Evaluación de pronósticos numéricos calibrados subestacionales de la temperatura mínima y máxima

Fil: Godoy, Alejandro Aníbal. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Adm...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Godoy, Alejandro Aníbal, Cutraro, Federico
Formato: Informe técnico
Lenguaje:Español
Publicado: Servicio Meteorológico Nacional. 2024
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12160/2674
Aporte de:
id I63-R169-20.500.12160-2674
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spelling I63-R169-20.500.12160-26742024-04-25T16:23:12Z Evaluación de pronósticos numéricos calibrados subestacionales de la temperatura mínima y máxima Godoy, Alejandro Aníbal Cutraro, Federico CALIBRACIÓN PRONÓSTICO SEMANAL TEMPERATURA Fil: Godoy, Alejandro Aníbal. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. El pronóstico semanal de temperatura es utilizado por varios sectores para conocer las perspectivas a mayor plazo. En este trabajo se evalúa la calidad de dos técnicas de calibración aplicadas a la temperatura máxima y la temperatura mínima semanal del pronóstico numérico del modelo GFS en un plazo de dos semanas. Las metodologías utilizadas son la BC-NOAA y la Regresión Adaptada basada en el Filtro de Kalman (RAFK). Los resultados muestran que ambas metodologías presentan un buen desempeño en corregir los errores sistemáticos del pronóstico. Sin embargo la metodología RAFK tiene mayores posibilidades de mejora al utilizar datos observados de estaciones. Se analizó también un caso de estudio para una ola de calor que afectó a gran parte del país en la que ambas metodologías lograron reducir un fuerte bias cálido en el pronóstico y en el caso de RAFK, también se observó una mejora en el pronóstico probabilístico. The weekly temperature forecast is used by various sectors to estimate the longer-term outlook. In this work, the quality of two calibration techniques applied to the weekly maximum temperature and minimum temperature forecast of the GFS numerical model over a period of two weeks is evaluated. The methodologies used are BC-NOAA and Adapted Regression based on the Kalman Filter (RAFK). The results show that both methodologies present good performance in correcting systematic forecast errors. However, the RAFK methodology has greater possibilities for improvement by using observed data from stations. A case study was also analyzed for a heat wave that affected a large part of the country in which both methodologies managed to reduce a strong warm bias in the forecast and in the case of RAFK, an improvement in the probabilistic forecast was also observed. 2024-01-15T17:17:16Z 2024-01-15T17:17:16Z 2024-01 Informe técnico Godoy, A. A., F. Cutraro, 2024: Evaluación de pronósticos numéricos calibrados de la temperatura semanal. Nota Técnica SMN 2024-159. http://hdl.handle.net/20.500.12160/2674 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Servicio Meteorológico Nacional.
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