Impact of enriched analyses on regional numerical forecasts over Southeastern South America during SALLJEX

During the warm season 2002-2003, the South American Low-Level Jet Experiment (SALLJEX) was carried out in southeastern South America. Taking advantage of the unique database collected in the region, a set of analyses is generated for the SALLJEX period assimilating all available data. The spatial and temporal resolution of this new set of analyses is higher than that of analyses available up to present for southeastern South America. The aim of this paper is to determine the impact of assimilating data into initial fields on mesoscale forecasts in the region, using the Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) with particular emphasis on the South American Low-Level Jet (SALLJ) structure and on rainfall forecasts. For most variables, using analyses with data assimilated as initial fields has positive effects on short term forecast. Such effect is greater in wind variables, but not significant in forecasts longer than 24 hours. In particular, data assimilation does not improve forecasts of 24-hour accumulated rainfall, but it has slight positive effects on accumulated rainfall between 6 and 12 forecast hours. As the main focus is on the representation of the SALLJ, the effect of data assimilation in its forecast was explored. Results show that SALLJ is fairly predictable however assimilating additional observation data has small impact on the forecast of SALLJ timing and intensity. The strength of the SALLJ is underestimated independently of data assimilation. However, Root mean square error (RMSE) and BIAS values reveal the positive effect of data assimilation up to 18-hours forecasts with a greater impact near higher topography.Durante a temporada quente de 2002-2003 foi realizado o South American Low-Level Jet Experiment (SALLJEX) no sudeste da América do Sul. Aproveitando-se da base de dados única coletados na região, um conjunto de análises foi gerado para o período SALLJEX, assimilando todos os dados disponíveis. A resolução espacial e temporal deste novo conjunto de análises é maior do que a das análises disponíveis até hoje para o sudeste da América do Sul. O objetivo deste trabalho é determinar o impacto de assimilação de dados em campos iniciais das previsões de mesoescala na região, utilizando o Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS), com ênfase particular na estrutura do Jato em Baixos Níveis na América do Sul (LLJSA) e nas previsões de precipitação. Para a maioria das variáveis, o efeito de utilizar as análises numéricas com dados assimilados nos campos iniciais é positivo nas previsões de curto prazo. Esse efeito é maior nas variáveis de vento, porém não é significativo nas previsões superiores a 24 horas. Em particular, a assimilação de dados não melhora as previsões de 24 horas da precipitação acumulada, mas tem pequenos efeitos positivos na precipitação acumulada entre 6 e 12 horas de previsão. Como o foco principal é a representação do LLJSA, o efeito de assimilação de dados na sua previsão foi explorado. Os resultados mostram que LLJSA é bastante previsível, entretanto quando dados observados adicionais são assimilados, o impacto é pequeno na previsão durante o tempo de integração e na previsão da intensidade do LLJSA. A intensidade do LLJSA é subestimada independente da assimilação de dados. No entanto, o erro quadrático médio (RMSE) e os valores do Viés revelam os efeitos positivos da assimilação de dados até 18 horas de previsão, com maior impacto perto de topografia.Fil: Garcia Skabar, Yanina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Nicolini, Matilde. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentin

Performance of forecast from high resolution models, in a limited area: analysis of the 2010-2011 summer season

