105620] J. Díaz-Fernández a,*, P. Bolgiani a, D. Santos-Muñoz b,c, M. Sastre a,d, F. Valero a,e, L. I. Sebastián-Martín d, S. Fernández-González c, L. López f, M.L. Martín d,e a Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, Madrid, Spain b High Resolution Limited Area Model Consortium (HIRLAM), Spain c State Meteorological Agency (AEMET), Madrid, Spain d Department of Applied Mathematics, Faculty of Computer Engineering, University of Valladolid, Valladolid, Spain e Institute of Interdisciplinary Mathematics (IMI), Complutense University of Madrid, Madrid, Spain f Atmospheric Physics Group, IMA, University of León, León, Spain The authors regret that the Fig. 2, Fig. 3 and Fig. 4 are incomplete, since the tables beside these figures were missed. The new Figures (together with the tables) that should have been published are as follows: The authors would like to apologise for any inconvenience caused. DOI of original article: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105620. * Corresponding author at: Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, 28040 Madrid, Spain. E-mail address: javidi04@ucm.es (J. Díaz-Fernández). Contents lists available at ScienceDirect Atmospheric Research journal homepage: www.elsevier.com/locate/atmosres https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105776 https://www.sciencegate.app/document/10.1016/j.atmosres.2021.105776 5.3 Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings 85 5.3 Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings Comparación de la capacidad de los modelos WRF y HARMONIE en avisos relacionados con las ondas de montaña Díaz-Fernández, J., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Quitián-Hernández, L., Sastre, M., Valero, F., Farrán, J.I., González-Alemán, J.J., Martín, M.L., 2021. Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings. Atmos. Res. Accepted. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105890. 5.3 Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings 87 Resumen A menudo, las ondas de montaña llevan involucrados eventos de turbulencia y engelamiento. A su vez, estos fenómenos meteorológicos son una amenaza para la seguridad aérea. Por esta razón, las ondas de montaña generan un interés y son objeto de estudio por parte de la comunidad científica. Este articulo analiza varios eventos de ondas de montaña en el sureste de la Sierra de Guadarrama, cerca del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas (España). Para ello, se han empleado los modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución WRF y HARMONIE-AROME. En este este trabajo, la temperatura de brillo simulada usando el esquema de parametrización óptimo del WRF y del HARMONIE-AROME se ha validado mediante observaciones satelitales para evaluar el desempeño de los modelos en la reproducción de las nubes asociadas a las ondas de montaña. La distribución de frecuencias de la temperatura de brillo muestra diferencias interesantes entre ambos modelos. A continuación, se acometió una caracterización de las ondas de montaña mediante la simulación de parámetros atmosféricos involucrados en la formación de este fenómeno a sotavento, barlovento y sobre la cima de las montañas de la Sierra de Guadarrama. Finalmente, se compararon los resultados de ambos modelos y se desarrolló un árbol de decisión para cada uno de ellos, con el objetivo de pronosticar y avisar (con una antelación de 24 a 48 h) de los eventos de ondas de montaña, nubes de onda y engelamiento. Estos avisos se validaron utilizando varios skill scores, corroborando resultados similares para ambos modelos. Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings J. Díaz-Fernándeza,*, P. Bolgiania, D. Santos-Muñozb, L. Quitián-Hernándeza, M. Sastrea, F. Valeroa,d, J. I. Farránc, J.J. González-Alemána and M.L. Martínc,d aDepartment of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, Madrid, Spain. bDanmarks Meteorologiske Institut. Copenhague, Denmark. cDepartment of Applied Mathematics, Faculty of Computer Engineering, University of Valladolid, Segovia, Spain. dInstitute of Interdisciplinary Mathematics (IMI), Complutense University of Madrid, Madrid, Spain. *Corresponding author at: Javier Díaz-Fernández, Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense University of Madrid, 28040 Madrid, Spain. E-mail address: javidi04@ucm.es (J. Díaz-Fernández). https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105890. ARTICLE INFO ABSTRACT Keywords: Mountain lee waves Icing Lenticular clouds WRF HARMONIE Warning Decision tree 1. Introduction Meteorological phenomena have a great influence in human activities, particularly in aviation, as for this mean of transportation in intrinsically connected with the troposphere, where the adverse meteorological phenomena occur. Turbulence and aircraft icing conditions related to mountain lee waves can be critical for aviation safety (Buck, 2000; Bolgiani et al., 2018; European Union Aviation Safety Agency, 2019; Gultepe et al., 2019). For this reason, aircrafts tend to incorporate anti-icing and/or de-icing systems in order to prevent and eliminate the accumulation of ice in the exposed frontal surfaces. Still, these devices are insufficient when aircraft icing events are extreme. The National Transportation Safety Board reported that, between 2000 and 2011, meteorological conditions were involved in 37% of the accidents corresponding to commercial operations (Eick, 2014). According to the European Risk Classification Scheme for 2019 (European Union Aviation Safety Agency, 2019), weather hazards were involved in the 15% of the accidents and serious incidents. Moreover, ice in flight and clear air turbulence (CAT) and mountain lee waves are ranked as the 3rd and 23rd, respectively, most hazardous type of events. Mountain waves are a form of mechanical turbulence which develop downstream of mountains when a strong wind flows perpendicular to an orographic barrier and is forced to climb up the windward slopes. These waves can propagate vertically or horizontally (lee waves), when a slightly stable layer exists over the summit of the orographic barrier (Broutman et al., 2001; Lin, 2007). Violent downdrafts and updrafts produced by mountain lee waves, usually very close to the mountain barrier, are responsible for the turbulence in the lower levels of the leeward side. They often produce Mountain lee waves usually involve aircraft icing and turbulence events. These weather phenomena, in turn, are a threat to aviation safety. For this reason, mountain lee waves are an interesting subject of study for the scientific community. This paper analyses several mountain lee waves events in the south-east of the Guadarrama mountain range, near the Adolfo Suarez Madrid-Barajas airport (Spain), using the Weather Research and Forecasting (WRF) and the HARMONIE-AROME high-resolution numerical models. For this work, simulated brightness temperature from the optimum WRF parametrization schemes and from the HARMONIE are validated using satellite observations to evaluate the performance of the models in reproducing the lenticular clouds associated to mountain lee waves. The brightness temperature probability density shows interesting differences between both models. Following, a mountain wave characterization is performed simulating some atmospheric variables (wind direction, wind speed, atmospheric stability, liquid water content and temperature) in several grid points located in the leeward, windward and over the summit of the mountains. The characterization results are compared for both numerical models and a decision tree is developed for each to forecast and warn the mountain lee waves, lenticular clouds and icing events with a 24 to 48 hours lead time. These warnings are validated using several skill scores, revealing similar results for both models. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 2 violent downdrafts on the immediate leeward side of the mountain barrier (Federal Aviation Administration, 2016). Also, these horizontal propagating waves generate rotors very close to the surface, as well as vertical windshear, being extremely dangerous in terms of aviation safety (Klemp and Lilly, 1975; Doyle and Durran, 2002, Sharmann et al., 2012; Udina et al., 2020) Vertical propagating waves are tied to a different form of turbulence due to the breaking of the waves. This occurs in the middle levels of the atmosphere, and they are dangerous for aviation as well (Kim and Chun, 2011; Lilly 1978). Mountain waves have associated clouds also. Rotors produce a characteristic cloud when conditions are favourable. But most of the clouds generated by lee waves form in the updrafts, due to the adiabatic process of expansion which produces a temperature decrease and therefore a liquid water content (LWC) increase (Smith et al., 2002; Geresdi and Rasmussen, 2005; Bolgiani et al., 2018). The most distinctive are the lenticular clouds, which are presented as alternating bands of clouds, as they reside in the crests of the waves. These clouds are a common feature of the phenomenon, which makes it easily recognisable. However, they may be absent if the air is too dry. In the case a lee wave generates turbulence but no clouds, we can speak about a CAT event (Sharmann et al., 2012; Evans, 2014). Lenticular clouds can promote icing conditions if they are developed in an environment with temperatures below 0 ºC. The accumulation of ice as the solidification of supercooled liquid hydrometeors on the surface of an aircraft, particularly in the front leading edges, is defined by Gent et al. (2000) as aircraft icing. This phenomenon affects the aviation safety due to the important changes in the aerodynamic generated by the ice accretion (Moran, 1989; Buck, 2000). Due to the lower efficiency of ice nucleation, aircraft icing is more likely to occur when the atmospheric temperatures range between -2 ºC and -15 ºC, as liquid water drops are predominant in environments up to -10 ºC (Huffman and Norman, 1988; Rogers, 1993; Ledesma and Baleriola, 2007). Both mountain lee waves and icing events are usual in the winter months, when the winds are stronger, the atmosphere is more stable and the melting level is lower (Wolff and Sharman, 2008). In addition, the Federal Aviation Administration (2016) reports that approximately 50% of the aircraft icing incidents occur at altitudes between 1500 and 4000 meters above sea level (masl), when atmospheric temperature ranges from -8ºC and - 12 ºC. The accuracy of forecasting mountain lee waves and the phenomena associated using numerical weather prediction (NWP) models and remote sensing methods is not an easy process, mainly because of the lack of in-flight scientific observations directly taken inside the phenomena and the conjunction of several atmospheric factors (Weston et al., 2019). In fact, some authors sustain that icing studies are underdeveloped and require to be improved (Thompson et al., 2017). The World Area Forecast Centres create turbulence and icing operational forecasts for aviation (Gill, 2014). Likewise, Significant Weather charts and Terminal Aerodrome Forecasts are a standard in the aviation industry (Storer et al., 2019). Nevertheless, turbulence and icing forecasting are far from perfect. Several research have tried to develop better tools for forecast icing conditions using NWP models. Firstly, algorithms based on temperature and air humidity (Schultz and Politovich, 1992; Thompson et al., 1997) and later implemented cloud microphysics schemes in operational NWP models to simulate the LWC (Olofsson et al., 2003; Gencer et al.,2010; Belo-Pereira, 2015). Sheridan and Vosper (2012) study the lee waves and downslope winds in Sierra Nevada (USA) using the Met Office Unified model and Udina et al. (2017) analysed a trapped lee-wave mountain event in the Pyrenees using the Weather Research and Forecasting model (WRF). On the other hand, Regmi et al. (2017) and Bolgiani et al. (2018) study aircraft icing reports associated to mountain lee waves events using WRF;) and conclude that the main factor involved in the aircraft icing reports is the presence of supercooled liquid water. The WRF model was also used by Díaz-Fernández et al. (2020) to study several mountain lee waves episodes in the vicinity of Adolfo Suarez Madrid- Barajas airport (hereafter LEMD, as per the airport’s International Civil Aviation Organization code; ICAO) analysing different physics parameterizations schemes. In connection with earlier results, Díaz-Fernández et al. (2021) characterized the atmospheric variables involved in 68 mountain wave episodes for ten years over a mountain range in central Spain, developing a warning method to forecast mountain lee waves events. The same mountain wave episodes are evaluated using the HARMONIE-AROME (hereafter HARMONIE) and the WRF NWP models in the present paper. The brightness temperature (BT) simulated is compared in order to elucidate the performance of each NWP model to forecast the cloudiness associated to mountain lee waves. The characterization is performed using the percentiles from several atmospheric variables simulated involved in the mountain lee waves formation in the study area. Finally, a decision tree to warn mountain lee waves, lenticular clouds and icing events is carried out using the HARMONIE and comparing the results from both NWP models. This paper is performed within the framework of the SAFEFLIGHT research project whose objective is to develop and implement specific configurations of optimised high-resolution NWP models for forecasting mountain lee waves and icing events with the aim to improve the aviation safety in Spain. It is worth commenting that the HARMONIE NWP model was developed and is used mainly as an operational model. However, the interest of the research community in this model has been increasing thanks to the recent open data policy by European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Recently, several articles compared the HARMONIE and WRF models in different studies related to heavy precipitation and flooding (Toros et al., 2018; Varlas et al., 2019), fog (Román-Cascón et al., 2019) and subtropical cyclone (Quitián-Hernández et al., 2021). Nevertheless, to the authors’ knowledge, this is the first time that this comparison is carried out for mountain lee waves studies in the Iberian Peninsula. Consequently, the existing literature related to mountain lee waves and HARMONIE model is limited. The organization of this paper is as follows. The study area, the datasets and the description of the numerical models and the satellite data used are defined in Section 2. Section 3 explains the different methodologies used for the analysis of the BT, the characterization of the mountain lee waves and development of the decision tree and its validation. The main results derived from the methodology are exposed in Section 4; note that in order to facilitate the understanding of this paper, the results and discussion subsections are named after J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 3 the corresponding methodology subsections. Finally, the major conclusions are summarized in Section 5. Experimental design 2.1 Study area & datasets The research area concerns the vicinity of the Guadarrama mountains (Fig. 1a). This mountain range is located in the centre of the Iberian Peninsula. It measures 80 km in length with a northeast to southwest orientation. Its highest peak is Peñalara reaching 2428 meters above the sea level (masl) and located on the southern face. The selected area of study is characterised by the presence of LEMD airport, which is the main and busiest airport in Spain (6th in Europe as per passengers number), and other three smaller airports, all of them south-east of the Guadarrama mountain range. The orographic barrier has a great influence in the climatology and meteorology of the research area since the prevalent wind direction is from the North-West and mountain lee waves are usually formed on the leeward side. In order to characterize the mountain lee waves over the research area, 120 grid points are selected (Figure 1a), following the same criteria used in previous studies over the same region (Díaz-Fernández et al., 2021). First, 8 of them are established over the summits of the range. Then, 3 are located windward (24 total) and 11 leeward points (88 total) are selected from the aforementioned, following the line of the prevalent wind direction and observing a buffer region at each side of the summits to avoid any distortion due to complex orography. The 11 consecutive grid points on the leeward face will cover at least one wavelength of the phenomenon. The dataset for this study is the same that was used on Díaz-Fernández et al. (2021) to characterize the mountain lee waves with the WRF model. A data base of more than 180 mountain wave events between November to March is built from 2001 to 2019 using satellite images. This specific annual period is chosen considering the melting level is low and aircraft icing conditions are more likely to occur. From them, 13 events (2017-2019) are selected to validate simulated BT versus observational satellite data, the 68 clearer events (2001- 2010) are used to establish the characterization of mountain wave formation and finally 6 episodes (2017-2020) are randomly chosen to validate the decision tree (see Appendix A). These days are simulated for the present article using the HARMONIE model. 