Chaco low-level jet events characterization during the austral summer season

Previous studies showed a relationship between convection maxima and the convergence of vapor flux over southeastern South America. Nicolini and Saulo [2000] explored the hypothesis of an intensification of this mutual dependency during the Chaco Jet events. They defined these events as extreme cases of low-level jets east of the Andes that penetrate southernmost to 25°S using ETA operative products during the 1997-1998 austral warm season. The interest of the present paper centers on the climatic characterization of the Chaco Jet events (CJEs) and the possibility of researching this hypothesis using the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalyses (ERA), which cover a 15-year period (1979-1993). The CJEs represent a subensemble of low-level jet events east of the Andes that are infrequent in the ERA data set. Their duration varies from 1 to 10 days, more frequently extending from 1 to 5 days. The outstanding features of the circulation and the thermodynamic field that represent this ensemble are a maximum contrast of air masses in a latitude close to 39°S, the presence of a trough centered on 70°W within a baroclinic wave train penetrating from the Pacific Ocean, and a maximum of heat and moisture over northen Argentina and Paraguay. During the CJEs, there is an important flux of moisture and convergence at low and mid levels that is about 10 times more intense than the summer mean. The intensity found in the water vapor flux anomaly reinforces the importance, of studying these episodes for the purpose of determining the water balance over southeastern South America. The statement that the CJEs represent an important characteristic of the southeastern South American climate is founded on the fact that, although the CJEs only represent 17% of the austral summer days, they account for a significant fraction of the precipitation (a maximun of 55%) over northeastern Argentina. However, it is indispensable to contrast these results with future field experiments to test the hypothesis addressed in this paper. Copyright 2002 by the American Geophysical Union.Fil: 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; ArgentinaFil: Nicolini, Matilde. 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: Saulo, Andrea Celeste. 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

Features of the Northwestern Argentinean low during the 1997-2003 period: selection criteria and statistical analysis

En este trabajo se proponen y analizan diversas metodologías para detectar eventos de Depresión del Noroeste Argentino (DNOA) con el objeto de poder documentar su posición, intensidad y duración media a lo largo del año, durante un período que va de marzo de 1997 a febrero de 2003. A través de una selección cuidadosa de eventos, se documentan diversos aspectos estadísticos de la DNOA, en base a un período sustantivamente mayor que cualquier otro antecedente al respecto, al tiempo que se comparan estos resultados con los obtenidos en trabajos pre-existentes. Los resultados muestran que durante el período de estudio se identifican similar cantidad de eventos de baja presión durante todas las estaciones del año, mostrando que la DNOA es un patrón dominante que caracteriza el clima de la región sur de Sudamérica. Asimismo, la cantidad de días bajo régimen DNOA es menor en invierno y en otoño, como así también la duración media de los eventos. Finalmente se encuentra que la posición media del mínimo de presión de la DNOA se ubica más al norte que la documentada por otros autores, y presenta una mayor variabilidad espacial en las estaciones cálidas que en las frías.In this paper we propose and analyze several methodologies to detect Northwestern Argentinean Low (NAL) events, in order to document its mean position, intensity, duration and their variability. The period of analysis encompasses from March 1997 to February 2003. Through a careful selection of events, various statistical aspects of the NAL are documented. This characterization is based on a period substantially longer than any other precedent in this regard, and results obtained are compared with previous ones. Our results show similar amount of low pressure events for all seasons, showing that the NAL events constitute a dominant pattern that characterizes the climate of southern South America. Also, the number of days under NAL regime is lower during winter and autumn, as well as the mean duration of the events. Finally, we found that the mean position of the NAL center turns out to be northward than documented by other authors, exhibiting larger spatial variability during the warm season than during cold one.Fil: Ferreira, Lorena Judith. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera; ArgentinaFil: Seluchi, Marcelo Enrique. Centro de Previsao de Tempo e Estudos Climaticos; Brasil. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Parameter sensitivity of the WRF–LETKF system for assimilation of radar observations: Imperfect-model observing system simulation experiments