Los modelos numéricos constituyen hoy en día una herramienta indispensable para la comunidad meteorológica, tanto para fines operativos como de investigación. En nuestra región, los modelos BRAMS y WRF han sido utilizados con diversos fines. En particular, a partir de Noviembre de 2010 se procesa en el Servicio Meteorológico Nacional, una versión del BRAMS de pronóstico diario a 18 horas de alta resolución sobre la Provincia de Buenos Aires.Dado que el uso del modelo WRF se está incrementando año a año en la comunidad científica, es el objetivo de este trabajo hacer una comparación entre pronósticos generados por el WRF y los que se procesan diariamente en el SMN con el BRAMS, utilizando anidados de resolución mayor a la utilizada hasta el momento en nuestro país en tiempo real. Se evalú a el desempeño de ambos durante el período de verano del Hemisferio Sur 2010-2011.A partir del análisis de la precipitación se pudo concluir que mediante el uso de modelos de mayor resolución se pueden representar máximos de precipitación en casos de precipitación intensa, que no se logran detectar con el modelo de menor resolución. Además, se realizó la verificación del perfil vertical termodinámico en la estación aerológica de Ezeiza, la cual mostró que ambos modelos poseen habilidad en representar la estructura vertical de la atmósfera, aunque con algunas limitaciones en la capa límite.Nowadays, numerical models constitute an essential tool for the meteorological community, both for operative and research applications. In our region, the BRAMS and the WRF models have been used with difierent purposes. Particularly, since November 2010, a version of the BRAMS model is processed daily in the National Weather Service with an 18 hours high resolution forecast over Buenos Aires Province. Given the increased use in the scientific community of the WRF model, the objective of this paper is to compare WRF forecasts with the ones that are daily produced by the BRAMS at the SMN, using nests with the resolution higher than any other used in our country in real time. Their performance is evaluated during the South Hemisphere summer season 2010 - 2011. Analyzing the precipitation from the whole period, it was concluded that using higher resolution models, maxima of precipitation could be represented in intense precipitation cases, while they were not detected by smaller resolution models. The vertical thermodynamic profile was also verified in the Ezeiza aerologic station, and it was found that the high resolution models are skillful for representing the atmospheric vertical structure, although they show some limitations in the boundary layer.Fil: Dillon, María Eugenia. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomia. Departamento de Recursos Naturales y Ambiente. Catedra de Climatologia y Fenologias Agricolas; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impacto; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nicolini, Matilde. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impacto; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentin

Synergism between the low-level jet and organized convection at its exit region

Previous studies suggest that the enhanced meridional extent of some South American low-level jet events (known as Chaco jets) is a consequence of a positive feedback between the low-level wind and strong convection that is usually observed at their exit region. To assess how this interaction takes place, a Chaco low-level jet event observed between 18 and 19 December 2002 (i.e., during the South America Low-Level Jet Experiment) and the associated mesoscale convective system that evolved at its exit region have been selected to perform numerical experiments where diabatic heating effects associated with phase changes can be quantified. This case study has also been used to analyze the diurnal oscillations related to planetary boundary layer (PBL) mechanisms in order to describe whether the observed evolution of the low-level wind can be explained either by PBL-related forcing or by the interaction with convection. The sensitivity experiments confirm that there is a positive feedback at low levels between convection and the northerly wind flow that becomes accelerated and also aids in the identification of a strong coupling between organized convection and the upper-level circulation, resulting in an increase of the upper-level jet strength downstream of the simulated precipitation area. A conceptual model of how these systems (i.e., convection, low- and upper-level jets) mutually interact is proposed, which differs from coupling mechanisms documented for the Great Plains low-level jet.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Ruiz, Juan Jose. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentin

Impact of including spectral nudging in regional analyses and forecasts generated with LETKF-WRF

