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La red de observaciones utilizada en el sistema de asimilación de datos tiene un rol clave en el desempeño del pronóstico. Con el fin de mantener y actualizar un sistema de asimilación de datos, es esencial evaluar de una manera objetiva el impacto de cada observación utilizada. Langland y Baker (2004) propusieron un método conocido como Forecast Sensitivity to Observation Impact (FSOI) el cual cuantifica en qué medida cada observación mejora o desmejora un pronóstico a través del uso de modelos adjuntos, lo cual es muy costoso computacionalmente. Luego, Liu y Kalnay (2008) plantearon un Ensemble FSOI (EFSO) para el LETKF sin el uso de modelos adjuntos, que fue simplificado por Kalnay y otros (2012) logrando que pueda ser aplicado a cualquier EnKF.El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto de diferentes conjuntos de observaciones en el pronóstico utilizando la técnica EFSO, en un sistema acoplado del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) (Skamarock y otros 2008) y el método de asimilación Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) (Hunt y otros 2007) en nuestro país. Los experimentos se realizaron desde el 05 de noviembre al 10 de diciembre de 2018, teniendo en cuenta un spin-up de 4 días, utilizando 30 días para el análisis de resultados. Se utilizó un ensamble de 20 miembros multifísica con condiciones de borde del GEFS obteniendo análisis cada 6 horas con una resolución horizontal de 20 km. El impacto de las observaciones fue medido a través de los cambios en el error del pronóstico a 6 horas.En este trabajo se implementó exitosamente el EFSO en un sistema de asimilación y pronóstico regional WRF-LETKF en Argentina, durante un período de 30 días. Se demostró el potencial de dicha herramienta para evaluar el impacto de las observaciones en pronósticos regionales a corto plazo

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