IMPACTO DE ASIMILAR LOS PERFILES VERTICALES DE TEMPERATURA Y HUMEDAD DEL AIRS EN EL SUR DE SUDAMÉRICA UTILIZANDO EL SISTEMA WRF-LETKF

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

Mar del Plata

Congreso; XII Congreso Argentino de Meteorologia; 2015

Centro Argentino de Meteorologos

Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir con lamenor incertidumbre posible las condiciones iniciales del estado de la atmósfera. Distintosmétodos de asimilación de datos abordan esta temática desde diferentes ángulos, y sonutilizados operativamente en los centros de predicción más importantes del mundo.En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina se está desarrollando unsistema de asimilación de datos regional, utilizando el Local Ensemble Transform KalmanFilter (LETKF) acoplado con el modelo WRF (Weather Research and ForecastingModeling 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 deasimilación y un pronóstico por ensambles.Con el fin de diseñar un sistema consistente, acorde tanto a las necesidades como a lasposibilidades del SMN, se seleccionó el período de los meses de Noviembre y Diciembrede 2012 para evaluar la performance del método con una resolución de 40 km, asimilandolas observaciones disponibles en los archivos PREPBUFR del Global Data AssimilationSystem. Los resultados obtenidos fueron alentadores acerca del desempeño de este sistemaregional, aunque al mismo tiempo se evidenció la falta de datos de temperatura y humedaddisponibles 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 delAtmospheric Infrared Sounder (AIRS) presentan una alternativa confiable. Los mismostienen una resolución horizontal de aproximadamente 45 km en el nadir, una resoluciónvertical 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 1Kpara 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 lasobservaciones de los PREPBUFR con un experimento en el cual además se asimilan losperfiles 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 efectode 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 lospronósticos regionales generados a partir de los 2 conjuntos de análisis. A pesar de que estaevaluación está acotada sólo a dos meses, los resultados muestran el potencial del sistemapara una aplicación operativa.