Uno de los desafíos en la generación de análisis y pronósticos regionales es lograr unadefinición adecuada de su condición de borde. En particular, para un sistema de asimilaciónde datos regional es importante estudiar el impacto de la forma en que se relaja el estado delmodelo a las condiciones de borde, ya que esto puede generar un deterioro en la calidad delanálisis y por ende los pronósticos.En este trabajo se propone un posible tratamiento para sortear estas dificultades examinandola sensibilidad en los análisis y pronósticos de un sistema regional de asimilación de datos ypronóstico por ensamble Local Ensemble Transform Kalman Filter ? Weather Research andForecasting Model (LETKF- WRF), incorporando la información del modelo globalconducente GEFS como condición de borde y utilizando la técnica spectral nudging (SN).Se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto de latécnica SN en los análisis y pronósticos generados, utilizando un ensamble multi-esquema de20 miembros, compuesto por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capalímite planetaria.Los resultados obtenidos muestran que la implementación del SN junto al sistema deasimilación de datos impacta de manera positiva, mejorando el desempeño de las variables decirculación y termodinámicas tanto en los análisis como en los pronósticos. Más aún, se destaca que la implementación de dicha técnica es factible y posee un gran potencial paramejorar los análisis y pronósticos regionales, que deberá seguir siendo estudiado enprofundidad con nuevos experimentos.One of the challenges of generating regional analysis and forecasting is achieving a proper specification of boundary conditions. In particular, for a regional data assimilation system, it is important to study the impact of different ways of generating boundary conditions. Given the way the model data is relaxed to boundary conditions, it can lead to a degradation in the quality of the analysis and therefore the forecasts. In this work, a possible treatment is proposed to overcome these difficulties by examining the sensitivity in the analyses and forecasts of a regional data assimilation and forecasting ensemble system, the Local Ensemble Transform Kalman Filter-Weather Research and Forecasting Model (LETKF-WRF), including GEFS global model’s information as a boundary condition and through the spectral nudging technique (SN). Numerical experiments were carried out in a period of 2 months, evaluating the impact of different factors of the SN technique in the analysis and forecasts generated, using a multi-scheme ensemble of 20 members, composed of combinations between cumulus and planetary boundary layer parameterizations. The results show that the implementation of the SN together with the data assimilation system has a positive impact, improving the performance of the circulation and thermodynamic variables. Furthermore, it is emphasized that the implementation of this technique is feasible and has great potential to improve regional analysis and forecasts, which should continue to be studied in depth with new experiments.Fil: Iglesias, Martin. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; ArgentinaFil: Dillon, María Eugenia. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Metereológico Nacional (sede Dorrego).; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Metereológico Nacional (sede Dorrego).; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentin

Experimental high-Resolution forecast system with the Brams model

Este trabajo presenta las características del sistema de pronóstico numérico en alta resolución basado en el modelo BRAMS en su versión 4.2, diseñado para el pronóstico de tormentas en la región pampeana y que se procesa en forma experimental en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Se realiza una descripción del sistema de pronóstico mostrando un caso de estudio y una primera evaluación de la calidad del mismo. En particular, se presentan los resultados de la verificación operativa de los pronósticos aplicando metodologías adecuadas para pronósticos en alta resolución. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar información provista por sensores remotos que cuenten con una mayor resolución espacial y temporal que las utilizadas habitualmente. Asimismo, se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de los pronósticos probabilísticos a la precipitación y se examinan las ventajas de su utilización dada la incorporación de la incertidumbre asociada a las simulaciones numéricas de la atmósfera.This work presents the characteristics of a high-resolution numerical forecast system using the BRAMS model version 4.2 designed for the forecast of storms in the Pampa region which is processed on daily basis at the National Meteorological Service of Argentina (NMS). The forecast system is described by showing a case study and a first evaluation of its quality. In particular, the results of rainfall forecasts are presented with an operational verification scheme which implies the application of adequate methodologies for high-resolution forecasts. We discuss the availability of remote sensing data with higher spatial and temporal resolutions than the ones usually used. Finally, the results of rainfall probabilistic forecasts are shown and we examine the advantages of this tool as a value-added product giving the incorporation of the uncertainty associated to the numerical simulations of the atmosphere.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomia; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ferreira, Lorena. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Ruiz, Juan Jose. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; ArgentinaFil: Salio, Paola Veronica. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; ArgentinaFil: Vidal, Luciano. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nicolini, Matilde. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentin

Evaluación preliminar de un sistema de pronóstico de precipitación a muy corto plazo basado en la extrapolación de datos sintéticos de radar