2.2 Numerical weather prediction models The events abovementioned have been simulated using two NWP models in order to compare both. It is important to remark that both models are different from the very basic features, and thus, it is not sensible trying to perfectly match the configurations or the analysis of the results. Nevertheless, they are here run considering their features in a way as similar as possible. Earlier comparisons have been successfully performed for other meteorological events (Quitián- Hernandez et al., 2021; Román-Cascón et al., 2019). A brief description of each is provided. 2.2.1. WRF The WRF NWP model version 4.0.3 is used in this study (Skamarock and Klemp, 2008). Different initial conditions are used for each subsection, to optimise the results using similar products. For the BT analysis a high resolution was required, thus initial and boundary conditions are extracted from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) analysis, with a horizontal spatial resolution of 0.25º and a temporal resolution of 3 hours (NCEP, 2015). However, this product does not cover the whole 2001-2010 period, so for the characterization, NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) data are taken, with a horizontal spatial resolution of 0.5º and a temporal resolution of 6 hours (Saha et al., 2010). Finally, for the validation of the decision tree, the initial conditions are chosen from the NCEP GFS 24 to 48-hour forecast, at a 0.25º horizontal spatial resolution and 3 hours temporal resolution (NCEP, 2015), to match the most similar conditions available to a real operational tool. Each episode is simulated in periods of 24 h, considering the first 6 hours as spin-up time. The simulation is run with four nested domains using 121 x 121 grid points in north-south (b) (a) Figure 1. (a) Orography of the research area (masl). Blue points (windward), red triangles (Guadarrama) and black dots (leeward) indicate the grid points where the mountain wave characterization is evaluated. The white line indicates the subdivision of the domain used in the BT analysis. Aircraft symbols correspond to airports’ locations. (b) WRF and HARMONIE domain configuration. Outer boundary corresponds to outermost WRF domain (d01). LEMD location is marked with an aircraft symbol. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 4 and east-west directions and 60 sigma vertical levels for each domain. Horizontal resolution of the domains was 27, 9, 3 and 1 km, respectively. In Figure 1b, the outer domain (d01) covers southwestern Europe and North Africa. Domain d02 approximately includes the Iberian Peninsula. Domains d03 and d04 are centred over the Guadarrama mountain range and covering the main area of study. Regarding the physical parametrizations used in the WRF simulations, the Dudhia shortwave scheme (Dudhia, 1989) and RRTM longwave scheme (Mlawer et al., 1997) are used for radiation; the Unified Noah land-surface model (Tewari et al., 2004); revised MM5 (Jiménez et al., 2012) as the surface layer scheme and the Yonsei University (YSU; Hong et al., 2006) as the Planetary Boundary Layer (PBL) scheme are chosen. Finally, the Thompson parametrization (Thompson et al., 2008) is used for microphysics. This configuration was validated and revealed as the optimum parameterization schemes to simulate lenticular clouds associated to mountain lee waves in the same study area by Díaz-Fernández et al. (2020) and was later employed for the mountain wave characterization (Díaz-Fernández et al., 2021). 2.2.2. HARMONIE-AROME The HARMONIE model (version 40h1.1.1) is a non- hydrostatic spectral, semi-implicit and semi-lagrangian model. This model is developed and maintained by the collaboration between the ALADIN (Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement International) and HIRLAM (High- Resolution Limited Area Model) consortium (Bengtsson et al., 2017). Initial and boundary conditions are taken from the ERA5 Integrated Forecast System (IFS) from European Centre for Medium- Range Weather Forecasts (ECMWF) global model with a 31 km horizontal resolution and 1 hour temporal resolution (Hersbach., et al 2020). Here, HARMONIE is used in a non-standard setup, optimized for research purposes instead of operational ones, taking into account a smaller domain than the usually used in operational mode. The HARMONIE simulations run on a single domain covering the same d02 WRF area (Figure 1b), as this model does not require nesting to downscale the resolution from the initial conditions to the grid size. However, only the area corresponding to d04 WRF domain is evaluated to preserve the consistency between both models. The horizontal resolution is 1 km, and the model has 65 hybrid sigma pressure levels. Regarding the physical parametrizations, the default physics options defined by Bengtsson et al. (2017) have been used. It is worth remarking that this is an operational model, fine-tuned to serve as a general-purpose tool, not dedicated to the study of a single phenomenon or area. Thus, there are not many configuring options regarding the physics suite, as the NWP model is already and continuously optimised for its objective by the development team. This is also the reason behind the lack of scientific literature regarding this model, but at the same time a great incentive for research. Note that different initial conditions have been used for both models. The reason for this difference is to use the more accurately initial conditions for each model, NCEP GFS have been run with WRF and ERA5 with HARMONIE. Moreover, HARMONIE does not allow to run with NCEP GFS. Bolgiani et al. (2020) run the WRF with ERA5 and NCEP GFS as initial conditions and compared both, obtaining very similar results in a microburst study. Other comparative study (Zhang et al., 2020) obtained better wind speeds correlations in WRF simulations with NCEP GFS than ERA5. 2.3. Satellites Mountain wave events were selected using imagery from the Meteosat satellite family. These geostationary satellites are managed by the European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT). The horizontal resolution is 3 km at nadir for the 10.8 µm infrared channel, 2.5 km at nadir for the 0.6 µm visible channel and 1 km for the high-resolution visible channel (Schmetz et al., 2002) and the temporal resolution is 15 min. In the mountain wave characterization process, we select an event using the 0.6 µm visible channel of the Meteosat Visible and Infrared Imager (MVIRI) up to December 2006, and the high-resolution visible channel of the Meteosat Second Generation Spinning Enhanced Visible and Infra-Red Imager (MSG-SEVIRI) from January 2007 on. The images are evaluated in search of the associated lenticular clouds, as these are a clear indication for the existence of mountain lee waves. For the BT analysis, the 10.8 μm infrared channel of the MSG- SEVIRI is used to validate the HARMONIE and WRF simulations. Finally, the Red-Green-Blue (RGB) satellite image composition (1.6 µm in the red beam, 0.8 µm in the green beam and 0.6 µm in the blue beam) is used in order to detect icing clouds tops in the decision tree validation, as per Lensky and Rosenfeld (2008) procedure. 3. Methodology The data base of mountain wave episodes is created using the previously described satellite images for the diurnal period (08:00 to 17:00 UTC), and observing the following conditions already described by Díaz-Fernández et al. (2021): • Lenticular clouds present south-east of the Guadarrama mountain range. • A minimum of 3 alternating cloud bands parallel to the mountains, with wavelengths and transversal lengths greater than 15 km. • The BT of the lenticular clouds ranging between 260 and 275 K. Considering these requirements, the 68 days described in the database are produced, making a total of 680 hourly results when the daily period and time resolution are taken into account. 3.1. Brightness temperature analysis Following Díaz-Fernández et al. (2020), the BT is used to compare observed and simulated lenticular clouds. The 10.8 μm infrared channel from MSG-SEVIRI is used as observational data. This long-wave infrared channel is the most suitable one to detect the cloud top and the surface temperature (Chevallier and Kelly., 2002; Otkin et al., 2009; Bormann et al., 2014). To avoid any distortion from orographic clouds, the research area is cropped along the Guadarrama mountain range, as depicted in Figure 1a (white line). In this way, the BT analysis is carried out only for the south-eastern part of the Guadarrama mountains (leeward side), where the lenticular clouds are formed. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 5 The BT frequency distribution is then obtained in the leeward research area for the WRF, HARMONIE and MSG- SEVIRI data to determine the cloud tops and altitude distribution (Bormann et al., 2014; Quitián-Hernández et al., 2021). Lastly, temporal and spatial skill score averages for Bias, Root-Mean-Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Standard Deviation (SD) and Linear product-moment correlation coefficient of Pearson (R) are calculated to summarize the information into a single value (Díaz- Fernández et al., 2020). 3.2. Mountain lee waves characterization Wind direction and speed, static stability (ST), LWC and temperature are obtained using the HARMONIE model in each of the 120 grid points evaluated (Figure 1a) for the 680 time steps. This way, we can easily compare with the earlier WRF results obtained with the same procedure by Díaz- Fernández et al. (2021). As the simulated variables reveal very similar results for every point of each group, the values are averaged in three single outcomes: windward, Guadarrama and leeward. The formulation used to compute the ST is (Bluestein, 1992; Young, 2003): 𝑆𝑆𝑆𝑆 = −�𝑇𝑇θ�∗𝑑𝑑(θ) 𝑑𝑑𝑑𝑑 [1] Where T the temperature, θ is the potential temperature and p is the pressure. Once the averaged results in every area are derived, HARMONIE and WRF probability density functions for lenticular clouds and non-clouds events are assessed and the percentiles (P) 10, 25, 50, 75 and 90 are computed for each of the selected variables. The WRF atmospheric variables above mentioned were chosen at 2800 masl, because such an altitude presents the highest values of LWC initially detected (Bolgiani et al., 2018; Díaz-Fernández et al., 2020). For HARMONIE, the data are computed at 720 hPa since this isobaric level corresponds to an altitude of 2800 masl, according to the International Standard Atmosphere. 3.3. Decision tree and validation With the HARMONIE model mountain wave characterization results, a warning decision tree is created, similarly as it was previously done using WRF output (Díaz- Fernández et al., 2021). This warning algorithm is created considering several percentile values from the HARMONIE simulations, which are as follows: In a first step, mountain lee waves are warned using P10 and P90 for wind direction, wind speed and ST. If the previous is positive, i.e., mountain wave warning is achieved, a lenticular clouds warning can be derived by incorporating the LWC P10. Finally, if the previous is also active, P10 for temperature is considered for an icing conditions warning. As in Díaz-Fernández et al. (2021), the three warnings are validated using a contingency table for dichotomous verification of HARMONIE forecasts (at least 24h before the event) for six random days (approximately 10% of the dataset of mountain wave events). This verification is carried out during the diurnal period only (08:00-17:00 UTC), to keep consistency with the characterization. Subsequently, the False Alarm Ratio (FAR), Probability Of Detection (POD), frequency BIAS, and Percent Correct (PC) are computed to check the warning skills of the decision tree (López et al., 2007; Kunz, 2007; Aznar et al, 2010; Díaz-Fernández et al., 2021). 