Specification of suitable initial conditions to accurately forecast high-impact weather events associated with intense thunderstorms still poses a significant challenge for convective-scale forecasting. Radar data assimilation has been showing encouraging results to produce an accurate estimate of the state of the atmosphere at the mesoscale, as it combines high-spatiotemporal-resolution observations with convection-permitting numerical weather prediction models. However, many open questions remain regarding the configuration of state-of-the-art data assimilation systems at the mesoscale and their potential impact upon short-range weather forecasts. In this work, several observing system simulation experiments of a mesoscale convective system were performed to assess the sensitivity of the local ensemble transform Kalman filter to both relaxation-to-prior spread (RTPS) inflation and horizontal localization of the error covariance matrix. Realistic large-scale forcing and model errors have been taken into account in the simulation of reflectivity and Doppler velocity observations. Overall, the most accurate analyses in terms of RMSE were produced with a relatively small horizontal localization cutoff radius (;3.6–7.3 km) and large RTPS inflation parameter (;0.9–0.95). Additionally, the impact of horizontal localization on short-range ensemble forecast was larger compared to inflation, almost doubling the lead times up to which the effect of using a more accurate state to initialize the forecast persisted.Fil: Maldonado, Paula Soledad. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; 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. Instituto Franco-argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; 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: Saulo, Andrea Celeste. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Can the wrf model characterize atmospheric stability for wind energy purposes?

To foster energy transition, renewable energies need to achieve their full potential. One phenomena greatly impacting power production in wind energy is the wake production behind each wind turbine or entire farms. These wake regions are strongly modulated by low-layer atmospheric stability. In this work, the capability of the WRF mesoscale model to characterize the stability in the Rawson Wind Farm location is addressed. Through a dynamical downscaling from ERA5 data, the WRF outcomes are used to estimate the stability parameter RiB, which is compared to the one computed from measurements. A great similarity emerges from the analysis, in statistical terms, between the stability conditions estimated from the observations and those resulting from the simulations. These results encourage the use of mesoscale models to obtain a more detailed description of the low-layer flow and therefore reduce the uncertainties linked to the environmental conditions that affect a wind farm.Fil: Mayol, María Laura. 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; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Otero, Alejandro Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Simulación Computacional para Aplicaciones Tecnológicas; ArgentinaXIV Congreso Argentino de MeteorologíaBuenos AiresArgentinaCentro Argentino de Meteorólogo

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

Modeled and observed soil moisture variability over a region of Argentina

The aim of this study is to document how soil moisture variability is represented by global analyses and regional atmospheric models compared with a unique dataset of sparse measurements over an agricultural productive area of Argentina. Results show that normalized simulated soil moisture values and their temporal variability are largely different from the observations. However, there is a strong agreement among values derived using the same land surface model, suggesting a strong influence of the forcing fields used by the different analyses/simulations. This work also discusses possible sources of model limitations for representing soil moisture variability over the region.Fil: Ferreira, Lorena Judith. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Salgado, Hector. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Servicio de Hidrografía Naval; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmosfera; ArgentinaFil: Collini, Estela Angela. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Servicio de Hidrografía Naval; Argentin

Visibility probabilistic forecasts based on numerical retrospective forecasts and observations

Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico.Low visibility events are sometimes associated with delays and accidents related with air and land transportation. An accurate forecast of low visibility events can help to reduce the economical and human life losses associated with this phenomenon. This work contributes to the improvement of visibility forecast proposing a dynamic-statistical model that generates probabilistic visibility forecasts. This model combines retrospective forecast generated with a global model and in-situ observations. The proposed model is used to generate probabilistic visibility forecasts for Ezeiza airport between December 1984 and January 2011. Results show that combining in-situ observations and numerical model outputs increases the skill of the probabilistic forecasts with respect to the probabilistic forecast that are based only on observations or only on numerical model outputs. Considering the dependence of systematic numerical model errors with the time of the year produce an additional increase in the forecast skill.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. 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: Schonholz, Tamara. Servicio Meterologico Nacional; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. 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. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Servicio Meterologico Nacional; Argentin

SiNaRaMe : integración de una red de radares hidro-meteorológicos en latinoamérica

