Climatología de potencial de engelamiento y eventos de engelamiento sobre el territorio continental colombiano

Abstract

El engelamiento en la aviación sucede cuando gotas de agua líquida sobreenfriada en la atmósfera (ALS o SLW por su sigla en inglés), se congelan y crean una capa de hielo en el exterior de las aeronaves, reduciendo la sustentación aerodinámica y causando daños en diferentes sistemas. Debido a la falta de observaciones y plataformas de investigación, Colombia no cuenta con información de frecuencia y distribución espacio-temporal de ambientes favorables para el engelamiento, denominado en este estudio potencial de engelamiento (POTENG); tampoco se evidencia la existencia de métodos para diagnosticar, monitorear y pronosticar este fenómeno, que ha sido relacionado con varios accidentes aéreos en el país.

n el presente estudio se estimó la climatología de POTENG mediante la implementación de dos algoritmos: el Current Icing Product Sonde (CIP-sonde; Bernstein et al. (2007)), adaptado a la disponibilidad de datos en el área de estudio (CIP-sonde-A), y el Supercooled Liquid Water Simulation (SLWS), basado en el ALS explícito calculado por modelos numéricos. Estos algoritmos requieren parámetros meteorológicos en superficie y en altura, para ello, se utilizaron observaciones METAR, radiosondeos y el reanálisis atmosférico de quinta generación del clima global (ERA-5) generado por el Centro Europeo para Pronósticos Meteorolódicos a Medio Plazo (ECMWF).

Se realizaron pruebas para determinar cuál algoritmo detecta con mayor eficiencia eventos registrados a bordo de aeronaves a partir de los datos de ERA-5. También, se seleccionaron 8 casos de estudio en base a reportes y datos de las aeronaves, donde en cuatro de ellos se registra haber experimentado engelamiento y en los otros cuatro no se evidencia reporte directo del fenómeno. Estos casos, fueron analizados a través de observaciones que aportan a la detección de engelamiento y finalmente, se utilizó el Weather Research and Forecasting model (WRF)con la configuración de la Fuerza Aérea Colombiana (FAC), para aplicar los dos algoritmos mencionados anteriormente y evaluarlos a partir de los casos específicos.

Los resultados revelan que a diferencia de SLWS, el algoritmo CIP-SONDE se ajustó más a los reportes de las aeronaves y produjo mejores pronósticos cuando se usó para los casos de estudio. Adicionalmente, se observó que POTENG sigue los patrones climáticos espacio-temporales asociados al ciclo anual de la lluvia y que en los resultados del ciclo diurno, POTENG tiende a ser más alto en horas de la noche y madrugada. En general, los resultados mostraron que el algoritmo CIP-sonde-A se ajustó más a los reportes de las aeronaves y produjo mejores pronósticos cuando se usó para los casos de estudio.

Finalmente, se realizaron recomendaciones para ayudar a disminuir el riesgo en el sector de seguridad aérea, a través del desarrollo de una evaluación y calibración continua de las herramientas de diagnóstico y pronóstico aquí sugeridas. También, se propone hacer una recopilación constante y sistemática en la toma de datos a bordo de aeronaves, reportes e incidentes aéreos asociados a eventos meteorológicos, como el engelamiento y la turbulencia.

Icing in aviation occurs when droplets of supercooled liquid water in the atmosphere (ALS or SLW) freeze and create a layer of ice on the exterior of aircraft, reducing aerodynamic lift and causing damage to aircraft systems. Due to the lack of observations and research platforms, Colombia does not have information on the frequency and spatio-temporal distribution of favorable environments for icing, referred to in this study as icing potential (POTENG); There is also no evidence of the existence of methods to diagnose, monitor and forecast this phenomenon, which has been related to several air accidents in the country.

In the present study the climatology of POTENG was estimated by implementing two algorithms: the Current Icing Product Sonde (CIP-sonde; Berns- tein et al. (2007)), adapted to the availability of data in the study area (CIP-sonde- A), and the Supercooled Liquid Water Simulation (SLWS), based on the explicit ALS calculated by numerical models. These algorithms require meteorological parameters on the surface and in height, for this, METAR observations, radiosonde observations and the fifth generation atmospheric reanalysis of the global climate (ERA-5) generated by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used.

Tests were carried out to determine which algorithm most efficiently detects events recorded on board aircraft from the ERA-5 data. Also, 8 case studies were selected based on reports and aircraft data, where in four of them it is recorded that they had experienced icing and in the other four there was no direct report of the phenomenon. These cases were analyzed through observations that contribute to the detection of icing and finally, the Weather Research and Forecasting model (WRF) was used with the configuration of the Colombian Air Force (FAC), to apply the two algorithms mentioned above and evaluate them from the specific cases.

The results reveal that unlike SLWS, the CIP-SONDE algorithm adjusted more closely to aircraft reports and produced better forecasts when used for case studies. Additionally, it was observed that POTENG follows the spatio-temporal climatic patterns associated with the annual rain cycle and that in the results of the diurnal cycle, POTENG tends to be higher at night and early morning. Overall, the results showed that the CIP-probe-A algorithm got more right to aircraft reports and produced better forecasts when used for case studies.

Finally, recommendations were made to help reduce risk in the aviation security sector, through the development of a continuous evaluation and calibration of the diagnostic and prognostic tools suggested here. Also, it is proposed to make a constant and systematic compilation of data on board aircraft, reports and air incidents associated with meteorological events, such as icing and turbulence.