Impacto de asimilar los perfiles verticales de temperatura y humedad del AIRS en el sur de Sudamérica utilizando el sistema WRF-LETKF.

DILLON, MARIA EUGENIA; GARCIA SKABAR, YANINA; KALNAY, EUGENIA; RUIZ, JUAN; COLLINI, ESTELA; MIYOSHI, TAKEMASA

Mar del Plata

Congreso; CONGREMET XII; 2015

Centro Argentino de Meteorólogos

Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir con la menor incertidumbre posible las condiciones iniciales del estado de la atmósfera. Distintos métodos de asimilación de datos abordan esta temática desde diferentes ángulos, y son utilizados operativamente en los centros de predicción más importantes del mundo.En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina se está desarrollando un sistema de asimilación de datos regional, 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 favorableshallados 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.De esta manera, se alcanzarían dos importantes metas en un solo paso: un sistema de asimilación y un pronóstico por ensambles.Con el fin de diseñar un sistema consistente, acorde tanto a las necesidades como a las posibilidades del SMN, se seleccionó el período de los meses de Noviembre y Diciembre de 2012 para evaluar la performance del método con una resolución de 40 km, asimilandolas observaciones disponibles en los archivos PREPBUFR del Global Data Assimilation System. Los resultados obtenidos fueron alentadores acerca del desempeño de este sistema regional, aunque al mismo tiempo se evidenció la falta de datos de temperatura y humedad disponibles para asimilar, debido a la escasez de radiosondeos en Argentina y los paísesvecinos.En este sentido, los perfiles verticales estimados a partir de los datos satelitales del Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) presentan una alternativa confiable. Los mismos tienen una resolución horizontal de aproximadamente 45 km en el nadir, una resolución vertical de 1 km para la temperatura y de 2 km para la humedad relativa, y logran cubrir lasuperficie del globo en aproximadamente un día. Los errores típicos son del orden de 1K para la temperatura, y de 20% para la humedad en la troposfera baja.Es por eso que en este trabajo se propone comparar los análisis obtenidos asimilando las observaciones de los PREPBUFR con un experimento en el cual además se asimilan los perfiles verticales de temperatura y humedad de los AIRS. Siguiendo los resultados de otrosautores se aplica una técnica de thinning de los datos AIRS, con el fin de reducir el efecto de las covarianzas de los errores de las observaciones.El impacto de la asimilación de los datos AIRS se evalúa a través de la verificación de los pronósticos regionales generados a partir de los 2 conjuntos de análisis. A pesar de que esta evaluación está acotada sólo a dos meses, los resultados muestran el potencial del sistema para una aplicación operativa.