WRF model - sensitivity experiments to computational environment changes

ANDRÉS LIGHEZZOLO; A MARTINA; G ZIGARAN; D A VIÑAS; ESTEFANÍA NIEVAS LIO; A RODRIGUEZ

Tucuman

Congreso; ARGENCON; 2018

IEEE

Los modelos numéricos del tiempo son una herramienta fundamental para la predicción de eventos hidro-meteorológicos severos que, como es sabido, producen impactos socioeconómicos negativos. Además, su aplicación se ha expandido a diversas ramas de la ciencia y la tecnología. Actualmente es posible encontrar una gran variedad de modelos numéricos de predicción del tiempo, uno de estos modelos es el Weather Research and Forecasting Model (WRF). Una de las bondades de este modelo es que permite su ejecución desde computadoras personales hasta sistemas de alto desempeño (HPC). Además permite optar por un gran abanico de parametrizaciones para representar la física del modelo. Siendo el modelo sensible en sus resultados finales a los cambios en las mismas como lo han demostrado muchos autores. En este trabajo se ejecutó el modelo WRF, a 4km de resolución horizontal, con el fin de detectar y cuantificar posibles cambios en los pronósticos debido a diferentes entornos computacionales ejecutando siempre un mismo caso de prueba. Las diferencias encontradas para una misma simulación fueron comparadas con las diferencias que produce un cambio de parametrización. Los resultados demuestran la existencia de diferencias entre los pronósticos calculados en las distintas plataformas, las cuales en algunos casos pueden ser comparables con las generadas por un cambio en las parametrizaciones.DOI: 10.1109/ARGENCON.2018.8645986