El centro y norte de Argentina es una de las regiones más favorables a nivel mundial para la ocurrencia de eventos meteorológicos de alto impacto. Dichos eventos pueden generar precipitaciones intensas, granizo de gran tamaño y/o vientos extremos, causando enormes perjuicios para la población. Por ello, es fundamental avanzar en la mejora del pronóstico a muy corto plazo (0-6 horas) de este tipo de eventos. En el presente trabajo se desarrolla y evalúa un modelo de pronóstico basado en técnicas de extrapolación del campo de reflectividad medida por los radares meteorológicos, partiendo de la hipótesis de que la evolución de los sistemas precipitantes puede ser pronosticada en el muy corto plazo asumiendo persistencia lagrangiana. El método consiste en un primer paso, en la estimación del campo vectorial que describe el desplazamiento de la reflectividad. Posteriormente ese campo de movimiento es utilizado para extrapolar el desplazamiento del campo de reflectividad utilizando un método advectivo semi-lagrangiano. En este trabajo se comparan diferentes variantes del algoritmo que estima el desplazamiento del campo de reflectividad y su impacto en el pronóstico de la evolución del campo de reflectividad a 2 horas de plazo. Los experimentos son llevados a cabo para un caso que representa la evolución de un sistema convectivo sobre la zona central de Argentina. Se utilizan datos sintéticos de radar generados a partir de una simulación numérica con alta resolución que resuelve explícitamente la dinámica de la convección.Central and northern Argentina are one of the most favorable regions for the occurrence of high impact meteorological events. These events can generate intense precipitation, large hail and/or extreme winds, causing enormous damages to the population. Therefore, it is essential to make progress in improving very short-term weather forecasts (0-6 hours) of this type of events. In this work, a very-short term forecast model based on extrapolation techniques of the reflectivity field is developed and evaluated. This method assumes that precipitating systems can be described from their movement, estimated from the latest available information and consists in two steps. Firstly, it estimates a vector field describing the displacement of the reflectivity field. Secondly, this motion field is used to extrapolate the reflectivity field displacement using a semi-lagrangian advective method. In this work we compare different variants in the algorithm that estimates the displacement of the reflectivity field and its impact on 2-hr reflectivity field forecasts. Experiments were performed for a case that represents the evolution of a convective system over central Argentina. We use synthetic radar data generated from a numerical simulation with high resolution that explicitly resolved convection dynamics.Fil: Arruti Gamaldi, Aldana Denisse. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Metereológico Nacional (sede Dorrego).; Argentin

Sensitivity of different configurations of an ensemble based data assimilation system implemented over southern South America

Uno de los mayores desafíos en la predicción numérica del tiempo es el de reducir la incertidumbre de las condiciones iniciales. Con el fin de abordar esta problemática, variados esfuerzos se están llevando a cabo en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina (SMN). En este artículo se presenta la evaluación del sistema regional de asimilación por ensambles WRF-LETKF (Weather Research and Forecasting model - Local Ensemble Transform Kalman Filter). El dominio cubre el Sur de Sudamérica con una resolución horizontal de 40 km, y el período de prueba utilizado es de dos meses (noviembre y diciembre de 2012). El sistema de asimilación consta de un ensamble de 40 miembros e incorpora observaciones tanto convencionales como provenientes de satélites.En este trabajo, se evaluó el impacto de utilizar un ensamble multi física incluyendo en sus miembros distintas opciones de parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. Se halló que dicha estrategia generalmente produce resultados mejores comparada con un sistema de ensamble en el cual todos los miembros poseen las mismas parametrizaciones. También se exploró la inclusión de bordes perturbados, pero no se encontró un impacto significativo con la metodología propuesta. Otro experimento consistió en la inclusión de los perfiles verticales de temperatura y humedad de los AIRS(Atmospheric Infrared Sounders) en la asimilación, cuya evaluación demostró un impacto positivo en los resultados. Finalmente, se comparó la media de los pronósticos por ensamble inicializados con los análisis de las diferentes variantes del sistema WRF-LETKF con un pronóstico determinístico del WRF inicializado con los análisis provistos por el GFS (Global Forecast System). Si bien generalmente dicha comparación mostró un impacto positivo de la asimilación de datos a escala regional, también mostró la necesidad de que el sistema regional mantenga la información de mayor escala provista por el modelo global.One of the big challenges in numerical weather prediction is to reduce the uncertainty in the initial conditions. At the National Meteorological Service (SMN) of Argentina, many efforts have been carried out to address this issue. In this work, the regional Local Ensemble Transform Kalman Filter coupled with the Weather Research and Forecasting model (WRF-LETKF) system is evaluated. The domain covers most of Southern South America with an horizontal resolution of 40 km and a 2 month period is tested (November and December 2012). A 40 member ensemble is used to assimilate conventional and satellite observations. In this work a multi physics ensemble that includes different choices for the cumulus and planetary boundary layer parameterizations is evaluated. This experiment shows that, overall, the multi physics approach produce better results than a single physics configuration. The inclusion of boundary perturbations has also been explored although, it does not produce a significant impact in the current experimental settings. In addition, we explore the sensitivity to the assimilation of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) temperature and moisture retrievals. The results indicate that the inclusion of these retrievals is a valuable alternative to deal with the scarcity of radiosondes observations in Southern South America. Finally, a comparison among the different WRF-LETKF ensemble mean forecasts and deterministic WRF forecasts initialized from the GFS (Global Forecast System) without assimilation, was carried on. Generally a positive impact of the data assimilation technique was achieved, although it was found that the regional system needs to keep large scale information from the global model.Fil: Dillon, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Metereológico Nacional (sede Dorrego).; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Metereológico Nacional (sede Dorrego).; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Kalnay, Eugenia. University of Maryland; Estados UnidosFil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; ArgentinaFil: Collini, Estela Angela. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Servicio de Hidrografía Naval; Argentin