4. Results and discussion To start off, the mountain wave episode of 26th November 2018 with north-west wind direction is presented as an example and analysed taking into account the MSG-SEVIRI images. Figure 2 shows the ability of the WRF and HARMONIE models to reproduce lenticular clouds bands associated to mountain lee waves as it would be seen in the pseudo satellite images. Figure 2a corresponds to the satellite observation, which presents the poorest quality, as the spatial resolution in the research area is 5 km approximately (Combal and Noel., 2009). Notwithstanding, alternate lenticular clouds are suggested north of LEMD airport with BTs between 260- 266 K. Comparing the WRF (Figure 2b) and HARMONIE (Figure 2c) pseudo satellite images, at least 6 alternate lenticular cloud bands can be observed on the leeward side of the Guadarrama mountains. The BTs of the lenticular clouds in both pseudo satellite images are very similar (lower than 266 K). However, the HARMONIE BTs for the cloudless areas are greater than the corresponding WRF temperatures. Similar results have been observed by Quitián-Hernández et al. (2021), suggesting a warm BIAS of the HARMONIE model for surface temperature. Another noteworthy difference is the lenticular clouds simulation for each model. While HARMONIE produces a smooth and continuous cloud, WRF simulates broken clouds, mostly noticeable in the first three bands. Also, as the wave moves away from the mountain, HARMONIE simulates relatively thin cloud bands, while WRF produces more abundant, thick clouds. Figure 2. BT images on 26 November 2018 at 13:00 UTC. (a) MSG-SEVIRI image in the 10.8 μm band. (b) WRF pseudo satellite image. (c) HARMONIE pseudo satellite image. Aircraft symbol corresponds to LEMD location. (a) (b) (c) J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 6 With this event in mind, we can now proceed to evaluate the results. First, the WRF and HARMONIE BT frequency distributions are analysed and compared. Subsequently, the probability density functions of the atmospheric variables for both models are presented to characterize the mountain lee waves. Finally, a warning decision tree is developed and validated for the HARMONIE model, and then compared with the WRF validation obtained by Díaz-Fernández et al. (2021). 4.1. Brightness temperature analysis The BT analysis is performed by using the simulations and observations for 13 days. The probability density functions (Figure 3a) are shown for both models and the observational data. Also, the BT error of each model against the satellite observation is presented (Figure 3b). The results of the probability density function show that WRF simulates lower BT (higher clouds) than observed, about -10 K, while the HARMONIE distribution does not reach the lowest temperatures observed approximately by 15 K. Focusing on the other tail of the distribution, WRF and MSG-SEVIRI curves are close to each other for the greatest temperature values (surface terrain), whereas HARMONIE overestimates these temperatures approximately 5 K. This displacement of the simulated curves over the BT axis suggests a cold BIAS for the WRF and a warm BIAS for the HARMONIE model. Quitián-Hernández et al. (2021) compared WRF and HARMONIE BT in a study of subtropical cyclones with very similar results to the ones here presented, since HARMONIE overestimated the surface BT and WRF underestimated them, like the prevailing research. In the range of temperature values where lenticular clouds usually develop, which is between 260 and 275 K, the models behave differently. While HARMONIE underestimates the density in all the range, clearly visible in the error results (Figure 3b), WRF underestimates below 270 K, but overestimates above the latter value. This is consistent with the previous results shown in Figure 2, where it was clear that HARMONIE tends to simulate a lower number of clouds, albeit these are only valid for a single event. Finally, both models and the observations present asymmetric distributions with mode values of 280 K for the MSG-SEVIRI, and 275 K and 281 K for WRF and HARMONIE, respectively. Moreover, it is noteworthy the difference of 6 K between the WRF and HARMONIE mode values, pointed also in Quitián- Hernández et al. (2021). Similar probability density function shapes for the WRF model were obtained by Otkin et al. (2009) and Bormann et al. (2014). Moreover, the results here presented are in line with those of Jankov et al. (2011) and Shi et al. (2018), who simulated by WRF greater values of BT than the satellite observations in cloudiness related studies. One possible explanation for the BT underestimation simulated by WRF can be found in the Bormann et al. (2014) studies that related simulated BT with observed one from MSG-SEVIRI. According to these authors, the surface emissivity and the diurnal cycle of surface temperature in clear-sky conditions are not well modelled, which is reflected Figure 3. WRF, HARMONIE and MSG-SEVIRI outcomes of: (a) BT probability density functions; (b) BT error for 13 mountain lee waves selected events. (a) (b) J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 7 in the satellite pseudo-images simulated by WRF in the 10.8 µm channel (the same used here). The BT error (Figure 3b) shows in a clearer way the underestimations and overestimations of each model against the observations. Apart from the range of lenticular clouds BTs, already commented, the error results show that the WRF model tends to overestimate the amount of high clouds (lower BTs). Regarding the surface temperature (above 275 K), the HARMONIE model notably overestimates them while WRF tends to underestimate, which is again consistent with the BIAS described before. Table 1 shows the skill scores averaged for the domain of study computed for the observations and NWP models used. Comparing the BT average and SD, HARMONIE shows the closest value for both skill scores. Regarding error scores (RMSE and MAE), there are considerable differences since HARMONIE obtains lower errors than WRF. The performance of BIAS score for both models is opposite, as expected from previous results. HARMONIE overestimates (3.69) while WRF underestimates (-4.94) the BT. Finally, the R results are quite similar with approximate values of 0.50, statistically significant at 99% level. Considering the overall results from the BT analysis, HARMONIE reveals as the most accurate model to simulate the BT. However, in the lenticular clouds range (260-275 K) the BT curve simulated by WRF is closer to the satellite observations than the one corresponding to HARMONIE. Table 1. WRF and HARMONIE average spatial skill scores of BT (K) for the 13 mountain lee waves selected events. Best scores are highlighted in bold. MSG-SEVIRI WRF HARMONIE Average 273.10 268.16 276.79 SD 10.04 15.73 9.36 RMSE - 15.72 9.94 MAE - 10.41 7.18 BIAS - -4.94 3.69 R - 0.50 0.55 4.2. Mountain lee waves characterization As described in the methodology (Section 3.2) and following the same procedure as Díaz-Fernández et al. (2021), simulated atmospheric variables for 68 selected events are evaluated over 120 grid points (Figure 1a) to create a characterisation of the mountain lee waves in the area of study. The results are subdivided in two categories, with the presence of lenticular clouds and without it. These are then compared between the models HARMONIE and WRF. The atmospheric variables considered (wind direction, wind speed, atmospheric stability, liquid water content and temperature) are not equally relevant in every step of the process, thus, a preferential location is evaluated for each one. Wind variables (speed and direction) are assessed on the windward side at 2800 masl before the wind is forced upslope. The prevalent wind direction for both models during lenticular clouds is north-west (Figure 4). Regarding the percentiles (Table 2), the differences between both models are negligible, as the largest one corresponds to the P90 value (359º and 003º for HARMONIE and WRF, respectively). This prevailing wind direction matches with the necessary condition (wind direction perpendicular to the orographic barrier) to develop lenticular clouds in the leeward side. Figure 5 shows the average wind speed probability density function for both models. It can be seen that the wind speed in lenticular clouds events is greater than in non-cloud events (more clear in WRF). However, it is also noteworthy that the wind speed is greater for WRF than for HARMONIE (Table 2). The percentiles show that the difference increases the wind speed strengths. Thus, the P10 difference between WRF and HARMONIE is 1 m/s while in the P90 is 2.5 m/s. The percentiles for lenticular clouds events (Table 2) indicate that 80% of the hours, the wind speed simulated by HARMONIE ranges from 11.7 to 21.7 m/s and from 12.7 to 24.2 m/s for WRF. These results are consistent with an observed value of wind speed (21.1 m/s) registered during a lenticular clouds event reported in the same area and studied by Bolgiani et al. (2018). Highlighting that this value fits within 80% of wind speed values simulated for both models in the present mountain wave characterization. The ST is evaluated over the eight selected grid points over the Guadarrama mountains to avoid the influence of a possible orographic dipole formation in the windward and leeward sides at 2800 masl (Fernández-González et al., 2014; Díaz- Fernández et al., 2020). A stable layer over the Guadarrama mountains promotes the mountain wave formation. However, Figure 4. Simulated average wind direction rose for the total lenticular clouds events on the windward side for: (a) HARMONIE. (b) WRF. (a) (b) J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 8 neutral stability conditions (ST≈ 0 K/Pa) attenuate the horizontal wave propagation (Koch and O’Handley, 1997; Fernández-González et al., 2014, 2019, Díaz-Fernández et al., 2020). Table 2. HARMONIE and WRF lenticular clouds percentile values for the evaluated atmospheric variables. Values in bold show the thresholds used in the decision trees. The ST probability density functions for lenticular clouds events and non-clouds events for HARMONIE and WRF are depicted (Figure 6). This atmospheric variable shows the greatest differences between both models. HARMONIE simulates all the ST values around neutral and slightly positive stability with probability density values much greater than those obtained for WRF. 80% of the WRF ST values correspond to instability and weak stability (from -0.06 to 0.05 K/Pa), being the P50 value the neutral stability (Table 2). Not many differences between lenticular cloud events and non- clouds ones are observed for both NWP models. These ST values simulated by WRF agree with previous mountain lee waves studies (Fernández-González et al., 2014,2019; Díaz- Fernández et al., 2020), although the HARMONIE percentiles (Table 2) are more consistent with the slight positive stability conditions required for mountain lee waves generation. On the other hand, the difference of roughly two orders of magnitude in the percentile values for both models need to be addressed. These unexpected results generated further research to find the origin of such differences. In order to try to clarify this issue, WRF and HARMONIE vertical profiles for pressure, dew point and temperature are compared with LEMD soundings (the only sounding available in the study area) for the validation period. The results show high R values for both models, more than 0.96 for temperature and dew point. These R results agree with the mountain lee waves study over Guadarrama mountains by Navia-Osorio (2012). For the wind speed R is 0.84 (WRF) and 0.88 (HARMONIE). In the ST there are more differences, 0.70 for WRF and 0.73 for HARMONIE. Relative to BIAS, the wind speed is underestimated by HARMONIE and the ST is slightly overestimated by WRF. Both models show a slightly overestimation in the temperature vertical profile. However, between surface and 700 hPa, the temperature vertical profiles depict that the WRF’s temperature difference is about 3 K greater than HARMONIE’s temperatures. This temperature variation would explain the WRF ST differences to at least an order of magnitude greater than HARMONIE. The higher RMSE results correspond to dew point (between 4.5 and 5.5 ªC) and wind speed (between 3 and 4 m/s). Due to the obtained high correlation values and the good remaining skill scores results for the sounding simulated by both models in LEMD, it could be considered that the vertical profiles for HARMONIE and WRF agree with the sounding observations in the windward area of the domain. Thus, as an example simulated soundings of a mountain lee wave event for WRF WRF HARMONIE Wind Direction (degrees) P10 295 294 P25 308 310 P50 326 328 P75 346 346 P90 003 359 Wind Speed (m/s) P10 12.7 11.7 P25 15.2 13.6 P50 17.9 16.0 P75 20.7 18.9 P90 24.2 21.7 ST (K/Pa) P10 -0.0600 0.0002 P25 -0.0200 0.0004 P50 0.0000 0.0007 P75 0.0200 0.0011 P90 0.0500 0.0014 LWC (g/kg) P10 0.00 0.00 P25 0.02 0.05 P50 0.34 0.28 P75 0.76 0.47 P90 1.06 0.72 Temperature (ºC) P10 -14.7 -13.6 P25 -10.8 -10.6 P50 -8.2 -7.9 P75 -4.5 -5.3 P90 -2.0 -2.4 Figure 5. Average wind speed probability density function on the windward side for HARMONIE and WRF models for lenticular clouds and non-clouds events. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 9 and HARMONIE are depicted in Figure 7 for the windward side. It can be noted the similarities between temperature and dew point for both models, being in the surface the WRF temperature slightly higher than HARMONIE. Relative to wind speed and direction both NWP models match. (a) (b) Figure 7. Simulated sounding for HARMONIE (a) and WRF (b) in an example mountain lee waves event on the windward side Figure 6. Average ST probability density functions over the Guadarrama mountains for: (a) HARMONIE (x102) and (b) WRF for lenticular clouds and non- clouds events. Note that the shape for ST HARMONIE probability density function (a) is almost equal in lenticular clouds events and non-clouds events. (b) (a) (b) J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 10 Moreover, it was observed the skill of WRF to simulate thermal inversions in contrast to the HARMONIE model, which would explain why the ST range for the WRF model runs from negative values (instability) to positive values (stability) and in HARMONIE it ranges between the neutrality to stability (positive ST values). These results are in concordance with Quitián-Hernández et al. (2021) comparison of 2-m temperatures and vertical profiles in WRF and HARMONIE, obtaining greater temperatures for the former in the lower vertical levels. The maximum LWC and minimum temperature are evaluated in the leeward grid points, where the mountain wave may be formed, producing the associated cloud. As expected, maximum LWC probability density function results (Figure 8) show lower levels for non-clouds events. Comparing both models in lenticular clouds events, HARMONIE tends to simulate lower LWC values with a marked decrease from 0.4 g/kg. On the other hand, WRF curve is smoother, presenting similar densities from 0.2 to 1.0 g/kg, thus generating more situations with high LWC values. This is also demonstrated in the LWC percentiles (Table 2). Tafferner et al. (2003) used numerical simulations to establish several categories of aircraft icing. The LWC limit value whereby icing conditions do not affect aviation safety is 0.1 g/kg for one hour. A light aircraft icing is produced with LWC values between 0.1 and 0.5 g/kg. LWC values 0.5 to 1 g/kg generate moderate aircraft icing, while values greater than 1 g/kg could produce a severe aircraft icing. Beyond the consideration of the LWC for the formation of lenticular clouds, the LWC value of 0.1 g/kg, from which produces icing conditions, is reached or exceeded by both models 69% of the times. Once lenticular clouds are generated, the presence of temperatures below 0 ºC is a necessary requirement to develop supercooled liquid water and therefore icing conditions (Rauber and Tokay, 1991; Buck, 2000). Thus, temperature is also evaluated on the leeward grid points. The minimum temperature probability density function for lenticular clouds events (Figure 9) is similar to the non-clouds events for both WRF and HARMONIE. However, the WRF temperature range is greater than the HARMONIE range, as it can be seen also in the percentile’s values (Table 2). In the process of Figure 8. Maximum LWC probability density function on the leeward side for HARMONIE and WRF models for lenticular clouds and non-clouds events. Figure 9. Minimum temperature probability density functions on the leeward side for HARMONIE and WRF models for lenticular clouds and non-clouds events. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 11 supercooled liquid water drops formation (icing conditions), the ice nucleation processes are less efficient than condensation for temperatures below -15 ºC (Huffman and Norman, 1988; Wang, 2010; Fernández-González et al., 2014). For that reason, it should be noted that 90% of the minimum temperatures are found between 0 and -15 ºC in WRF lenticular clouds events and 93% in HARMONIE ones. This implies that most of the times that lenticular clouds are simulated by any of the models, icing conditions exist, which is consistent with the annual period of study. 4.3. Decision tree and validation Following the methodology described in Section 3.3, the HARMONIE decision tree is developed to forecast mountain lee waves, lenticular clouds and icing warnings according to the percentiles highlighted in bold in Table 2. A similar algorithm was developed for the WRF results in Díaz- Fernández et al. (2021) using the same methodology. A schematic explanation is now sketched out, but an interested reader can find the details in Díaz-Fernández et al. (2021): The mountain wave formation process influences the hierarchy of the atmospheric variables in the decision tree. Thus, the steps to build the algorithm are: • First, windward wind direction is evaluated. The P10- P90 interval is considered as requirement. • Then, windward wind speed is assessed. A threshold is established in P10 as requisite to establish a warning. • If the two previous conditions are met, ST thresholds over Guadarrama are evaluated at the third step. Between P10 to P90 values is considered as requisite to promote mountain wave formation and therefore a mountain wave warning. • If a mountain wave warning is issued, the maximum LWC is then considered in the leeward side. If LWC> 0 g/kg (P10), lenticular clouds warning is also issued. • Only if a lenticular clouds warning has been reached, the minimum temperature range is considered in the fifth step. If leeward minimum temperature ranges between P10 and 0 ºC, an icing warning is also produced. The result for the HARMONIE decision tree is depicted in Figure 10. Particularly for this model, the first condition required the wind direction to be between 294º and 359º. This interval corresponds to 80% of the range observed in the mountain lee waves characterization. Wind speed in the windward side must then be equal or higher than 11.7 m/s, which corresponds to 90% of the wind speed values in the characterization. Third, the ST over Guadarrama should be between 0.0002 and 0.0014 K/Pa (P10 and P90, respectively). If these three conditions are not met, a mountain wave warning would not be possible. If the mountain wave warning is active, to provide a lenticular clouds warning the LWC in the leeward side must be greater than 0.00 g/kg (P10). Finally, an icing warning is established if the temperature range lies between 0.0 ºC and - 13.6 ºC in the leeward side (entailing that the mountain wave and lenticular clouds warnings are also active). To validate the decision tree warnings six episodes are simulated using HARMONIE forecasts at least 24h before the event. The verification process follows the same procedure used in Díaz-Fernández et al. (2021) to validate the corresponding WRF algorithm. The skill scores described in the methodology (Section 3.3) are calculated for the HARMONIE decision tree warnings and the results for both models are compared in Table 3. As the mountain lee waves without lenticular clouds cannot be validated using satellite data, the satellite observations of cloud bands are used to validate both mountain lee waves and the associated lenticular clouds. The icing verification is done using the RGB composition from MSG-SEVIRI to detect ice clouds. Figure 10. HARMONIE decision tree for mountain lee waves, lenticular clouds and icing risk warning. J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 12 Attending the mountain lee waves warning for both models (Table 3), there are differences in the BIAS score, since WRF overestimates but HARMONIE underestimates them. In the remaining skill scores, WRF obtains a better POD and similar FAR than HARMONIE, while PC are similar for both models. Regarding the warning for lenticular clouds, FAR and PC values are essentially the same for both NWP. However, POD and BIAS results for WRF are better than those obtained by HARMONIE. The skill scores evaluated for icing warning globally reveal HARMONIE as the most appropriate forecasting tool, performing better than WRF in FAR, POD and PC, with only a slight underestimation shown in the BIAS against the perfect score produced by the WRF model. However, it should be noted that lenticular clouds and icing conditions warning results must be considered only under the scope of the previous warning results. As an icing warning will only be issued when a lenticular clouds warning is active, and this will only be issued when a mountain wave warning is active, the skill score results are dependent on those for the previous phase. Despite the POD skill scores may seem low (Table 3), it is worth noting that according to the World Meteorological Organization (2005), a POD value higher than 0.5 should be considered as an event with high probability of occurrence and it is recommended to forecast it as an assertive event in the meteorological reports. Therefore, all warning for both models may be implemented in operational forecasts, as every POD result is 0.59 or above. Concerning the BIAS scores for WRF, Carvalho et al. (2014) proved that the surface wind speed in wind farms in Portugal is usually overestimated by the WRF model. Nevertheless, Rasheed et al. (2014) demonstrated that the HARMONIE model underpredicted the wind magnitude over complex terrain in Norwegian wind farms. These results are in line with the overestimation (WRF) and underestimation (HARMONIE) found in the mountain lee waves warnings (Table 3) and in the wind speed characterization (Figure 5). Previous studies demonstrated that the WRF model is able to capture mountain lee waves with no presence of lenticular clouds (Fernández-González et al., 2014; Bolgiani et al., 2018; Díaz-Fernández et al., 2020). This is a key issue because, as mentioned above, the mountain lee waves warning is verified only against lenticular clouds observations in the current study. This would render at least a part of that overestimation as the correct detection of mountain lee waves which could not be observed due to the absence of lenticular clouds. In contrast, the underestimation shown for the lenticular clouds warning can be partially explained by the fact that both NWP models are inclined to underestimate the LWC (Naud et al., 2014; Fernández-González et al., 2014; Huang et al., 2015; Merino et al., 2019). Connecting the presence of LWC with lenticular clouds and icing events, Merino et al. (2019) evaluated the LWC simulated by WRF against measurements in the cloud. Their POD (0.56) and FAR (0.05) results are similar to those here presented. Moreover, Bolgiani et al. (2018) reported an aircraft icing event between 16:00 and 17:00 UTC on 28 February 2017 south-west of the Guadarrama mountains. This episode was validated using the icing warning from the decision tree and it was correctly forecasted by the WRF as well as the HARMONIE NWP in the current study. According to Wang and Lin (2000) and Muccilli (2005), another way to study the formation of mountain lee waves is via the Froude number (Fr). The Fr threshold is usually fixed in Fr = 1, so that the flux may overpass the orographic barrier if Fr ≥ 1, and on the contrary, the flux is blocked if Fr <1 (Carruthers and Hunt, 1990; Wang and Lin, 2000). Nonetheless, other studies (Smolarkiewicz and Rotunno, 1989; Smith, 2004; Navia-Osorio, 2012) demonstrated the possibility of mountain lee waves formation with Fr values between 0.5 and 1. Here, Fr is calculated windward of the mountain rage following the same methodology used with the single variables and its 10-percentiles from both WRF and HARMONIE are additionally derived. While the HARMONIE Fr value is 0.2, the Fr-10 percentile is 0.8 for WRF, being within the interval showed for the abovementioned authors. Lin and Wang (1996) state that the flow can be classified into several different regimes depending on several Fr intervals. In regime IV (0.3 ≤ Fr ≤ 0.6), a wave blocking arises and then a wave breaking; in regime III (0.6 ≤ Fr < 0.9), a wave breaking occurs and then blocking it; in regime II (0.9 < Fr ≤ 1.12), wave breaking with no-blocking in the leeward appears and in regime I (Fr ≥ 1.12), there is flow without wave breaking and blocking. Here, from the WRF (HARMONIE) Fr results, the regime IV arises in the 0% (11%), III in the 15% (17%), II in the 23% (24%) and regime I in the 62% (34%) of lenticular clouds associated to mountain lee waves events. The skill scores have been also evaluated (not shown), but the results obtained do not present any substantial improvement from the ones in Table 3. 5. Summary and conclusions A comparative BT analysis between WRF and HARMONIE NWP models is carried out and validated using MSG-SEVIR images. To conduct it, several mountain wave episodes in the vicinity of LEMD airport are selected. Moreover, a characterization of mountain wave episodes is WRF HARMONIE Mountain lee waves Mountain lee waves+ Lenticular clouds Mountain lee waves+ Lenticular clouds+Icing Mountain lee waves Mountain lee waves+ Lenticular clouds Mountain lee waves+ Lenticular clouds+Icing FAR 0.32 0.00 0.41 0.30 0.00 0.31 POD 0.78 0.63 0.59 0.59 0.59 0.65 BIAS 1.15 0.63 1.00 0.85 0.59 0.94 PC 0.73 0.83 0.77 0.70 0.82 0.82 Table 3. Validation results for the decision tree warnings for WRF and HARMONIE models. The skill scores calculated are: False Alarm Ratio (FAR), Probability of Detection (POD), BIAS and Percentage Correct (PC). J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 13 performed for both NWP models assessing the probability density functions for wind direction, wind speed, ST, LWC and temperature in 120 grid points over the research area. Finally, a decision tree is developed using the atmospheric variables percentiles to provide a warning method to forecast mountain lee waves, lenticular clouds and icing events. The major conclusions of this research can be summarized as follows: - The skill scores from the BT analysis reveals that the HARMONIE NWP model presents the best perfor- mance when simulating the BT across the whole do- main. Nevertheless, the WRF model simulates BTs closer to those observed in the lenticular clouds range (260-275 K), which could imply a better model con- figuration for this particular phenomenon. Overall, the HARMONIE overestimates (BIAS=3.69) while the WRF underestimates (BIAS=-4.94) these temper- atures. - Regarding the characterization, both models have a similar behavior in the wind direction percentiles. However, the wind speed in WRF is higher than in HARMONIE, as seen in other studies (Carvalho et al., 2014; Rasheed et al., 2014). Related to LWC, The HARMONIE simulates greater amounts of LWC in values lesser than 0.6 g/kg. However, for greater LWC values, the WRF density is higher. Observing the percentiles, the WRF minimum temperature range is greater than the HARMONIE one. This difference may not be trivial, as stated in the following conclu- sion. - The ST for both NWP models is very different. While HARMONIE simulates all the ST values around neu- tral stability (0 K/Pa) and slightly positive values, the results for WRF are between the instability and sta- bility (-0.06 to 0.05 K/Pa). These ST differences may be due notable temperature disagreements between the models. - Simulated soundings by HARMONIE and WRF are in agreement with the observed sounding in LEMD (in the leeward side). Obtaining R results for temper- ature, dew point and wind speed higher than 0.85. - Based on the HARMONIE mountain lee waves char- acterization results, 80% of the events present wind direction between 294º to 359º and wind speed be- tween 11.7 to 21.7 m/s in the windward side. ST co- vers from 0.0002 to 0.0014 K/Pa over the Guadar- rama mountains. In the leeward side, the maximum LWC and the minimum temperature ranges must be considered from 0.00 to 0.72 g/kg and from -13.6 to - 2.4 ºC, respectively. - Comparing the skill scores from the verification of the mountain lee waves, lenticular clouds and icing warning, WRF results are better for all skill scores in the mountain lee waves and lenticular clouds warn- ings, whereas HARMONIE performs better the icing warnings. The authors think that the verification results for the mountain lee waves, lenticular clouds and icing warnings have been satisfactory. The implementation of this tool as an operational forecasting in the research area could be suitable, improving the forecast of lenticular clouds and icing associated to mountain lee waves south of the Guadarrama range, having a significant impact in the safety of aircraft operations near LEMD airport. Moreover, this research could be extended to other airports where mountain lee waves events are frequent. In future related research, it would be interesting to implement the Thompson microphysics scheme (used in the current WRF set-up) in the HARMONIE model to compare the results. In this line, recent investigations (Engdahl et al., 2020 a, b) have implemented elements from the Thompson cloud microphysical scheme in the HARMONIE model, showing a slightly improvement in supercooled liquid water, snow and graupel from the default physics options. Conflicts of Interest The authors declare that there are no conflicts of interest regarding the publication of this paper. Acknowledgements This work was partially supported by research projects: PID2019‐105306RB‐I00, CGL2016-78702-C2-1-R and CGL2016-78702-C2-2-R (SAFEFLIGHT project), FEI-EU- 17-16 and SPESMART AND SPESVALE (ECMWF Special Projects). J. Díaz-Fernández acknowledges the grant supported from the MINECO-FPI program (BES- 2017- 080025). J. Díaz-Fernández et al. Atmospheric Research (202) 105890) 14 Appendix A: Dataset References Aznar, R., Sotillo, M.G., Martín, M.L., Somot, S., Valero, F., 2010. Comparison of model and satellite-derived long-term precipitation databases over the Mediterranean basin: A general overview. Atmos. Res. 97, 170–184. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2010.03.026. Belo-Pereira, M., 2015. Comparison of in-flight aircraft icing algorithms based on ECMWF forecasts. Meteorol. Appl. 22, 705–715. https://doi.org/10.1002/met.1505. 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Este estudio se centra en la turbulencia asociada a las ondas de montaña en las proximidades del aeropuerto Adolfo Suárez Madrid- Barajas. 