Calibración de pronósticos probabilísticos de precipitación en base a promedios Bayesianos: Experimentos utilizando un ensamble multimodelo.

SOLEDAD CARDAZZO, JUAN JOSÉ RUIZ, A. CELESTE SAULO

Buenos Aires

Congreso; X Congreso Argentino de Meteorología, XIII Congreso Latinoamericano e Ibérico de Meteorología.; 2009

Centro Argentino de Meteorologos

El pronóstico probabilístico es una de las maneras de incorporar la incertidumbre asociada a los pronósticos. En particular cuando se utilizan ensambles para obtener pronósticos probabilísticos de precipitación (PPP), los mismos deben ser calibrados de forma tal de corregir el efecto de los errores sistemáticos de los modelos que componen el ensamble. En este trabajo se generaron, calibraron y verificaron los pronósticos probabilísticos de precipitación sobre la región de Sudamérica derivados del sistema de Super Ensamble de Modelos (SMES) desarrollado en la Universidad de San Pablo. Se evaluó el desempeño de dos métodos de calibración, uno basado en el histograma de rangos y otro método basado en el promedio bayesiano que a diferencia del anterior permite incorporar los errores sistemáticos de cada uno de los miembros por separado e incorporar información sobre el desempeño de cada miembro del ensamble. Los resultados muestran que ambas técnicas de calibración permitieron mejorar la confiabilidad del pronóstico.