Validation of satellite precipitation estimate with hydro-estimator technique

La técnica Hidroestimador para estimar precipitación por satélite fue desarrollada originalmente en la National Oceanic and Atmospheric Administration/National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA/NESDIS). En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina, esta técnica volvió a estar operativa a partir de septiembre de 2013, y utiliza imágenes del canal infrarrojo térmico del satélite GOES-13 e información de variables meteorológicas pronosticadas por el modelo ETA. Los píxeles de lluvia y no lluvia, se separan de acuerdo a un valor construido con la media y la desviación estándar de la temperatura de brillo en un área centrada en el píxel de interés. Las nubes en un determinado píxel, producen precipitación si poseen topes más fríos que la media de los píxeles circundantes. La tasa de precipitación, se ajusta teniendo en cuenta la humedad del entorno, a partir de datos de humedad relativa y agua precipitable de los modelos de pronóstico numérico. En la página web del SMN, los mapas de precipitación instantánea están disponibles cada 30 minutos, y los mapas de precipitación acumulada cada 6, 12 y 24 horas, con una resolución espacial de 4 km. Actualmente, se lleva adelante el seguimiento y la aplicación de diferentes cambios en el algoritmo con el fin de mejorar esta estimación, que incluyen una versión asociada al filtrado de nubes cirrus, como también la comparación con una versión que no discrimina clusters de nubes. En este trabajo, se realiza una validación cada 24 horas de la versión operativa y las versiones de prueba de la estimación de precipitación, teniendo en cuenta el periodo de un año completo de datos disponibles. Esta evaluación integral, consiste en el análisis de diferentes estadísticos en forma puntual, y en la red completa de estaciones pluviométricas disponible en tiempo real. En el sur de Sudamérica, que presenta diferentes regímenes de precipitación, se pudo observar en la validación diaria para los meses disponibles, que el Hidroestimador tiende a subestimar la precipitación en los eventos de precipitación débil, tal como mostraron Salio et al. (2015), pero aparece una sobrestimación importante en los eventos de precipitación más intensa.The Hydro-Estimator technique to estimate precipitation from satellite was originally developed at the National Oceanic and Atmospheric Administration / National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA / NESDIS). In Argentina, a local version of this technique became again operational at the National Meteorological Service from September 2013. It is based on thermal infrared channel images from GOES-13 satellite and forecasted meteorological variables from ETA model outputs. Rain and no rain pixels are separated according to a temperature value built with the mean and standard deviation of the brightness temperature at an area centered on the pixel being analyzed. The clouds in a given pixelproduce precipitation if they have colder tops than the average of the surrounding pixels. The precipitation rate is adjusted considering data from relative humidity and precipitable water of numerical forecast models. On the website of SMN, precipitation rain rate maps are produced and uploaded to internet every half hour, and accumulated precipitation maps every 6, 12 and 24 hours, with a spatial resolution of 4 km. Currently, monitoring and the application of different changes in the algorithm are being performed in order to improve the estimate. The changes included a version associated with filtering cirrus clouds, as well as a comparison with a version that does not discriminate clouds clusters. A validation is performed every 24 hours for this product and test versions, for a period of one complete year of data available. This integral evaluation is made with different statistical analyses locally and in the complete network of meteorological stations available in real time. In southern South America, where different precipitation regimes are present, it was observed in daily validation over the available months, that Hydro-Estimator tends to underestimate in weak precipitation events, as shown by Salio et al. (2015), but a significant overestimation appears in more intense precipitation events.Fil: Hobouchian, María Paula. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Barrera, Daniel Florencio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Vila, Daniel. Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos; BrasilFil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentin

