CALIBRACIÓN DE LOS PRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOS DE PRECIPITACIÓN DERIVADOS DE UN ENSAMBLE MULTI-MODELO UTILIZANDO DIFERENTES METODOLOGIAS.

SOLEDAD CARDAZZO; JUAN RUIZ; CELESTE SAULO

METEOROLOGICA

CENTRO ARGENTINO DE METEORÓLOGOS

Lugar: Buenos Aires; Año: 2010 vol. 35 p. 41 - 52

0325-187X

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 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 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 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 por separado. Los resultados muestran que las diferentes técnicas implementadas permitieron mejorar la calidad del pronóstico probabilístico, no obstante la técnica más sencilla basada en la calibración de la media del ensamble fue la que mostró los mejores resultados. Por otra parte, se evaluó la variación de la calidad del pronóstico a lo largo del año, observándose una significativa mejoría de los índices durante la época invernal. Durante esta misma época, las diferencias entre el pronóstico no calibrado y el calibrado son menores que durante los meses de verano en donde la calibración tiene un impacto mayor.