68 eventos de ondas de montaña son seleccionados para simular la turbulencia usando los modelos numéricos de predicción meteorológica Weather Research and Forecasting (WRF) y HARMONIE-AROME. Para estudiar y caracterizar la turbulencia asociada, la velocidad vertical del viento es seleccionada como variable atmosférica y se calcula la Eddy Dissipation Rate. Ambos modelos han simulado adecuadamente la turbulencia y la turbulencia del aire claro. Sin embargo, la intensidad de la turbulencia generada por el modelo WRF es mayor que la producida por el HARMONIE-AROME en los eventos de ondas de montaña. Por último, se incluyó una nueva rama en el árbol de decisión desarrollado con anterioridad para advertir sobre la presencia de turbulencia asociada a ondas de montaña. Evaluation of turbulence in the comparison of the WRF and 1 HARMONIE-AROME models ability for mountain wave warning 2 J. Díaz-Fernández1, P. Bolgiani1, D. Santos-Muñoz2, M. Sastre1, F. Valero1,3 and 3 4 M.L. Martín3,4 1 Department of Earth Physics and Astrophysics, Faculty of Physics, Complutense 5 University of Madrid, Madrid, Spain. 6 2 Danmarks Meteorologiske Institut. Copenhague, Denmark. 7 3 Institute of Interdisciplinary Mathematics (IMI), Complutense University of Madrid, 8 Madrid, Spain 9 4 Department of Applied Mathematics, Faculty of Computer Engineering, University of 10 Valladolid, Segovia, Spain. 11 Corresponding author: Javier Díaz-Fernández (javidi04@ucm.es) 12 Key Points: 13 • Turbulence associated with mountain lee waves are evaluated in the vicinity of14 the Adolfo Suárez Madrid-Barajas airport. 15 • The Eddy Dissipation Rate and the vertical currents were simulated using two16 high-resolution models. 17 • The simulated vertical currents of both models are similar. There are noticeable18 differences between both models in the EDR simulations. 19 20 Abstract 21 Aircraft turbulence is one of the most dangerous meteorological phenomena that can affect 22 aviation safety. This study is focused on the turbulence associated to mountain lee waves in the 23 vicinity of Adolfo Suárez Madrid-Barajas airport (Spain). Sixty-eight mountain lee waves events 24 are selected to simulate the turbulence with the Weather Research and Forecasting (WRF) and the 25 HARMONIE-AROME numerical weather prediction models. To study and characterize the 26 turbulence associated, the vertical wind speeds are selected as an important variable and the Eddy 27 Dissipation Rate is estimated. Both models have properly simulated the turbulence and the clear 28 air turbulence. However, the turbulence intensity generated by the WRF is higher than that 29 produced by HARMONIE-AROME in the mountain lee waves events. Finally, a new branch in a 30 decision tree, already developed, is added to warn about the turbulence associated with mountain 31 lee waves. 32 33 1. Introduction 34 One of the most dangerous meteorological phenomena concerning aviation safety is the 35 turbulence (NTSB, 2014; Gultepe et al., 2019; EASA, 2019). However, atmospheric turbulence 36 must not be confused with the concept in aviation. FAA (2016) defined the turbulence as an 37 irregular movement of an aircraft in flight, especially when rapid changes in vertical velocity occur 38 due to the presence of strong updrafts and downdrafts in the atmosphere. This turbulence can be 39 convective or mechanical (wind shear and orography). Here, a type of mechanical turbulence, the 40 one associated with mountain lee waves, will be studied. 41 Mountain lee waves have been the subject of many investigations by the scientific community. 42 The first studies on mountain lee waves, at high and low levels of the atmosphere, and their 43 connection with turbulence were carried out by Kuettner (1939). Later, Lilly and Kennedy (1973), 44 Clark and Peltier (1977) and Smith (1985) studied the process of mountain wave generation in 45 major mountain ranges. Lane et al. (2009) demonstrated that 40% of the turbulence over Greenland 46 was originated by mountain waves. Kim and Chun (2011) proved that mountain lee waves 47 triggered 20% of moderate to strong turbulence in South Korea. 48 Mountain lee waves are formed when a strong wind flow perpendicular to an orographic 49 barrier climb up the mountain, promoting the air to ascend within a slightly stable layer. The waves 50 can propagate vertically and/or horizontally (Broutman et al., 2001). These waves produce updrafts 51 and downdrafts downwind and can generate associated lenticular clouds, which are formed in the 52 updrafts and present as alternating bands of clouds. These lenticular clouds appear in the leeward 53 of the orographic barrier when enough humidity exists (Geresdi and Rasmussen, 2005; Díaz-54 Fernández et al., 2021a). These clouds can be indicative of the turbulence associated with 55 mountain, but clear air turbulence (CAT) episodes can happen in cloud free regions (Sharmann et 56 al., 2012; Evans, 2014). 57 Diverse turbulence studies have used the vertical wind speed (Fernández-González et al., 58 2014; Bolgiani et al., 2018; Díaz-Fernández et al., 2020) and the Eddy Dissipation Rate (EDR) 59 (Sarpkaya et al., 2001; Chan, 2010; Huang et al., 2019) as measurement for evaluating the 60 turbulence. According to MacCready (1964), the EDR determine the quantity of energy lost by the 61 viscous forces in a turbulent flow. The International Civil Aviation Organization (ICAO, 2001) 62 provides turbulence categories (smooth to extreme) based on the EDR values for most aircraft. 63 Moreover, direct estimates of EDR are available from some airlines (Sharman et al., 2014) and as 64 an operational forecasting product called GTG (Graphical Turbulence Guidance) developed by the 65 Aviation Weather Center (Sharman and Pearson, 2017). Here, turbulence associated with 66 mountain lee waves is simulated using two numerical weather prediction models, Weather 67 Research and Forecasting (WRF) and HARMONIE-AROME, and a warning method to detect 68 such turbulence is provided and evaluated. 69 This manuscript is organised as follows: in Section 2 we introduce the study area, the datasets 70 and a brief description of the numerical weather predictions models used. The methodology to 71 estimate the turbulence is explained in Section 3. The main results are presented and discussed in 72 Section 4. Finally, the major conclusions are summarized in Section 5. 73 74 2. Experimental Design75 2.1 Study area and datasets 76 The turbulence analysis related to mountain lee waves concerns the vicinity of Adolfo Suárez 77 Madrid-Barajas airport (hereafter LEMD, as per the airport’s International Civil Aviation 78 Organization code). The airport elevation is 610 meters above sea level (masl) and is located about 79 40 km south-east of the Guadarrama mountains. Moreover, the research area also covers three 80 smaller airports, all of them south-east of the Guadarrama mountain range. This range is placed in 81 the centre of the Iberian Peninsula, with a length of 80 km and northeastern-southwestern 82 orientation, The highest peak is Peñalara, 2428 masl. The mountain lee waves formation occur 83 when the prevalent wind direction is from north-northwest. 84 Following the methodology of Díaz-Fernández et al. (2021a, 2021b), 88 grid points are 85 selected for turbulence detection in the leeward of the Guadarrama mountains. These follow the 86 prevalent wind direction for these events and ensure at least one lee wave to be captured. The 87 dataset used in the current paper corresponds to the one developed by Díaz-Fernández et al. 88 (2021a). Thus, 68 mountain lee waves events are simulated. These events belong to the 2001-2010 89 period between November to March. 90 2.2 Numerical Weather Prediction Models 91 The selected mountain lee waves events have been simulated using the cycle 40h1.1.1 of 92 HARMONIE-AROME (Bengtsson et al., 2017) and the version 4.0.3 of WRF (Skamarock and 93 Klemp, 2008). The simulations have a spatial resolution of 1 km and hourly temporal output. 94 According to Zovko-Rajak and Lane (2014), Trier and Sharman (2016), Sharman and Pearson 95 (2017) and Díaz-Fernández et al. (2020), high-resolution simulations (below than 3 km) are 96 required to obtain acceptable forecasts of turbulence related to mountain lee waves due to the 97 complexities of the physical processes involved. The WRF configuration includes a two-ways 98 strategy for four nested domains (27, 9, 3 and 1 km resolution), with 60 sigma levels. The 99 microphysics parametrization is Thompson (Thompson et al., 2008) and the planetary boundary 100 layer (PBL) is Yonsei University (Hong et al., 2006), as per Díaz-Fernández et al. (2020). The 101 HARMONIE-AROME configuration is a single domain with 65 hybrid sigma vertical levels. The 102 physical parametrization used here is the default option defined by Bengtsson et al. (2017). 103 Initial and boundary conditions for WRF are extracted from the National Centers for 104 Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR), with a temporal 105 resolution of 6 h and 0.5 º for horizontal spatial resolution. For HARMONIE-AROME, the 106 conditions taken are the ERA5 from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts 107 (ECMWF) global model with a temporal resolution of 1 h and 31 km for horizontal spatial 108 resolution (Hersbach, et al 2020). Different initial conditions have been used in order to select the 109 optimum dataset for each model, as HARMONIE-AROME cannot run with the NCEP conditions 110 and it has been proved that WRF performs worse when initiated with the ERA5 dataset (Bolgiani 111 et al., 2020; Zhang et al., 2020) 112 The EDR results are calculated for both models for comparison. Note that both models have 113 different characteristics and configurations, hence affecting the results, although they are run in 114 the most similar way possible. Similar comparative studies between HARMONIE-AROME and 115 WRF have been successfully performed for mountain waves events (Díaz-Fernández et al., 2021b), 116 subtropical cyclones (Quitián-Hernandez et al., 2021) and fog (Román-Cascón et al., 2019). 117 118 3. Methodology 119 As specified above, 68 mountain lee waves episodes are selected using MSG-SEVIRI images 120 between 2001 and 2010 from 08:00 to 17:00 UTC. The conditions required to consider a mountain 121 lee wave event are those described by Díaz-Fernández et al. (2021a): presence of at least three 122 lenticular clouds bands southeast of the Guadarrama mountains, clouds brightness temperature 123 between 260-275 K and wavelengths and transversal length greater than 15 km. The simulated 124 EDRs are evaluated for characterization in 88 grid points leeward of the Guadarrama mountains. 125 These calculations are performed at 2800 masl, following the mean altitude at which Bolgiani et 126 al. (2018) and Díaz-Fernández et al. (2020) detected the highest liquid water content (LWC) 127 values. 128 The Aviation Weather Center from NOAA (National Oceanic and Atmospheric 129 Administration) issues operational forecasts of turbulence in the USA using the forecasting 130 product GTG. This product establishes different degrees of turbulence based on the EDR 131 calculation, which is used in this study. According to Sharman et al. (2014) the EDR can be defined 132 as 133 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 = ԑ1/3 ∗ 100 [1] 134 where ԑ is the eddy dissipation. Frech (2004) defined the eddy dissipation as 135 ԑ(𝑧𝑧) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇(𝑧𝑧) 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 𝐶𝐶𝐾𝐾𝐾𝐾 2 [2] 136 where z is the altitude, TKE is the turbulent kinetic energy, U is the wind speed and CKP is the 137 Kolmogorov-Prandtl constant (Kramar and Kouznetsov, 2002) given as 138 𝐶𝐶𝑇𝑇𝐾𝐾 = � 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 −𝑢𝑢′𝑤𝑤′���������� 1 2 [3] 139 being u' and w' the perturbations of the zonal and vertical wind components. According to Frech 140 (2004), CKP ≈ 2 under neutral stability conditions. 141 Díaz-Fernández et al. (2021a) proposed a methodology in which the percentiles for several 142 atmospheric variables were obtained from the WRF and HARMONIE-AROME simulations and 143 used to develop decision trees to warn about the presence of three different phenomena: mountain 144 lee waves (considering wind direction and speed, and atmospheric stability), lenticular clouds 145 (considering LWC) and icing (considering temperature). In the current study, an additional step is 146 developed for the decision trees, including turbulence information from EDR values. The EDR 147 10th percentile (P10) is used as threshold to fork the tree after the static stability into a new branch 148 for turbulence warning. 149 150 4. Results and discussion 151 This section is structured as follows: first, a case study is presented where vertical wind speed 152 and the EDR simulated by WRF and HARMONIE-AROME can be observed in the study area. 153 Then, the EDR probability density function and the related percentiles for the total events are 154 shown. 155 4.1 Case study 156 To show the ability of both models to reproduce the turbulence associated with mountain lee 157 waves events, a case study is presented. This will give the reader a clear idea of how the models 158 are reproducing the phenomenon, which will ease further analysis. The mountain lee wave case 159 selected, corresponding to 06 November 2009 at 13:00 UTC, was produced by northwestern winds 160 over the Guadarrama mountains promoted by a positive North Atlantic Oscillation (strong 161 Icelandic Low and strong Azores High). 162 A vertical wind speed cross section (Figure 1a, b) and horizontal plot at 2800 masl (Figure 1c, d) 163 are displayed for both models over the study area. Several alternating downdrafts/updrafts bands 164 can be observed leeward of the Guadarrama mountains range, reaching vertical wind speeds above 165 ± 2m/s and an altitude of 7 km approximately. HARMONIE-AROME and WRF results for vertical 166 wind speed are very similar. Only a few differences can be observed at the east of the LEMD 167 airport where HARMONIE-AROME shows a blank area with no wave propagation while WRF a 168 disrupted but still propagating wave (Figure 1c, d). In the cross section, it can be seen that WRF 169 simulated lee waves reach farther south than those simulated by HARMONIE-AROME. 