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La predicción de eventos meteorológicos de alto impacto social y económico constituye undesafío científico actual y es un objetivo primordial en la agenda del Servicio Meteorológico Nacional de Argentina (SMN). Una forma de mejorar la precisión de los pronósticos meteorológicos es optimizando la condición inicial empleada y para ello pueden utilizarse sistemas de asimilación de datos, los cuales al combinar datos de modelos numéricos de la atmósfera con la información provista por diferentes fuentes de observación permiten obtener la mejor estimación posible del estado de la atmósfera en un momento dado. En particular, la incorporación de observaciones locales como las de los radares meteorológicos, permite agregar valor a un sistema de asimilación de datos regional respecto de uno global. En nuestra región, la técnica de asimilación de datos Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF; Hunt y otros, 2007) es la más utilizada y se han obtenido resultados alentadores en diferentes escalas (Dillon 2017; Maldonado y otros, 2020) cuando la misma se encuentra acoplada con el modelo numérico de mesoescala Weather Research and Forecasting (WRF).En los últimos años, dos grandes hitos han permitido al SMN avanzar en el desarrollo eimplementación local de un sistema de asimilación de datos regional de rápida actualización. En 2018 el proyecto RELAMPAGO (Nesbitt y otros, 2021) sentó las bases para el desarrollo del primerprototipo en tiempo real de un sistema de asimilación de datos regional (Dillon y otros, 2021), el cual fue implementado en la supercomputadora CHEYENNE del National Center for AtmosphericResearch debido a la falta de recursos computacionales adecuados en nuestro país. Posteriormente, en 2019 el proyecto CyTALERTA permitió al SMN la adquisición de un sistema de cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés), posibilitando la implementación local de un sistema de asimilación de datos y pronóstico numérico (SAP.SMN).El objetivo de este trabajo es describir la configuración actual del SAP.SMN, el cual tieneimplementado en fase experimental-operativa el sistema de asimilación de datos regional de rápidaactualización LETKF-WRF, haciendo hincapié en los desarrollos generados en los últimos años yevaluando su desempeño a partir de un caso de estudio.La evaluación continua del sistema LETKF-WRF a partir del monitoreo en tiempo real delsistema así como también de diversos casos de estudio ha permitido planificar modificaciones en la estrategia y configuración del SAP.SMN, que se están llevando a cabo en la actualidad, y enfatiza la necesidad de continuar investigando y analizando el impacto de las observaciones asimiladas con el fin de aprovechar todo su potencial en el proceso de asimilación de datos.

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