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Título de Acceso Abierto

Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina

María Eugenia Dillon Yanina García Skabar Eugenia Kalnay

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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
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.
Palabras clave – provistas por el repositorio digital

ASIMILACION DE DATOS; LETKF; PRONOSTICOS; DATA ASSIMILATION; FORECASTS

Disponibilidad
Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2017 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto

Información

Tipo de recurso:

tesis

Idiomas de la publicación

  • español castellano

País de edición

Argentina

Fecha de publicación

Información sobre licencias CC

https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/