Fil: Rodríguez, Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Rodríguez, Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Lacunza, Carlos. Secretaría de Obras Públicas. Subsecretaría de Recursos Hídricos; Argentina.Fil: Serra, Juan José. Instituto Nacional del Agua; Argentina.Fil: Serra, Juan José. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Ciappesoni, Héctor Horacio. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.Fil: Caranti, Giorgio Mario. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Bertoni, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Martina, Agustín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Pocos países en Latinoamérica poseen radares meteorológicos operativos y, menos aún, han logrado la integración de estos mediante una red, junto a otros instrumentos y sensores remotos para monitoreo hidro-meteorológico. Definitivamente esto constituye unameta de suma importancia para cualquier país; en especial para aquellos tan extensos como la Argentina. Por esta razón, en 2009, se inició en la República Argentina un proyecto denominado Sistema Nacional de Radares Meteorológicos (SiNaRaMe) cuya meta principal fue lograr la cobertura completa del territorio nacional mediante la integración y modernización de la dispersa infraestructura disponible, como así también el desarrollo y provisión de once modernos sistemas de radar de fabricación nacional (la serie de Radares Meteorológicos Argentinos, RMA). SiNaRaMe, actualmente siendo llevado a cabo con éxito, coloca a la Argentina como pionera en tecnologías para hidro-meteorología, a nivel regional. El presente trabajo describe este ambicioso proyecto incluyendo uno de los más importan-tes aspectos a considerar en la búsqueda de una red de radares meteorológicos completamente funcional: su proceso de calibración. También se presentan los primeros resultados de la detección de eventos naturales como la erupción del volcán Calbuco y de una tormenta severa en Anisacate (Córdoba) medidas con el RMA0 y el RMA1, respectivamente.Very few countries in Latin America have Weather Radars in operation and even less have managed to integrate them as a network along with some other remote sensing instruments for hydro-meteorological monitoring. Certainly, this is of paramount im-portance for any country, especially for those as extensive as Argentina. In 2009, Argentina founded the National Weather Radars Sys-tem (SiNaRaMe). Its purpose was to completely cover Argentina’s territory by integrating and upgrading existing infrastructure and more importantly, by fully manufacturing eleven modern weather radar systems (the RMA series). SiNaRaMe, currently being developed with a measure of success, constitutes a pioneering experience for the region. This paper describes this project including one of the most important aspects to consider in the pursuit of a fully functional weather radar network: its calibration process. Also firstresults are in-cluded, such as Calbuco volcano eruption and a severe storm in Anisacate (Córdoba), measured by RMA0 and RMA1 respectively.publishedVersionFil: Rodríguez, Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Rodríguez, Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Lacunza, Carlos. Secretaría de Obras Públicas. Subsecretaría de Recursos Hídricos; Argentina.Fil: Serra, Juan José. Instituto Nacional del Agua; Argentina.Fil: Serra, Juan José. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Ciappesoni, Héctor Horacio. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.Fil: Caranti, Giorgio Mario. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Bertoni, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Martina, Agustín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Otras Ingenierías y Tecnología

The Climate-system Historical Forecast Project: providing open access to seasonal forecast ensembles from centers around the globe

Fil: Tompkins, Adrian M.. The Abdus Salam; ItaliaFil: Ortiz de Zarate, Maria Ines. 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. Centre National de la Recherche Scientifique; FranciaFil: Saurral, Ramiro Ignacio. 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. Centre National de la Recherche Scientifique; FranciaFil: Vera, Carolina. 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. Centre National de la Recherche Scientifique; FranciaFil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Merryfield, William J.. Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis; CanadáFil: Sigmond, Michael. Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis; CanadáFil: Lee, Woo Sung. Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis; CanadáFil: Baehr, Johanna. Universitat Hamburg; AlemaniaFil: Braun, Alain. Météo-France; FranciaFil: Amy Butler. National Ocean And Atmospheric Administration; Estados UnidosFil: Déqué, Michel. Météo-France; FranciaFil: Doblas Reyes, Francisco J.. Institució Catalana de Recerca i Estudis Avancats; España. Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion; EspañaFil: Gordon, Margaret. Met Office; Reino UnidoFil: Scaife, Adam A.. University of Exeter; Reino UnidoFil: Yukiko Imada. Japan Meteorological Agency. Meteorological Research Institute. Climate Research Department; JapónFil: Masayoshi Ishii. Japan Meteorological Agency. Meteorological Research Institute. Climate Research Department; JapónFil: Tomoaki Ose. Japan Meteorological Agency. Meteorological Research Institute. Climate Research Department; JapónFil: Kirtman, Ben. University of Miami; Estados UnidosFil: Kumar, Arun. National Ocean And Atmospheric Administration; Estados UnidosFil: Müller, Wolfgang A.. Max-Planck-Institut für Meteorologie; AlemaniaFil: Pirani, Anna. Université Paris-Saclay; FranciaFil: Stockdale, Tim. European Centre for Medium-Range Weather; Reino UnidoFil: Rixen, Michel. World Meteorological Organization. World Climate Research Programme; SuizaFil: Yasuda, Tamaki. Japan Meteorological Agency. Climate Prediction Division; Japó

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