Norte1 ?Predicción de la actividad convectiva en Mendoza a partir de un modelo estadístico y su combinación con el modelo Eta-PRM?

DIEGO ARANEO; JOAS GRASSI; FEDERICO AUGUSTO NORTE

SAN JUAN

Conferencia; X? XXVI Reunión Científica de la Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas. AAGG; 2014

ASOCIACION ARGENTINA DE GEOFISICOS Y GEODESTAS

En este trabajo se ajustó un modelo estadístico probabilístico (SM) con el fin de predecir la ocurrencia de eventos de convección profunda en la provincia de Mendoza. A continuación, el SM resultante se combinó con las previsiones a 5-días del modelo regional ETA-PRM a fin de probar la eficiencia de la combinación SM-ETA en la predicción de los eventos convectivos sobre la región.Se utilizaron radiosondeos de la estación Mendoza-Aero (Servicio Meteorológico Nacional) correspondientes a las 12 UTC en los períodos de octubre-marzo de 2005-2013 para obtener los perfiles de temperatura (T), punto de rocío (Td) y vientos. Los datos fueron separados en conjuntos de 320 casos para ajustar el SM y 339 para validar las predicciones. Para el ajuste del SM se definió un índice de ocurrencia de convección (C) de acuerdo con las observaciones reportadas durante 24 horas a partir de las 9 y las 12 UTC del día correspondiente a cada sondeo.Primeramente se aplicó el Análisis de Componentes Principales (PCA) para determinar los principales patrones del perfil vertical de T y Td en los niveles estándar de 925, 850, 700, 500, 400 y 300 hPa. Con el fin de construir el SM, las cargas resultantes de los PC, la helicidad, la cortante de diferentes capas y la CAPE se utilizaron como predictores en un ajuste de regresión logística múltiple tomando el índice C como variable de respuesta.El PCA resultó útil para obtener los patrones del perfil vertical de T y Td. El SM ajustado con estos patrones como predictores revela un aumento (disminución) en la probabilidad de convección con un fuerte (débil) gradiente térmico entre la troposfera baja y media, y alto (bajo) contenido de humedad en las capas inferiores.Los perfiles de T y Td resultaron las mejores variables predictoras para el SM. Tomando 0.5 como la probabilidad de corte (es decir, la probabilidad que discrimina entre los casos de ocurrencia y no ocurrencia de convección profunda), la eficacia del SM resultó de alrededor del 80% utilizando sólo los perfiles de T y Td, la cual no mejora significativa al introducir otros predictores como helicidad, cortante, CAPE, o rotando las componentes. Tampoco se obtuvieron mejores resultados al adelantar la hora de observación (rango de validez del pronóstico) de las 12 a las 9 UTC.Para la combinación del SM con el modelo ETA-PRM (es decir, la utilización de los perfiles de T y Td de las salidas a 5 días del ETA como predictores en el SM), las eficiencias van desde alrededor del 72 al 64% para 0 a 4 días de previsión respectivamente.La probabilidad de corte también se puede optimizar para mejorar la eficacia. Tomando 0.57 como la probabilidad de corte, la eficacia del SM se puede elevar a aproximadamente 83%. Por otro lado, optimizando las probabilidades de corte, la eficacia de la combinación ETA-SM se puede aumentar hasta aproximadamente 73 a 70% para 0 a 4 días de pronóstico respectivamente.