Técnicas de clasificación supervisada para la discriminación entre ecos meteorológicos y no meteorológicos usando información de un radar de banda c

Los datos provenientes de los radares meteorológicos son de suma importancia para el diagnóstico y monitoreo de los sistemas que producen precipitación y sus posibles fenómenos severos asociados. Los ecos causados por objetivos no meteorológicos introducen errores en la información por lo que es necesario detectar la presencia de los mismos previo a la utilización de los datos. Este trabajo presenta cuatro técnicas de clasificación supervisada basadas en diferentes modelos estadísticos que buscan dar una respuesta a este problema. Asimismo como parte importante de este trabajo, se aplicaron técnicas de remuestreo estadísticas sobre los datos de entrenamiento, las que permitieron hacer un análisis más completo sobre los resultados. En la actualidad, las técnicas de remuestreo son herramientas fundamentales en la estadística moderna. Las mismas, a partir de simulaciones sobre los datos, permiten obtener información adicional sobre los modelos planteados. Para este trabajo se realizó un estudio de caso con datos provenientes del radar meteorológico Doppler banda C de doble polarización ubicado en la Estación Experimental Agropecuaria INTA Anguil (La Pampa). Partiendo de la clasificación manual de un experto, se aplicaron cuatro métodos de clasificación supervisada de diferentes grados de flexibilidad en su estructura: Modelo lineal, Modelo Cuadrático, Modelo Logístico y Modelo de Bayes Naive. Luego se compararon los resultados y se evaluó el desempeño de cada uno de ellos. Si bien se encontraron dificultades a la hora de clasificar las zonas de frontera entre clases, los resultados obtenidos fueron adecuados, mostrando el mejor desempeño el modelo menos flexible, el modelo lineal. Se considera necesario seguir avanzando en esta línea de investigación a fin de incorporar una mayor cantidad de casos y tener una mayor significancia de los resultados.Fil: Ruiz Suarez, Sofia Helena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Vidal, Luciano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); ArgentinaFil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Rodriguez, Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Nesbitt, Stephen. University of Illinois; Estados UnidosFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentin

Aplicaciones en Argentina

Presentamos en este capítulo un amplio abanico de campos de investigación y desarrollo en Argentina en lo referente a sistemas de predicción por conjuntos (SPC) y predicción probabilista. Desde pronósticos por ensambles basados en varias técnicas con el modelo WRF como base, pasando por la aplicación de métodos de análogos, hasta predicción estacional y, además, técnicas avanzadas de visualización específicas para predicción probabilista. Al igual que en el capítulo dedicado a México, por el enorme interés cultural de la diversidad lingüística, se ha respetado la terminología original del trabajo, de uso al otro lado del Atlántico, aclarando algún término por facilitar la consistencia con otros capítulos de este volumen. Por ejemplo, en este capítulo se usa el término ensambles, mientras que en esta obra en general usamos el acrónimo SPC o el anglicismo ensembles.Fil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Aldeco, Laura Soledad. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Diehl, Alexandra. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Constanz; Alemania. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garcia Skabar, Yanina. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Matsudo, Cynthia Mariana. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Osman, Marisol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Pelorosso, Leandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Vera, Carolina Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentin