Verificación de los pronósticos del Sistema de Asimilación y Pronóstico numérico del SMN para el período 2020-2022

Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos numéricos del Sistema de Asimilación y Pronóstico numérico del SMN (SAP.SMN) para el periodo 2020-2022. Se analizan el desempeño de los pronósticos del esquema determinístico (SAP.SMN-DET) y del ensamble (SAP.SMN-ENS) de las siguientes variables: temperatura a 2m, magnitud del viento a 10m, temperatura mínima y máxima diaria y precipitación acumulada en 24 horas. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. En la medida de lo posible, se incluye una comparación con los pronósticos de menor resolución provenientes del Global Forecast System (GFS).This technical note is developed within the framework of the National Meteorological Service (NMS) cross-sectional forecast verification plan. Here we present the results of the verification of the numerical forecasts of the NMS Numerical Assimilation and Forecast System (SAP.SMN) for the period 2020-2022. The verification for the deterministic scheme (SAP.SMN-DET) and the ensemble scheme (SAP.SMN-ENS) is made for the following variables: 2-m temperature, 10-m wind speed, daily minimum and maximum temperature and 24-hour accumulated precipitation. Observations come from the NMS surface station network. Where possible, a comparison with lower resolution forecasts from the Global Forecast System (GFS) is included

Verificación de los pronósticos del esquema probabilístico del modelo WRF para el año 2020

Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos operativos del modelo WRF del esquema probabilístico correspondientes al año 2020. Las variables que se verifican son: temperatura a 2m, temperatura mínima y máxima diaria y precipitación acumulada en 24 horas. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. Solo para el caso de las temperaturas máximas y mínimas diarias se comparan los resultados con los correspondientes al ensamble del Global Forecast System (GEFS). En líneas generales, el ensamble resulta subdispersivo, el análisis del desempeño de los 4 ciclos de pronóstico arrojó resultados similares...This technical note is developed within the framework of the National Meteorological Service (NMS) Forecast Cross-Verification Plan. Here are presented the operational forecast verification results of the WRF model of the probabilistic scheme corresponding to the year 2020. The variables that are verified are the following: 2-m temperature, daily minimum and maximum temperatures and 24-hour accumulated precipitation. Observations for verification come from the NMS surface stations network. Only for daily minimum and maximum temperatures a comparison with Global Ensemble Forecast System (GEFS) forecasts was made..

Verificación de los pronósticos del esquema determinístico del modelo WRF para el año 2020

Fil: Matsudo, Cynthia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; ArgentinaFil: Salles, María Alejandra. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; ArgentinaFil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del SMN. Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos operativos del modelo WRF del esquema determinístico correspondientes al año 2020. Las variables que se verifican son las siguientes: temperatura a 2m, temperatura de rocío a 2m, temperatura mínima y máxima diaria, precipitación acumulada en 24 horas y magnitud del viento a 10m. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. Se comparan los resultados con los correspondientes al modelo GFS. En líneas generales todas las variables pronosticadas muestran un desempeño similar o superior a los pronósticos obtenidos con GFS. La calibración de las temperaturas demuestra una mejora respecto de las mismas sin calibrar. Asimismo se puede ver que la calidad del pronóstico de la temperatura máxima es mejor que la de la temperatura mínima. Por otro lado, esta verificación contribuyó a detectar errores importantes en el pronóstico de la temperatura de rocío así como los de la magnitud del viento.This technical note is developed within the framework of the SMN's Forecast Cross-Verification Plan. Here are presented the operational forecast verification results of the WRF model of the deterministic scheme corresponding to the year 2020. The variables that are verified are the following: 2-m temperature, 2-m dew temperature, daily minimum and maximum temperature, 24- hour accumulated precipitation and 10-m wind speed. Observations for verification come from the SMN surface stations network. The results are compared with those corresponding to the GFS model. In general lines, all the predicted variables show a similar or superior performance to the predictions obtained with GFS. Calibration of temperatures shows an improvement over uncalibrated temperatures. It can also be seen that the quality of the forecast for the maximum temperature is better than that of the minimum temperature. In addition, this verification contributed to detect significant errors in the dew temperature as well as in the wind speed forecasts

