Calibración de los pronósticos probabilísticos de precipitación derivados de un super ensamble de modelos utilizando diferentes metodologías

CARDAZZO, S.; RUIZ, J.; SAULO, C.

METEOROLOGICA

CENTRO ARGENTINO DE METEORÓLOGOS

Año: 2010 vol. 35 p. 41 - 51

0325-187X

El pronóstico probabilístico constituye una de las alternativas para 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 y la imperfección del ensamble para representar la evolución de los errores durante el plazo de pronóstico. En este trabajo se generaron, calibraron y verificaron pronósticos probabilísticos de precipitación  derivados del sistema de Super-Ensamble de Modelos (SMES) desarrollado en la Universidad de San Pablo, sobre una sub-región de Sudamérica. Se evaluó el desempeño de diferentes metodologías para la calibración, incluyendo una calibración basada en el promedio Bayesiano que permite incorporar los errores sistemáticos de cada uno de los miembros del ensamble porseparado. Los resultados muestran que las diferentes técnicas implementadas permitieronmejorar la calidad del pronóstico probabilístico, no obstante la técnica más sencillabasada en la calibración de la media del ensamble fue la que mostró los mejoresresultados. Por otra parte, se evaluó la variación de la calidad del pronóstico a lo largo delaño, observándose una significativa mejoría de los índices durante la época invernal.Durante esta misma época, las diferencias entre el pronóstico no calibrado y el calibradoson menores que durante los meses de verano en donde la calibración tiene un impactomayor.