INVESTIGADORES
DILLON Maria Eugenia
artículos
Título:
SENSIBILIDAD DE UN SISTEMA DE ASIMILACIÓN DE DATOS POR ENSAMBLES A DIFERENTES CONFIGURACIONES, IMPLEMENTADO EN EL SUR DE SUDAMÉRICA
Autor/es:
DILLON, MARIA EUGENIA; GARCIA SKABAR, YANINA; KALNAY, EUGENIA; RUIZ, JUAN; COLLINI, ESTELA
Revista:
METEOROLOGICA
Editorial:
CENTRO ARGENTINO DE METEORÓLOGOS
Referencias:
Año: 2019
ISSN:
0325-187X
Resumen:
Uno de los mayores desafíos en la predicción numérica del tiempo es el de reducir la incertidumbre de las condiciones iniciales. Con el fin de abordar esta problemática, variados esfuerzos se están llevando a cabo en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina (SMN). En este artículo se presenta la evaluación del sistema regional de asimilación por ensambles WRF-LETKF (Weather Research and Forecasting model - Local Ensemble Transform Kalman Filter). El dominio cubre el Sur de Sudamérica con una resolución horizontal de 40 km, y el período de prueba utilizado es de dos meses (noviembre y diciembre de 2012). El sistema de asimilación consta de un ensamble de 40 miembros e incorpora observaciones tanto convencionales como provenientes de satélites.En este trabajo, se evaluó el impacto de utilizar un ensamble multi física incluyendo en sus miembros distintas opciones de parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. Se halló que dicha estrategia generalmente produce resultados mejores comparada con un sistema de ensamble en el cual todos los miembros poseen las mismas parametrizaciones. También se exploró la inclusión de bordes perturbados, pero no se encontró un impacto significativo con la metodología propuesta. Otro experimento consistió en la inclusión de los perfiles verticales de temperatura y humedad de los AIRS (Atmospheric Infrared Sounders) en la asimilación, cuya evaluación demostró un impacto positivo en los resultados. Finalmente, se comparó la media de los pronósticos por ensamble inicializados con los análisis de las diferentes variantes del sistema WRF-LETKF con un pronóstico determinístico del WRF inicializado con los análisis provistos por el GFS (Global Forecast System). Si bien generalmente dicha comparación mostró un impacto positivo de la asimilación de datos a escala regional, también mostró la necesidad de que el sistema regional mantenga la información de mayor escala provista por el modelo global.