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Configuración de los pronósticos determinísticos

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se realiza un análisis de las configuraciones del modelo y cómo estas impactan en el tiempo de procesamiento, con el fin último de definir la configuración del esquema determinístico y la posibilidad de incluir la ejecución de más de un pronóstico determinístico contemplando diferentes dominios, resoluciones y plazos de pronóstico, según las necesidades de distintos usuarios. Se describen los experimentos numéricos realizados y los resultados alcanzados. Finalmente se detalla la configuración definida para el modelo determinístico de pronóstico a ejecutarse operativamente en Huayra Muyu (HM).This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. In this technical note both the model configuration and its impact in the processing time are analyzed with the aim of defining a deterministic configuration taking into account the possibility of including various deterministic executions considering different resolutions, domains and forecast times, according to distinct user needs. The numerical experiments are described along with their results, concluding with the defined configuration to be run as the forecast deterministic model operatively in Huayra Muyu (HM)

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

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Configuración del ensamble

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se realiza un análisis de las configuraciones del modelo y cómo estas impactan en el tiempo de procesamiento, con el fin último de construir un ensamble multifísico. Consta de dos secciones, una primera donde se hace un análisis de la configuración de la cantidad de nodos utilizados, cómo se distribuyen los procesos y además se evalúan diferentes versiones de WRF y el uso de distintos compiladores. En la segunda parte se analizan un conjunto de 60 y 40 configuraciones físicas diferentes del modelo. Finalmente se define la configuración del ensamble que se implementa operativamente en HM.This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. In order to build a multiphysics ensemble forecast, an analysis of the model configurations and their impact on the processing time is carried out and presented in this technical note. It consists of two sections, in the first one different computational tests were performed, evaluating the number of nodes used, the distribution of the processes, the version of WRF model and also the compilers used. In the second part, a set of 60 and 40 different physical configurations of the model are analyzed. Finally, the configuration of the ensemble forecast system that is operationally implemented in HM is defined

Implementación modelo de pronóstico numérico WRF

Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Una de las herramientas que se utilizan para pronosticar eventos meteorológicos de alto impacto asociados a tormentas son los pronósticos numéricos y en particular aquellos que cuentan con una resolución que permite resolver adecuadamente los procesos atmosféricos en la mesoescala. Dichos procesos están frecuentemente asociados con la ocurrencia de fenómenos meteorológicos de alto impacto como precipitación intensa, vientos fuertes, etc. Una mejor representación de los procesos atmosféricos en mesoescala, ayuda a identificar de manera más precisa las situaciones sinópticas que pueden devenir en la ocurrencia de dichos fenómenos. En ese sentido se desarrolló un sistema de pronóstico operativo con el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) aumentando la resolución espacial y temporal de los pronósticos numéricos respecto a las disponibles hasta el momento en la región. El objetivo del presente informe es documentar las características del pronóstico numérico generado con el modelo WRF-ARW en alta resolución que se encuentra implementado en una fase semi- operativa desde enero de 2017 y actualmente está en su fase final de pase a operaciones.Numerical forecasts represent a very useful tool to forecast high-impact weather events associated with storms and in particular those that have a resolution that allows to properly solve atmospheric processes in the mesoscale. These processes are frequently associated with the occurrence of high impact weather phenomena such as intense precipitation, strong winds, etc. A better representation of mesoscale atmospheric processes helps to identify in a more precise way the synoptic situations that can trigger the occurrence of these phenomena. In this sense, an operational forecast system was developed with the mesoscale model Weather Research and Forecasting Model (WRF), increasing the spatial and temporal resolution of the numerical forecasts with respect to those available so far in the region. The objective of this report is to document the characteristics of the numerical forecast system generated with the WRF-ARW model in high resolution that is implemented in a semi-operational phase since January 2017 and is currently in its final phase to be operational

Implementación del sistema de pronóstico numérico en el HPC: Postproceso y almacenamiento de los pronósticos numéricos.