170 Alternating downdrafts/updrafts up to a height of 7 km were also observed in similar mountain lee 171 waves related studies (Bolgiani et al., 2018; Fernández-González et al., 2019; Díaz-Fernández et 172 al., 2020). Moreover, according to Bolgiani et al. (2018) and Ikeda et al. (2007) these vertical wind 173 speeds (> ± 2m/s) can lead to moderate to strong turbulence for aircraft flying in the area. 174 175 Figure 1. Vertical wind speed (m/s) on 06 November 2009 at 13:00 UTC. (a) HARMONIE-AROME 176 Cross section. (b) WRF Cross section. (c) HARMONIE-AROME at 2800 masl. (d) WRF at 2800 masl. 177 Aircraft symbols correspond to LEMD location and the black line indicates the cross section used. 178 179 As expected per the previous results, the maximum EDR simulated by HARMONIE-AROME 180 (Figure 2a) and WRF (Figure 2b) are located leeward of the Guadarrama mountains. However, the 181 highest values produced by HARMONIE-AROME range from 30 to 35 while the ones by WRF 182 reach up to 45. According to Sharman et al. (2006), the turbulence expected as per the standard 183 turbulence categories would be moderate for HARMONIE-AROME and severe for WRF in a light 184 aircraft case (< 7000 kg). For medium aircraft (between 7000 to 136000 kg), the turbulence would 185 be moderate for both models. The location of the maximum values is very similar for both models, 186 although at different altitudes. While for HARMONIE-AROME the maximum is located leeward 187 of the second peak at 2 km of altitude, the WRF simulated this maximum just behind the second 188 peak at an altitude of 1 km as it can be seen in Figures 2a, b. On the other hand, HARMONIE-189 AROME produces no EDR values higher than 5 above 3 km of altitude, while the WRF EDR 190 values reach up to 25 in the mentioned layer. Thus, WRF seems to be more consistent with the 191 vertical wind results, showing that the vertical propagation of the mountain wave also produces 192 turbulence aloft. 193 (a) (b) (c) (d) 194 Figure 2. EDR on 06 November 2009 at 13:00 UTC. (a) HARMONIE-AROME Cross section. (b) 195 WRF Cross section. (c) HARMONIE-AROME at 2800 masl. (d) WRF at 2800 masl. Aircraft symbols 196 correspond to LEMD location and the black line indicates the cross section used. 197 198 The horizontal distribution of EDRs for the two models show notable differences. The 199 mountain lee waves can be clearly identified in the HARMONIE-AROME at 2800 masl (Figure 200 2c), while in the WRF this is not possible (Figure 2d). HARMONIE-AROME produces a clear 201 and distinct pattern, limiting the presence of turbulence to those areas directly affected by 202 orography or the mountain wave. On the other hand, WRF generates turbulence all across the 203 domain, with no organized pattern and higher values than those produced by HARMONIE-204 AROME. This follows the line of the aforementioned vertical results, by which WRF tends to 205 generate more turbulent flows in the domain. 206 In order to clarify these EDR differences between the models used, wind speed vertical 207 profiles are calculated for several mountain lee waves events (not shown). The results show an 208 overestimation of about 5 m/s in the WRF wind values in comparison with the HARMONIE-209 AROME ones, in particular for the lower atmospheric levels (up to 3 km). This WRF 210 overestimation agrees with the results by Díaz-Fernández et al. (2021b) on mountain lee waves 211 (a) (b) (c) (d) over the Guadarrama mountains. Moreover, Carvalho et al. (2014) proved that the WRF model 212 overestimated the surface wind speed in wind farms studies in Portugal. 213 4.2 EDR characterization 214 Figure 3 depicts the probability density functions of the simulated EDR maxima in each time 215 step for the 88 selected grid points. Notable differences can be seen between the models, also 216 between cloud events (inferred presence of strong mountain waves) and non-cloud events. For 217 both models, the turbulence intensity can reach higher values when there is presence of lenticular 218 clouds. This can clearly be seen at an EDR equal to 30 for HARMONIE-AROME, and equal to 219 40 for WRF, where the non-cloud events show almost no density for turbulence while the cloud-220 events still present a probability for it. Nevertheless, more events of light turbulence are obtained 221 without the presence of clouds. Considering the vertical currents in each mountain lee wave event 222 (as in Figure 1c, d), the updrafts/downdrafts appear a few hours before that lenticular clouds bands 223 and disappear few hours later. However, the vertical wind speed values are greater when lenticular 224 clouds appear, which explains this difference in the probability density function. 225 Figure 3. Probability density functions of maximum EDR on the leeward for HARMONIE-AROME 226 and WRF models for lenticular clouds and non-clouds events. 227 228 It is also noteworthy that the EDR modal value is greater for WRF than HARMONIE-229 AROME, clearly seen in the lateral shift to higher EDR values generated by the WRF curves, 230 which concurs with the results presented in the case study. The EDR percentiles results also show 231 notable differences. The P10 for WRF (HARMONIE-AROME) is 14 (6), P25 is 17 (10), P50 is 232 23 (18), P75 is 33 (29) and P90 is 40 (37). This is in line with the larger differences between the 233 models’ curves at low ERD values. Following the turbulence categories defined by Sharman et al. 234 (2006) for medium aircraft, light turbulence can be considered with EDR between 15 to 20, 235 moderate between 20 to 44, severe 44 to 79 and extreme with EDR ≥ 79. As per these results, the 236 turbulence is 22 % light of mountain lee waves events with lenticular clouds associated, moderate 237 in 59 % and severe in 5 % for WRF results. For HARMONIE-AROME, 11% corresponds to light, 238 43 % to moderate and 2 % to severe turbulence. In none of the events the extreme turbulence 239 reached. Therefore, it can be concluded that the 86 % of mountain lee waves events simulated by 240 WRF generate turbulence associated. This percentage decreases to 55 % in the case of 241 HARMONIE-AROME model. This HARMONIE-AROME percentage is closer to the Kim and 242 Chun (2011) values, who demonstrated that mountain lee waves caused 20 % of moderate to strong 243 turbulence in South Korea. 244 Once the EDR percentiles from WRF and HARMONIE-AROME are obtained, the decision 245 trees developed by Díaz-Fernández et al. (2021a, 2021b) are recalculated, considering P10 as 246 thresholds (EDR-P10=14 for WRF and EDR-P10=6 for HARMONIE-AROME) in a new warning 247 branch after the static stability. This means that, if the stability values are met, the EDR is 248 considered and when the thresholds are reached, a turbulence warning would be issued (Figure 4). 249 Bolgiani et al. (2018) studied a turbulence and icing event associated to mountain lee waves 250 in the Guadarrama mountains on 28 February 2017 between 16:00 to 17:00 UTC. The pilot report 251 inform that a moderate turbulence and icing was observed during the approach to LEMD airport. 252 The icing and turbulence event abovementioned was simulated here with both models, obtaining 253 vertical currents greater than 2 m/s, LWC greater than 0.5 g/kg and temperature below than -6 ºC 254 in both simulations. However, there are some differences between the EDR simulated by WRF 255 and HARMONIE-AROME. While the maximum EDR simulated at 17:00 UTC by WRF in the 256 study area was 23 (moderate turbulence) for HARMONIE-AROME was 17 (light turbulence). 257 Following the decision trees developed here, turbulence and icing warnings are activated with both 258 models matching with the turbulence and icing reports by Bolgiani et al. (2018). 259 260 261 Figure 4. Decision tree developed by Díaz-Fernández et al. (2021b) for HARMONIE-AROME (left) 262 and developed by Díaz-Fernández et al. (2021a) for WRF (right). In both decision trees the new branch 263 corresponding to turbulence is highlighted. 264 265 5. Conclusions266 A characterization of turbulence associated to mountain lee waves in the Guadarrama 267 mountains range, near to LEMD airport, was carried out using WRF and HARMONIE-AROME 268 models. The vertical wind speed and the EDR have been successfully evaluated to know the 269 turbulence intensity associated to these events. Also, the results show the ability of the models to 270 detect CAT when lenticular clouds are not present. Moreover, based on probability density 271 functions of the maximum EDR, the highest values of EDR were obtained when lenticular cloud 272 bands associated to mountain waves are diagnosed in the leeward of the mountain range. 273 The EDR characterization shows higher turbulence values for WRF compared to 274 HARMONIE-AROME. Turbulence was found in the 86 % of the mountain lee waves events with 275 the WRF model and in the 55 % from HARMONIE-AROME. This may be related to a wind speed 276 difference between the models, about 5 m/s less for HARMONIE-AROME. 277 Considering the EDR-P10 as threshold, a new branch in the decision trees, previously 278 developed in Díaz-Fernández et al. (2021a, 2021b), was added to establish a turbulence warning. 279 This turbulence warning has been successfully tested in a turbulence and icing report over the 280 study area. 281 As the Aviation Weather Center is currently doing in USA, the EDR could implemented as 282 an operational tool to forecast the turbulence over the Iberian Peninsula. Moreover, it should also 283 be added in the decision trees used to develop the warnings due to the better results obtained. 284 285 Acknowledgments 286 This work was partially supported by research projects PID2019‐105306RB‐I00 (IBERCANES 287 project), CGL2016-78702-C2-1-R and CGL2016-78702-C2-2-R (SAFEFLIGHT project), FEI-288 EU-17-16 and SPESMART AND SPESVALE (ECMWF Special Projects). J. Díaz-Fernández 289 acknowledges the grant supported from the MINECO-FPI program (BES-2017). 290 291 References: 292 Bengtsson, L., Andrae, U., Aspelien, T., Batrak, Y., Calvo, J., de Rooy, W., Gleeson, E., 293 Hansen-Sass, B., Homleid, M., Hortal, M., Ivarsson, K.-I., Lenderink, G., Niemelä, S., Nielsen, 294 K. P., Onvlee, J., Rontu, L., Samuelsson, P., Muñoz, D. S., Subias, A., Køltzow, M. Ø. (2017). 295 The HARMONIE– AROME Model Configuration in the ALADIN–HIRLAM NWP System. 296 Monthly Weather Review, 145(5), 1919–1935. https://doi.org/10.1175/MWR-D-16-0417.1.1. 297 Bolgiani, P., Fernández-González, S., Martin, M.L., Valero, F., Merino, A., García-Ortega, 298 E., Sánchez, J.L. (2018), Analysis and numerical simulation of an aircraft icing episode near 299 Adolfo Suárez Madrid-Barajas International Airport. Atmos. Res. 200, 60–69. 300 https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.10.001. 301 Broutman, D., Rottman, J.W., Eckermann, S.D., Hulburt, E.O. 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También se ha usado el WRF para estudios relacionados con esta tesis doctoral como el engelamiento (Fernández-González et al., 2014; Regmi et al., 2017; Bolgiani et al., 2018; Merino et al., 2019), las ondas de montaña (Nygaard et al., 2011; Bolgiani et al., 2018; Conrick et al., 2018) y la turbulencia (Frech, 2004; Sharman et al., 2014). Otros autores (Román-Cascón et al., 2019; Quitián-Hernández et al., 2021) han realizado estudios relacionados con nieblas y ciclones subtropicales comparando los modelos WRF y HARMONIE-AROME. Los resultados aquí presentados continúan en la línea de estos últimos y demuestran que la simulación de ondas de montaña y fenómenos asociados con estos modelos meteorológicos no sólo es adecuada sino también precisa. Debido a la posibilidad que ofrece el WRF de seleccionar diferentes configuraciones de parametrizaciones físicas, se ha realizado un análisis inicial con varios esquemas para CAPÍTULO 6. Discusión 126 seleccionar el que mejor simule los eventos de ondas de montaña seleccionados. Para ello se utilizaron 5 parametrizaciones de microfísica diferentes: Goddard (Tao et al., 1989), Thompson (Thompson et al., 2008), Morrison 2-moment (Morrison et al., 2009), WRF single-moment 6-class (Hong y Lim, 2006) y WRF double-moment 6-class (Lim y Hong, 2010) y 4 esquemas de PBL (Planetary Boundary Layer): Yonsei Univesity (Hong et al., 2006), Mellor-Yamada-Janjic (Janjic, 1994), Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino (Nakanishi y Niino, 2009) y University of Washington (TKE) (Bretherthon y Park, 2009). Los resultados de este análisis señalaron que tan solo los experimentos formados con la microfísica de Thompson y WRF single-moment 6-class fueron capaces de simular nubosidad media-alta (temperatura de brillo inferior a 260 K). Por lo tanto, se puede concluir que los experimentos formados por la microfísica de Goddard, Morrison 2-moment y WRF double-moment 6-class no son idóneos para realizar simulaciones de nubosidad media-alta. Una posible explicación a este hecho es que estos tres esquemas de microfísica han sido desarrollados para simular otros fenómenos meteorológicos, como la optimización en la formación y evolución de sistemas convectivos (Lim y Hong., 2010; Morrison et al., 2009) y la condensación y evaporación de las precipitaciones estratiformes (Tao et al., 1989). En base a este análisis, se determinó que la configuración óptima del WRF para la detección de nubosidad asociada a ondas de montaña era la formada por la parametrización de microfísica de Thompson y la de PBL de Yonsei University. Tal y como se ha mencionado en el Capítulo 1, la falta de instrumentación que proporcionase datos observacionales de episodios de ondas de montaña en la zona de estudio durante el periodo considerado ha sido la mayor desventaja en el desarrollo de esta tesis. Por esta razón, este estudio se restringe únicamente a ondas de montaña con presencia de nubosidad lenticular asociada a sotavento y se ha seleccionado la temperatura de brillo como variable observacional para validar los modelos de predicción numérica empleados WRF y HARMONIE-AROME). Esta variable ha sido empleada anteriormente por Otkin et al. (2009) y Bormann et al. (2014) en la validación de los canales del infrarrojo térmico en pseudoimágenes satelitales simuladas con el WRF. Estos canales del infrarrojo térmico (8.7 μm, 10.8 μm, y 12.0 μm) pertenecen a una “ventana atmosférica” que hace que la radiación en estas longitudes de onda sea especialmente sensible a la presencia de nubes por lo que dichos canales son los más apropiados para detectar topes nubosos y temperatura en superficie (Zingerle, 2005; Bormann et al., 2014; Montejo, 2016). 6. Discusión 127 Los estudios de Otkin et al. (2009) y Bormann et al. (2014) se centraban en simular con el WRF la nubosidad de tipo medio-alto a escala sinóptica y, mediante cálculos de distribuciones de frecuencias de la temperatura de brillo, validarla frente a observaciones satelitales. En ambos trabajos, la temperatura de brillo fue ligeramente infraestimada por el modelo WRF. Basándose en la metodología de los autores anteriores, en esta tesis doctoral se realizaron cálculos de distribuciones de frecuencias de la temperatura de brillo en todo el dominio a sotavento de la Sierra de Guadarrama para evaluar la nubosidad. Los resultados obtenidos en esta tesis muestran un patrón similar al presentado por los citados autores mostrando que WRF infraestima (BIAS < 0) la temperatura de brillo mientras que HARMONIE-AROME la sobreestima (BIAS > 0). Los resultados de los restantes skill scores (medias, desviaciones estándar, RMSE y R) muestran que el HARMONIE-AROME simula con mayor precisión la temperatura de brillo en los eventos seleccionados de la base de datos de ondas de montaña. Centrándonos en el rango de temperaturas de la nubosidad asociada a ondas de montaña (260-275 K según las observaciones del MSG-SEVIRI) y en todo el dominio a sotavento de la Sierra de Guadarrama, tanto HARMONIE-AROME como WRF simularon menor nubosidad que la observada, con menor error de WRF respecto a la temperatura de brillo observada. Por consiguiente, se puede concluir que el WRF simula mejor la nubosidad asociada a las ondas de montaña. A pesar de que el análisis de la temperatura de brillo es llevado a cabo en el dominio de sotavento de la Sierra, la mayor parte de esta área está libre de nubosidad, por lo que la distribución de frecuencias de la temperatura de brillo presenta un valor modal cercano al valor medio de la temperatura de brillo de la superficie terrestre. Los valores modales en estos episodios fueron de 280 K para la observación y 281 K para el HARMONIE-AROME, valores que están fuera del rango de temperaturas de brillo de nubosidad asociadas a ondas de montaña. Sin embargo, el WRF muestra una moda de 275 K. Estas diferencias de aproximadamente 6 K entre WRF y HARMONIE-AROME fueron también observadas por Quitián-Hernández et al. (2021) en un análisis de la nubosidad asociada a un ciclón subtropical. Una posible explicación a la infraestimación de la temperatura de brillo simulada por el WRF la podemos encontrar en los estudios de Bormann et al. (2014) sobre temperatura de brillo simulada y observada con el MSG-SEVIRI. Según estos autores, la emisividad de la superficie terrestre y el ciclo diurno de la temperatura superficial en condiciones de cielo despejado no está suficientemente bien modelizada, lo CAPÍTULO 6. Discusión 128 que se ve reflejado en las pseudoimágenes de satélite simuladas por el WRF en el canal 10.8 µm (el mismo usado en esta tesis). Los resultados presentados también permitieron comprobar la importancia de la resolución para las simulaciones y los pronósticos. Éste es un aspecto crítico en la configuración del experimento. En este trabajo, las simulaciones han sido realizadas a 1 km de resolución espacial, tanto con HARMONIE-AROME como con WRF. El uso de esta resolución ha permitido simular nubosidad asociada a las ondas de montaña que en resoluciones menores no ha sido posible observar, como se ha comprobado en las realizadas por el WRF a 3 km de resolución. Otros estudios relacionados con ondas de montaña en la misma zona de estudio han usado resoluciones similares a 1 km (Bolgiani et al., 2018; Fernández-González et al., 2019). Las características del fenómeno en estudio hacen necesario una configuración específica y particular de los modelos mesoescalares que no pueden encontrarse en los de predicción global. El uso de altas resoluciones permite una simulación más detallada de las ondas de montaña, a pesar de que conlleve mayor gasto computacional. Este nivel de detalle y las configuraciones concretas del modelo pueden ser de gran utilidad para minimizar los posibles riesgos que puedan ocasionar en la seguridad aérea, y que todavía hacen necesaria la aplicación de modelos específicamente dedicados a esta tarea. Habiendo comprobado que las simulaciones de temperatura de brillo de la nubosidad asociada a las ondas de montaña son adecuadas, es razonable pensar que se pueden caracterizar las variables implicadas con una certeza razonable, a pesar de la ausencia de observaciones directas para validarlas. La caracterización de las ondas de montaña se ha realizado utilizando los percentiles de las diferentes variables meteorológicas que intervienen en la formación de estos eventos. Estas variables son dirección y velocidad del viento, estabilidad estática, LWC y temperatura. En los diferentes eventos de ondas de montaña analizados se encontró que la altitud media a la que se hallaba el mayor LWC era de 2800 m. Por ello, las variables mencionadas anteriormente fueron simuladas en todo el dominio y evaluadas en diferentes puntos de barlovento, sotavento y sobre la Sierra de Guadarrama a dicha altitud. La dirección y la velocidad del viento se han evaluado a barlovento, ya que estas variables son las precursoras en la formación de ondas de montaña. Los resultados relativos a la velocidad del viento han arrojado pequeñas diferencias entre ambos modelos. Las velocidades simuladas por el HARMONIE-AROME son ligeramente 129 inferiores (entre 1-3 m/s) a las simuladas por el WRF, lo que concuerda con estudios anteriores. Carvalho et al. (2014) demostraron que la velocidad del viento en superficie simulada por el WRF es normalmente sobreestimada, mientras que Rasheed et al. (2014) obtuvieron que la velocidad del viento simulada con HARMONIE-AROME tiende a infraestimarse en estudios realizados sobre terreno complejo en parques eólicos. Esta ligera diferencia no se ve reflejada a priori en la distancia a la que se propagan las ondas en horizontal, ni en el número de fases (bandas de nubes lenticulares) que generan las simulaciones. Sin embargo, son una explicación parcial a los resultados de los skill scores. Una vez analizada la dirección y la velocidad del viento necesaria para la formación de ondas de montaña se procedió a realizar un análisis de estabilidad de la atmósfera; para ello se calculó la estabilidad estática sobre varios puntos situados en la cima de las montañas de la Sierra de Guadarrama. Estas localizaciones se eligen para evitar la distorsión de los resultados que podría provocar la formación de un dipolo orográfico (Fernández-González et al., 2014). Los resultados de esta variable mostraron diferencias significativas entre ambos modelos. Los percentiles del modelo WRF abarcan valores desde la inestabilidad a la estabilidad, pasando por la neutralidad en el percentil 50, resultados que concuerdan con los obtenidos por estos últimos autores en la misma zona de estudio. Sin embargo, los valores de HARMONIE-AROME abarcan desde la neutralidad a la ligera estabilidad, siendo estos valores más consistentes con las condiciones necesarias para la formación de ondas de montaña (Koch y O’Handley, 1997; Fernández-González et al., 2019). Más importante aún, existe una diferencia de dos órdenes de magnitud entre los resultados de la estabilidad estática obtenidos por cada modelo. En la búsqueda de una explicación para este fenómeno se detectaron diferencias de temperatura de +3 K entre el WRF y el HARMONIE-AROME en la superficie y 700 hPa. Además de simular temperaturas mayores, también se comprobó que el modelo WRF simulaba mayor cantidad de inversiones térmicas en la Sierra de Guadarrama. Estos resultados ponen nuevamente de relieve la importancia de las parametrizaciones de la PBL en la simulación de estos fenómenos meteorológicos, como ya se comprobó inicialmente en el análisis de sensibilidad llevado a cabo para definir la configuración óptima del WRF. Una vez que la onda de montaña se formó a sotavento de la Sierra, se evaluó el LWC y la temperatura sobre dicha zona. Sin embargo, antes de evaluar estas variables se pudo corroborar cómo en todos los eventos de ondas de montaña con nubosidad asociada la 6. Discusión CAPÍTULO 6. Discusión 130 alternancia de corrientes verticales negativas y positivas aparecen a sotavento horas antes de que la nube de onda se forme. Este fenómeno se ha observado en las simulaciones de la velocidad del viento vertical tanto del HARMONIE-AROME como del WRF, lo cual es consistente con lo demostrado en otros estudios de Nappo (2002) y de Bolgiani et al. (2018). Ambos modelos son capaces de simular las ondas de montaña, incluso cuando no existe nubosidad asociada, es decir, simularían correctamente episodios de CAT. Como se ha mencionado anteriormente, la altitud de referencia para la caracterización de las variables atmosféricas que intervienen en la formación de ondas de montaña fue aquella en la que se encontraron los valores más altos de LWC (2800 m). Fernández-González et al. (2015) y Bolgiani et al. (2018) encontraron este máximo de LWC a altitudes comprendidas entre 2500 y 3000 m en estudios relacionados con engelamiento y ondas de montaña en el entorno de la Sierra de Guadarrama. Por ello, se puede concluir que la nubosidad asociada a las ondas de montaña en la zona de estudio se encuentra entre estas altitudes. Al igual que en el estudio de Kim y Kang (2007), también se generó nubosidad orográfica o de retención a barlovento de la Sierra de Guadarrama. Asimismo, se ha corroborado en las simulaciones de WRF y HARMONIE-AROME que las bandas nubosas se forman en las corrientes verticales ascendentes debido a procesos adiabáticos de expansión que producen incrementos del LWC y disminuciones de la temperatura (Smith et al., 2002; Geresdi y Rasmussen, 2005). Los resultados de LWC obtenidos en la caracterización de las ondas de montaña muestran para ambos modelos que en el 69% de los eventos de ondas de montaña simulados por ambos modelos el LWC es mayor de 0.1 g/kg, suficiente para generar un riesgo ligero de engelamiento en caso de darse las condiciones térmicas adecuadas (Tafferner et al., 2003). En lo que respecta a la temperatura, cabe recordar que la posible formación de engelamiento está condicionada a la presencia de LWC y a temperaturas inferiores a 0 ºC. Tal y como se ha explicado en la sección 3.2, el proceso de nucleación del hielo es menos eficiente que el proceso de condensación cuando las temperaturas son superiores a -15 ºC. Los resultados de las simulaciones en los que se analiza la presencia de agua líquida junto con temperaturas negativas corroboran que, en el 90% de los eventos de ondas de montaña simulados por el WRF y en el 93% de los eventos simulados por el HARMONIE-AROME, la temperatura se encontraba en el intervalo [-15, 0] ºC. Vaillancourt et al. (2002) señalan que los modelos numéricos no son capaces de predecir con precisión la concentración de las 131 gotas de agua subfundida ya que las parametrizaciones que se usan normalmente sobreestiman la presencia y la cantidad de LWC en fase sólida. Por el contrario, la concentración de agua líquida subfundida es infraestimada. Este hecho provoca gran incertidumbre a la hora de predecir condiciones de engelamiento con precisión. Sin embargo, el episodio de engelamiento reportado por Bolgiani et al. (2018) cerca de la Sierra de Guadarrama fue correctamente simulado por el WRF y el HARMONIE-AROME al obtenerse temperaturas en torno a -6 ºC y un LWC de 0.7 g/kg (HARMONIE-AROME) y 1.1 g/kg (WRF), lo que podría considerarse como un episodio de engelamiento moderado (Tafferner et al., 2003). Para estudiar la turbulencia asociada a las ondas de montaña se realizaron cálculos de EDR a sotavento de la Sierra de Guadarrama. Sin embargo, las simulaciones de esta variable son difíciles de validar, ya que solo sería posible mediante los informes emitidos por los pilotos durante el vuelo (PIREPS) o LIDARs en la zona de estudio. Los percentiles calculados para esta variable mostraron bastantes diferencias entre el HARMONIE-AROME y el WRF, con valores de turbulencia mayores para este último. Al intentar encontrar una explicación a esta diferencia, se observó que el viento simulado por el HARMONIE- AROME era menor (en torno a 5 m/s) que el obtenido por el WRF en los primeros 3 km. Esta infraestimación del HARMONIE-AROME respecto al WRF fue también observada, en menor medida, en la caracterización que se realizó del viento a barlovento. Análogamente, otros estudios relacionados con parques eólicos demostraron una infraestimación del HARMONIE-AROME (Rasheed et al., 2014) y una sobreestimación del WRF (Carvalho et al., 2014) de la velocidad del viento. De acuerdo con las categorías de turbulencia definidas por Sharman et al. (2006) para aviones medianos, en el 59 % de los eventos de ondas de montaña sobre la Sierra de Guadarrama la turbulencia simulada por el WRF sería moderada. Sin embargo, para el HARMONIE-AROME este porcentaje decrece hasta el 43%. La turbulencia severa (EDR > 44) se encontraría en el 5% de los eventos simulados por WRF y en el 2% para HARMONIE-AROME. El análisis y simulación de eventos de ondas de montaña y la caracterización de las variables implicadas en su formación mediante el uso de los modelos WRF y HARMONIE- AROME en la zona de estudio, ha permitido desarrollar un sistema de avisos mediante arboles de decisión, estructurados en tres categorías: avisos para eventos de ondas de montaña (cuando se consideran los umbrales de dirección y velocidad del viento y 6. Discusión CAPÍTULO 6. Discusión 132 estabilidad estática), avisos de nubosidad asociada a las ondas de montaña (cuando además se establece que LWC > 0) y avisos de engelamiento (cuando la temperatura es < 0 ºC y se cumplen los requisitos de los avisos anteriores). Los resultados de la validación de este sistema de avisos han sido satisfactorios con valores de POD superiores al 60% para ambos modelos y de PC superiores al 70%. Los resultados de POD y FAR para el modelo WRF en los avisos de nubosidad asociada a ondas de montaña, en los que se tiene en cuenta la presencia de LWC, son muy similares a los obtenidos por Merino et al. (2019) en el que se validó el LWC con medidas directas en las nubes de onda procedentes de instrumentación a bordo de diversos vuelos científicos. Otros estudios relacionados corroboraron que el LWC tiende a ser infraestimado por el modelo WRF (Naud et al., 2014: Fernández-González et al., 2015, Huang et al., 2015 y Merino et al., 2019). Esta infraestimación también es observada en los resultados de esta tesis doctoral tanto con WRF como con HARMONIE- AROME. Además de los avisos mencionados anteriormente, un cuarto aviso relacionado con la turbulencia asociada a las ondas de montaña fue incluido en una nueva rama en los árboles de decisión desarrollados anteriormente. Este aviso de turbulencia asociada a las ondas de montaña será activado cuando se tienen en cuenta los umbrales de dirección y velocidad del viento, estabilidad estática y EDR). El reporte de turbulencia de Bolgiani et al. (2018) del 28 de febrero de 2017 en las cercanías de la Sierra de Guadarrama fue usado para validar correctamente este aviso de turbulencia asociado a las ondas de montaña. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos se puede considerar que este sistema de avisos puede resultar de gran utilidad si se tiene en cuenta la turbulencia. Además, tal y como realiza actualmente la Aviation Weather Center de NOAA con el producto GTG (desarrollado para emitir pronósticos operativos de turbulencia en EE. UU) se podría implementar una herramienta operacional para alertar de la presencia de ondas de montaña en la Península Ibérica. 133 CAPÍTULO 7 Conclusiones En esta tesis doctoral se han analizado, caracterizado y comparado episodios de ondas de montaña en el entorno del aeropuerto LEMD utilizándose dos modelos numéricos de predicción meteorológica, WRF y HARMONIE-AROME. La temperatura de brillo procedente de la base de datos del MSG-SEVIRI ha servido como variable observacional para la validación frente a la temperatura de brillo obtenida por ambos modelos meteorológicos. Posteriormente se ha realizado una caracterización de las ondas de montaña durante los meses de invierno del año 2001 a 2010. Para ello, se han calculado los percentiles de varias variables meteorológicas simuladas que intervienen en la formación de ondas de montaña en varios puntos distribuidos a barlovento, sotavento y sobre la Sierra de Guadarrama. A partir de los resultados de la caracterización se ha desarrollado un sistema de avisos mediante la construcción de árboles de decisión para eventos de ondas de montaña, con y sin nubosidad asociada, y engelamiento. Finalmente, la turbulencia ha sido estudiada mediante la simulación de corrientes verticales y el cálculo de EDR a sotavento de la Sierra de Guadarrama. Tanto los resultados del análisis de sensibilidad, como los de la caracterización y el sistema de avisos han sido comparados entre ambos modelos. Las principales conclusiones que se pueden extraer de esta tesis doctoral son enumeradas a continuación con relación a los objetivos planteados en el capítulo 2: Objetivo 1: Elaboración de una base de datos de episodios de ondas de montaña en el entorno del aeropuerto LEMD. CAPÍTULO 7. Conclusiones 134  Se ha elaborado una base de datos con 327 episodios de ondas de montaña en la zona de estudio mediante la observación de imágenes del MSG-SEVIRI durante los meses de noviembre a marzo de los últimos 20 años (2001-2020).  Para seleccionar los eventos de ondas de montaña más notables se establecieron una serie de criterios de obligado cumplimiento a través de los datos del MSG- SEVIRI: presencia de al menos 3 bandas nubosas alternas al sureste de la Sierra de Guadarrama con longitudes de onda y longitudes transversales mínimas de 15 km y temperaturas de brillo de la nubosidad asociada a las ondas de montaña comprendidas entre 260 y 275 K. Objetivo 2: Realización de análisis de sensibilidad de diferentes parametrizaciones físicas del modelo WRF.  Los esquemas de microfísica empleados en el análisis de sensibilidad muestran mayores diferencias que las obtenidas por los esquemas de PBL analizados. Por ello, se puede concluir que la microfísica escogida tiene mayor relevancia en las simulaciones de las ondas de montaña que la PBL.  De los cinco esquemas de microfísica evaluados, los experimentos que contienen la Thompson y WRF single-moment 6-class son los únicos capaces de simular de forma adecuada la nubosidad lenticular asociada a ondas de montaña.  El análisis de sensibilidad de las diferentes parametrizaciones de WRF para diagnosticar ondas de montaña mediante la temperatura de brillo reveló que el mejor esquema de parametrización para simular estos eventos es el formado por la microfísica de Thompson combinado con el de PBL de Yonsei-Univeristy. Objetivo 3: Modelización de los episodios de ondas de montaña usando los modelos WRF y HARMONIE-AROME. 135  Es posible diagnosticar nubosidad asociada a ondas de montaña a través de las imágenes de pseudosatélite del canal infrarrojo obtenidas por ambos modelos meteorológicos.  La temperatura de brillo en los eventos analizados de ondas de montaña con nubosidad asociada tiene un rango de variación entre 260-275 K. Los resultados han demostrado que el modelo WRF simula mejor que el modelo HARMONIE- AROME este rango de temperatura. Para el conjunto de temperaturas de brillo analizado, el modelo WRF las infraestima, mientras que el HARMONIE- AROME las sobreestima. Objetivo 4: Caracterización de las variables atmosféricas que favorecen la generación de ondas de montaña y el engelamiento asociado en la zona de estudio.  El análisis de las múltiples variables implicadas permite comprobar que la simulación del fenómeno con los experimentos seleccionados es correcta. Los procesos físicos que forman una onda de montaña están adecuadamente simulados y se puede considerar que los modelos son certeros en la reproducción de la nubosidad asociada.  Los resultados de los percentiles de las variables implicadas en la formación de ondas de montaña tanto para el modelo WRF como para el HARMONIE-AROME (Tabla 5) pueden resumirse de la siguiente manera: o La dirección del viento es muy similar entre ambos modelos o Las velocidades del viento y los valores máximos de LWC son menores en el HARMONIE-AROME o La estabilidad estática simulada por WRF toma valores tanto inestables (negativos) como estables (positivos), mientras que para HARMONIE- AROME su rango se encuentra entre la neutralidad y la ligera estabilidad atmosférica. o El rango de temperatura mínima es ligeramente mayor en WRF que en HARMONIE-AROME. 7. Conclusiones CAPÍTULO 7. Conclusiones 136 Tabla 5. Percentiles (P) calculados para WRF y HARMONIE-AROME de las diferentes variables que intervienen en la formación de nubosidad asociada a las ondas de montaña WRF HARMONIE -AROME Dirección viento (grados) Barlovento P10 295 294 P25 308 310 P50 326 328 P75 346 346 P90 003 359 Velocidad viento (m/s) Barlovento P10 12.7 11.7 P25 15.2 13.6 P50 17.9 16.0 P75 20.7 18.9 P90 24.2 21.7 Estabilidad estática (K/Pa) Guadarrama P10 -0.0600 0.0002 P25 -0.0200 0.0004 P50 0.0000 0.0007 P75 0.0200 0.0011 P90 0.0500 0.0014 Máx. LWC (g/kg) Sotavento P10 0.00 0.00 P25 0.02 0.05 P50 0.34 0.28 P75 0.76 0.47 P90 1.06 0.72 Mín. Temperatura (ºC) Sotavento P10 -14.7 -13.6 P25 -10.8 -10.6 P50 -8.2 -7.9 P75 -4.5 -5.3 P90 -2.0 -2.4 Objetivo 5: Desarrollo de un método de alertas de ondas de montaña en la zona de estudio.  La caracterización de las variables implicadas en la formación de eventos de ondas de montaña ha permitido desarrollar un sistema de avisos mediante arboles de decisión, organizados en tres categorías: avisos para eventos de ondas de montaña (cuando los umbrales de dirección y velocidad del viento y estabilidad estática son considerados), avisos de nubosidad asociada a las ondas de montaña (cuando 137 también se cumple que el LWC > 0) y avisos de engelamiento (cuando la temperatura es < 0 ºC).  Los resultados de los skill scores para la validación del sistema de avisos desarrollado muestran porcentajes correctos de detección superiores al 70% para ambos modelos. Sin embargo, el WRF obtiene consigue mejores resultados para los avisos de ondas de montaña y el HARMONIE-AROME para los de engelamiento. Objetivo 6: Modelización y caracterización de la turbulencia asociada a eventos de ondas de montaña.  Se ha simulado turbulencia asociada a ondas de montaña mediante el cálculo de EDR y de corrientes verticales a sotavento de la Sierra de Guadarrama, encontrándose también presencia de CAT. Sin embargo, se ha encontrado mayor turbulencia cuando existe nubosidad asociada a las ondas de montaña.  La caracterización del cálculo de EDR muestra que WRF simula valores mayores de turbulencia que HARMONIE-AROME. Asimismo, se ha obtenido que en el 59% de los eventos de ondas de montaña simulados por WRF la turbulencia es moderada, decreciendo este porcentaje al 43% para HARMONIE-AROME.  Un nuevo aviso de turbulencia asociado con ondas de montaña fue desarrollado mediante la inclusión del valor umbral de EDR en una nueva rama en los árboles de decisión realizados en el objetivo 5. Así, el aviso de turbulencia asociada a ondas de montaña considera los umbrales de dirección y velocidad del viento, estabilidad estática y EDR. Este aviso fue validado satisfactoriamente con un informe de turbulencia en el área de estudio. Los resultados obtenidos y presentados en esta tesis doctoral pueden ayudar a ampliar el conocimiento sobre la simulación de eventos de ondas de montaña mediante modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución en la zona de estudio. Los 7. Conclusiones CAPÍTULO 7. Conclusiones 138 resultados derivados pueden ayudar a pronosticar estos eventos y mejorar la seguridad aérea en fenómenos meteorológicos adversos como la turbulencia y el engelamiento asociados a las ondas de montaña. Adicionalmente el sistema de avisos desarrollado también puede servir de ayuda junto con otras herramientas de pronóstico ya existentes. 139 CAPÍTULO 8 Futuros Trabajos de Investigación Tal y como se ha explicado en esta tesis doctoral y en la bibliografía existente, las ondas de montaña y sus fenómenos asociados son de gran influencia en el transporte aéreo. Los modelos numéricos de predicción meteorológica son capaces de simular estos eventos de forma adecuada. Sin embargo, la capacidad de estos modelos es aún limitada y puede ser mejorada mediante la introducción de nuevas parametrizaciones físicas y otras herramientas de pronóstico. Además, la reciente apertura de los datos del modelo meteorológico de predicción numérica HARMONIE-AROME proporciona una nueva y potente herramienta que permitirá realizar investigaciones relacionadas con las ondas de montaña con el fin de mejorar este modelo para su pronóstico. Son varios los aeropuertos existentes en la Península Ibérica que se ven afectados por eventos de ondas de montaña como pueden ser los localizados en Barcelona (LEBL), Granada (LEGR), León (LELN), Málaga (LEMG), Murcia (LEMI), Zaragoza (LEZG)… Consecuentemente, una de las líneas de investigación futuras es realizar una caracterización de las ondas de montaña que afectan a estos aeropuertos y realizar una climatología de las ondas de montaña en el resto de España. Mediante la caracterización de los eventos en otros aeropuertos se prevé perfeccionar los sistemas actuales y desarrollar nuevas herramientas de avisos de turbulencia y engelamiento asociados. CAPÍTULO 8. Futuros Trabajos de Investigación 140 Por otro lado, la disponibilidad de más datos observacionales haría posible una mejor verificación de los modelos y mejoras en el pronóstico de los fenómenos estudiados. Si los datos observacionales llegasen a ser suficientes, la aplicación de nuevas tecnologías como el big data y la inteligencia artificial permitirán aumentar aún más la calidad de las simulaciones para realizar pronósticos a corto plazo de las ondas de montaña. El uso de la inteligencia artificial junto con la asimilación de datos de los modelos meteorológicos podría suponer un gran avance en la mejora de la seguridad aérea frente a estos fenómenos. 141 Bibliografía Arrillaga, J. A., Jiménez, P., Vilà‐guerau De Arellano, J., Jiménez, M. A., Román‐Cascón, C., Sastre, M., & Yagüe, C. (2020). Analyzing the Synoptic‐, Meso‐and Local‐Scale Involved in Sea Breeze Formation and Frontal Characteristics. 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Bibliografía 153 APÉNDICE A Listado de Publicaciones Artículos del compendio de publicaciones:  Díaz-Fernández, J., Quitián-Hernández, L., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., García- Gago, A., Fernández-González, S., Valero, F., Merino, A., García-Ortega, E., Sánchez, J.L., Sastre, M., & Martín, M.L. (2020). Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid-Barajas airport using the WRF model. Advances in Meteorology 2020 https://doi.org/10.1155/2020/8871546.  Díaz-Fernández, J., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Sastre, M., Valero, F., Sebastián-Martín, L.I., Fernández-González, S., López, L., & Martín, M.L. (2021). On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast. Atmospheric Research. 258. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105620.  Díaz-Fernández, J., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Quitián-Hernández, L., Sastre, M., Valero, F., Farrán, J.I., González-Alemán, J.J., & Martín, M.L. (2021). Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings. Atmospheric Research. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105890.  Díaz-Fernández, J., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Sastre, M., Valero, F., & Martín, M.L. (2021). Evaluation of turbulence in the comparison of the WRF and HARMONIE-AROME models ability for mountain wave warning. Atmospheric Research. To be submitted. APÉNDICE A 8. Listado de Publicaciones 154 Publicaciones como coautor durante el periodo predoctoral:  Merino, A., García-Ortega, E., Fernández-González, S., Díaz-Fernández, J., Quitián- Hernández, L., Martín, M.L., López, L., Marcos, J.L., Valero, F., & Sánchez, J.L. (2019). Aircraft Icing: In-Cloud Measurements and Sensitivity to Physical Parameterizations. Geophysical Resesearch Letters 46, 11559–11567. https://doi.org/10.1029/2019GL084424.  Quitián-Hernández, L., Bolgiani, P., Santos-Muñoz, D., Sastre, M., Díaz-Fernández, J., González-Alemán, J. J., Farrán, J. I., Lopez, L., Valero, F., & Martín, M. L. (2021). Analysis of the October 2014 subtropical cyclone using the WRF and the HARMONIE-AROME numerical models: Assessment against observations. Atmospheric Research. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105697.  Bolgiani, P., Calvo-Sancho, C., Díaz-Fernández, J., Quitián-Hernández, L., Sastre, M., Santos-Muñoz, D., Farrán, J.I., González-Alemán, J.J., Valero, F., Martín, M.L., 2021. Kinetic Energy Climatology and Effective Resolution for the ERA5 Reanalysis. Research Square. DOI: 10.21203/rs.3.rs-872450/v1. Under Review. 155 APÉNDICE B Listado de Acrónimos ALADIN: Aire Limitée Adaptation Dynamique Développment International. ARW: Advanced Research WRF. CAT: Clear Air Turbulence (Turbulencia en aire claro). CFSR: Climate Forecast System Reanalysis. CIAIAC: Comisión de Investigación de Accidentes e Incidentes de Aviación Civil. ECMWF: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. EDR: Eddy Dissipation Rate. EUMETSAT: European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites. GERB: Geostationary Earth Radiation Budget. GFS: Global Forecasting System. GTG: Graphical Turbulence Guidance. HARMONIE-AROME: HIRLAM–ALADIN Research on Mesoscale Operational NWP in Euromed - Applications of Research to Operations at Mesoscale. HIRLAM: High Resolution Limited Area Model. HRV: High Resolution Visible (Visible de alta resolución). IFS: Integrated Forecast System. APÉNDICE B 8. Listado de Acrónimos 156 LECU: Aeropuerto de Madrid-Cuatro Vientos, según el código de la Organización de Aviación Civil Internacional. LEGT: Base aérea de Getafe, según el código de la Organización de Aviación Civil Internacional. LEMD: Aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas, según el código de la Organización de Aviación Civil Internacional. LETO: Base aérea de Torrejón de Ardoz, según el código de la Organización de Aviación Civil Internacional. LIDAR: Light Detection and Ranging LWC: Liquid Water Content (Contenido de agua líquida). MSG: METEOSAT Second Generation (METEOSAT de segunda generación). NCAR: National Center for Atmospheric Research. NCEP: National Center for Environmental Prediction. NMM: Non-hydrostatic Mesoscale Model. NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration. PIREP: Pilot report. (Informes de pilotos). SEVIRI: Spinning Enhanced Visible Infrared Imager. SIGMET: Significant Meteorological Report. SLD: Supercooled Large Drops. (Gotas grandes subfundidas). TKE: Turbulence Kinetic Energy (Energía Cinética Turbulenta). WMO: World Meteorological Organization. WRF: Weather Research and Forecasting. Tesis Javier Díaz Fernández Portada Agradecimientos Resumen Abstract Índice General Introducción 1.1 Motivación Objetivos Conceptos Físicos y Meteorológicos 3.1 Ondas de Montaña 3.1.1 Configuraciones sinópticas 3.2 Engelamiento 3.3 Turbulencia Metodología 4.1 Área de Estudio 4.2 Selección de eventos 4.3 Modelos Numéricos de Predicción Meteorológica 4.3.1 WRF 4.3.2 HARMONIE-AROME 4.4 Datos observacionales 4.4.1 Satélite METEOSAT 4.4.2 Radiosondeos 4.5 Herramientas estadísticas Resultados 5.1 Mountain waves analysis in the vicinity of the Madrid-Barajas airport using the WRF model 5.2 On the characterization of mountain waves and the development of a warning method for aviation safety using WRF forecast 5.3 Comparison of the WRF and HARMONIE models ability for mountain wave warnings 5.4 Evaluation of turbulence in the comparison of the WRF and HARMONIE-AROME models ability for mountain wave warning Discusión Conclusiones Futuros Trabajos de Investigación Bibliografía Listado de Publicaciones Listado de Acrónimos