Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina

Mostrar todas las versiones(3)

Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir las condiciones iniciales del estado de la atmósfera. Distintos métodos de asimilación de datos abordan esta temática desde diferentes ángulos. En la presente tesis se propone el desarrollo de un sistema de asimilación de...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Dillon, María Eugenia
Formato: Tesis Doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
ASIMILACION DE DATOS
LETKF
PRONOSTICOS
DATA ASSIMILATION
FORECASTS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6387_Dillon
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id todo:tesis_n6387_Dillon
record_format dspace
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-134
collection Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA)
language Español
orig_language_str_mv Español
topic ASIMILACION DE DATOS
LETKF
PRONOSTICOS
DATA ASSIMILATION
LETKF
FORECASTS
spellingShingle ASIMILACION DE DATOS
LETKF
PRONOSTICOS
DATA ASSIMILATION
LETKF
FORECASTS
Dillon, María Eugenia
Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
topic_facet ASIMILACION DE DATOS
LETKF
PRONOSTICOS
DATA ASSIMILATION
LETKF
FORECASTS
description Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir las condiciones iniciales del estado de la atmósfera. Distintos métodos de asimilación de datos abordan esta temática desde diferentes ángulos. En la presente tesis se propone el desarrollo de un sistema de asimilación de datos regional en Argentina, utilizando el Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado con el modelo WRF (Weather Research and Forecasting Modeling System). La elección de este método responde no sólo a los resultados favorables hallados por muchos autores, sino también a su eficiencia computacional y, principalmente, a la posibilidad de generar pronósticos probabilísticos a partir de un ensamble de análisis. El objetivo general es avanzar en el diseño de un sistema de asimilación de datos reales en la región. Con ese fin se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto de diferentes factores en los análisis y pronósticos generados por el sistema de asimilación. Se evaluó el efecto producido al considerar el error del modelo mediante la utilización de una configuración multi esquema, compuesta por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. También se estudió la sensibilidad a la inclusión de diferentes conjuntos de observaciones. Asimismo,se incluyeron perturbaciones en las condiciones de borde de los pronósticos con el fin de aumentar la dispersión del ensamble. Los resultados obtenidos muestran que tanto la implementación de un sistema multi esquema como la inclusión de perfiles verticales termodinámicos en la asimilación impactan positivamente en los análisis y pronósticos. Estos experimentos numéricos representan las bases para el diseño de un sistema de asimilación de datos reales eficiente para la región, ya que los resultados evidencian que su implementación es factible y que posee un gran potencial para una mejora continua.
format Tesis Doctoral
author Dillon, María Eugenia
author_facet Dillon, María Eugenia
author_sort Dillon, María Eugenia
title Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
title_short Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
title_full Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
title_fullStr Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
title_full_unstemmed Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina
title_sort asimilación de datos reales a escala regional en argentina
publishDate 2017
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6387_Dillon
work_keys_str_mv AT dillonmariaeugenia asimilaciondedatosrealesaescalaregionalenargentina
AT dillonmariaeugenia realdataassimilationinaregionalscaleoverargentina
_version_ 1782029715160170496
spelling todo:tesis_n6387_Dillon2023-10-03T13:08:15Z Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina Real data assimilation in a regional scale over Argentina Dillon, María Eugenia ASIMILACION DE DATOS LETKF PRONOSTICOS DATA ASSIMILATION LETKF FORECASTS Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir las condiciones iniciales del estado de la atmósfera. Distintos métodos de asimilación de datos abordan esta temática desde diferentes ángulos. En la presente tesis se propone el desarrollo de un sistema de asimilación de datos regional en Argentina, utilizando el Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado con el modelo WRF (Weather Research and Forecasting Modeling System). La elección de este método responde no sólo a los resultados favorables hallados por muchos autores, sino también a su eficiencia computacional y, principalmente, a la posibilidad de generar pronósticos probabilísticos a partir de un ensamble de análisis. El objetivo general es avanzar en el diseño de un sistema de asimilación de datos reales en la región. Con ese fin se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto de diferentes factores en los análisis y pronósticos generados por el sistema de asimilación. Se evaluó el efecto producido al considerar el error del modelo mediante la utilización de una configuración multi esquema, compuesta por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. También se estudió la sensibilidad a la inclusión de diferentes conjuntos de observaciones. Asimismo,se incluyeron perturbaciones en las condiciones de borde de los pronósticos con el fin de aumentar la dispersión del ensamble. Los resultados obtenidos muestran que tanto la implementación de un sistema multi esquema como la inclusión de perfiles verticales termodinámicos en la asimilación impactan positivamente en los análisis y pronósticos. Estos experimentos numéricos representan las bases para el diseño de un sistema de asimilación de datos reales eficiente para la región, ya que los resultados evidencian que su implementación es factible y que posee un gran potencial para una mejora continua. One of the big challenges in numerical weather prediction is to reduce the uncertainty in theestimation of the atmospheric state. This issue is addressed by different data assimilation methods,which are used operationally at the most important prediction centers of the world. In this thesis, thedevelopment of a regional data assimilation system in Argentina is proposed, using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) coupled with the Weather Research and Forecasting Model (WRF). The selection of this method is motivated not only by the favorable results obtained by many authors,but also by its computational efficiency and, very importantly, by the possibility of generatingprobabilistic forecasts from an ensemble of analyses. With the aim of design a regional real data assimilation system, numerical experiments have beencarried out for a 2 months period to evaluate the impact of different factors on the analyses andforecasts generated by the assimilation system. A multi-scheme configuration combining cumulus andplanetary boundary layer parameterizations was implemented, in order to evaluate the effects ofconsidering the model error. Also, the sensitivity of the inclusion of different type of observations wasstudied. As well, boundary perturbations were included to increase the ensemble spread. The results show that both the implementation of the multi-scheme system and the inclusion ofthermodynamic vertical profiles in the assimilation, impact positively in analyses and forecasts. Thesenumerical experiments represent the basis for the design of an efficient real data assimilation systemfor the region, as the results evidence that its implementation is feasible and that it has the potentialfor a continuous improvement. Fil: Dillon, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2017 Tesis Doctoral PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6387_Dillon

Ejemplares similares