Fil: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. El sistema de pronóstico implementado en el HPC, implica un gran volumen de información que debe ser postprocesado para poder ser utilizado. En la presente nota técnica se describe la metodología de postproceso seleccionada, se mencionan las variables que se generan y la nomenclatura con la que se guardan los diferentes tipos de archivos. Además, se evalúa el tiempo de postproceso y el espacio en disco necesario para ejecutar el sistema de pronóstico y mantener un archivo histórico de la información.This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. The forecasting system implemented at the HPC involves a great volume of data that must be post processed in order to be useful. In this technical note the selected post-processing methodology is described, along with the generated variables and the corresponding files nomenclature. In addition, post processing time and storage space required for both the forecasting system execution and maintenance of a historical dataset are evaluated

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

Worldwide trends in underweight and obesity from 1990 to 2022: a pooled analysis of 3663 population-representative studies with 222 million children, adolescents, and adults

Background Underweight and obesity are associated with adverse health outcomes throughout the life course. We estimated the individual and combined prevalence of underweight or thinness and obesity, and their changes, from 1990 to 2022 for adults and school-aged children and adolescents in 200 countries and territories. Methods We used data from 3663 population-based studies with 222 million participants that measured height and weight in representative samples of the general population. We used a Bayesian hierarchical model to estimate trends in the prevalence of different BMI categories, separately for adults (age ≥20 years) and school-aged children and adolescents (age 5–19 years), from 1990 to 2022 for 200 countries and territories. For adults, we report the individual and combined prevalence of underweight (BMI <18·5 kg/m2) and obesity (BMI ≥30 kg/m2). For schoolaged children and adolescents, we report thinness (BMI <2 SD below the median of the WHO growth reference) and obesity (BMI >2 SD above the median). Findings From 1990 to 2022, the combined prevalence of underweight and obesity in adults decreased in 11 countries (6%) for women and 17 (9%) for men with a posterior probability of at least 0·80 that the observed changes were true decreases. The combined prevalence increased in 162 countries (81%) for women and 140 countries (70%) for men with a posterior probability of at least 0·80. In 2022, the combined prevalence of underweight and obesity was highest in island nations in the Caribbean and Polynesia and Micronesia, and countries in the Middle East and north Africa. Obesity prevalence was higher than underweight with posterior probability of at least 0·80 in 177 countries (89%) for women and 145 (73%) for men in 2022, whereas the converse was true in 16 countries (8%) for women, and 39 (20%) for men. From 1990 to 2022, the combined prevalence of thinness and obesity decreased among girls in five countries (3%) and among boys in 15 countries (8%) with a posterior probability of at least 0·80, and increased among girls in 140 countries (70%) and boys in 137 countries (69%) with a posterior probability of at least 0·80. The countries with highest combined prevalence of thinness and obesity in school-aged children and adolescents in 2022 were in Polynesia and Micronesia and the Caribbean for both sexes, and Chile and Qatar for boys. Combined prevalence was also high in some countries in south Asia, such as India and Pakistan, where thinness remained prevalent despite having declined. In 2022, obesity in school-aged children and adolescents was more prevalent than thinness with a posterior probability of at least 0·80 among girls in 133 countries (67%) and boys in 125 countries (63%), whereas the converse was true in 35 countries (18%) and 42 countries (21%), respectively. In almost all countries for both adults and school-aged children and adolescents, the increases in double burden were driven by increases in obesity, and decreases in double burden by declining underweight or thinness. Interpretation The combined burden of underweight and obesity has increased in most countries, driven by an increase in obesity, while underweight and thinness remain prevalent in south Asia and parts of Africa. A healthy nutrition transition that enhances access to nutritious foods is needed to address the remaining burden of underweight while curbing and reversing the increase in obesit