Actualización de la Política de datos de la OMM: un proceso complejo visto desde adentro

Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Esta Nota Técnica narra la experiencia del autor como participante del proceso que llevó al desarrollo y la aprobación por la OMM de la Política unificada de la organización meteorológica mundial para el intercambio internacional de datos del sistema Tierra. El objetivo es que esta experiencia personal sirva de materia prima para aquellos que hacen sus primeras armas en los vericuetos técnico-administrativos-políticos de la OMM, o que se interesan en las complejidades de las políticas de datos.The present Technical Note describes the experience of the author in the path that led to the development and approval of the WMO Unified policy for the international exchange of Earth system data. The aim of this text is to be of use to newcomers to WMO activities and its technical-administrative and political labyrinth, or for those with an interest in data policy

Los pronósticos probabilísticos : algunas cuestiones generales

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Los pronósticos probabilísticos son muy corrientes en la vida cotidiana, desde los proferidos por especialistas políticos, hasta los que se escuchan en boca de médicos y meteorólogos. Esta habitual presencia en el dominio público podría llevarnos a pensar que los pronósticos probabilísticos no necesitan para su comprensión ni conocimientos específicos ni conceptos sofisticados. Esta visión será seguramente abandonada apenas uno comienza a formularse preguntas sobre el significado de estos pronósticos: por ejemplo, ¿cómo se debe entender exactamente que hay 60% de probabilidades de que un evento ocurra? Naturalmente esta pregunta nos acerca a otras que tampoco tienen repuestas triviales. Esta Nota Técnica discute algunos conceptos fundamentales detrás del pronóstico probabilístico. Apunta a aclarar algunas de estas ideas y a introducir la complejidad de otras sin presentar respuestas definitivas. El mensaje central que se quiere transmitir es la necesidad de meditar sobre estos temas antes de embarcarse a producir pronósticos probabilísticos.Probabilistic forecasts are a common presence in every-day life, from those asserted by political pundits, to those commonly used by medical doctors and meteorologists. This common presence in the public sphere may lead us to believe that the understanding of probability forecasting does not involve specific knowledge nor sophisticated concepts. This view is quickly left aside when one starts to ask questions about meaning – such as, what do they mean by 60% probabilities of occurrence of a given event?--, and these lead to more questions with no trivial answers. This Technical Note discusses basic concepts about probability forecasting. It aims to clarify some ideas and attempts to open up issues for reflection, without providing final answers. The main message is that there is a danger in producing probability forecasts without first having a good thought to some of the issues discussed here

Potential for added value in precipitation simulated by high-resolution nested Regional Climate Models and observations

Regional Climate Models (RCMs) constitute the most often used method to perform affordable high-resolution regional climate simulations. The key issue in the evaluation of nested regional models is to determine whether RCM simulations improve the representation of climatic statistics compared to the driving data, that is, whether RCMs add value. In this study we examine a necessary condition that some climate statistics derived from the precipitation field must satisfy in order that the RCM technique can generate some added value: we focus on whether the climate statistics of interest contain some fine spatial-scale variability that would be absent on a coarser grid. The presence and magnitude of fine-scale precipitation variance required to adequately describe a given climate statistics will then be used to quantify the potential added value (PAV) of RCMs. Our results show that the PAV of RCMs is much higher for short temporal scales (e.g., 3-hourly data) than for long temporal scales (16-day average data) due to the filtering resulting from the time-averaging process. PAV is higher in warm season compared to cold season due to the higher proportion of precipitation falling from small-scale weather systems in the warm season. In regions of complex topography, the orographic forcing induces an extra component of PAV, no matter the season or the temporal scale considered. The PAV is also estimated using high-resolution datasets based on observations allowing the evaluation of the sensitivity of changing resolution in the real climate system. The results show that RCMs tend to reproduce relatively well the PAV compared to observations although showing an overestimation of the PAV in warm season and mountainous regions

Potential for small scale added value of RCM’s downscaled climate change signal

In recent decades, the need of future climate information at local scales have pushed the climate modelling community to perform increasingly higher resolution simulations and to develop alternative approaches to obtain fine-scale climatic information. In this article, various nested regional climate model (RCM) simulations have been used to try to identify regions across North America where high-resolution downscaling generates fine-scale details in the climate projection derived using the “delta method”. Two necessary conditions were identified for an RCM to produce added value (AV) over lower resolution atmosphere-ocean general circulation models in the fine-scale component of the climate change (CC) signal. First, the RCM-derived CC signal must contain some non-negligible fine-scale information—independently of the RCM ability to produce AV in the present climate. Second, the uncertainty related with the estimation of this fine-scale information should be relatively small compared with the information itself in order to suggest that RCMs are able to simulate robust fine-scale features in the CC signal. Clearly, considering necessary (but not sufficient) conditions means that we are studying the “potential” of RCMs to add value instead of the AV, which preempts and avoids any discussion of the actual skill and hence the need for hindcast comparisons. The analysis concentrates on the CC signal obtained from the seasonal-averaged temperature and precipitation fields and shows that the fine-scale variability of the CC signal is generally small compared to its large-scale component, suggesting that little AV can be expected for the time-averaged fields. For the temperature variable, the largest potential for fine-scale added value appears in coastal regions mainly related with differential warming in land and oceanic surfaces. Fine-scale features can account for nearly 60 % of the total CC signal in some coastal regions although for most regions the fine scale contributions to the total CC signal are of around ∼5 %. For the precipitation variable, fine scales contribute to a change of generally less than 15 % of the seasonal-averaged precipitation in present climate with a continental North American average of ∼5 % in both summer and winter seasons. In the case of precipitation, uncertainty due to sampling issues may further dilute the information present in the downscaled fine scales. These results suggest that users of RCM simulations for climate change studies in a delta method framework have little high-resolution information to gain from RCMs at least if they limit themselves to the study of first-order statistical moments. Other possible benefits arising from the use of RCMs—such as in the large scale of the downscaled fields– were not explored in this research

El SMN en RELAMPAGO: piloteando una MESONET móvil

Fil: Vidal, Luciano. 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: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Entre el 1 de noviembre y el 15 de diciembre del 2018 tuvo lugar en las Sierras de Córdoba el período intensivo de observación del proyecto RELAMPAGO (Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observation). Este proyecto de gran envergadura – el más grande que jamás haya tenido lugar en Argentina-- y proyección internacional resultó ser una gran oportunidad para los participantes del Servicio Meteorológico Nacional. Esta Nota Técnica consiste en una entrevista al Dr. Luciano Vidal, uno de los integrantes de la delegación donde nos cuenta su experiencia tanto en lo técnico-científico como en lo personal.Between November 1st and December 15th of 2018 the field experiment RELAMPAGO (Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observation) took place over a region south of the Province of Córdoba, Argentina. This international project –the largest to ever take place in Argentina—was a great opportunity to a group of scientists of the Weather Office of Argentina (Servicio Meteorológico Nacional). This Technical Note is an interview to Dr. Luciano Vidal, one of the participants, who tells us abut about his scientific and personal experiences during the project

Pronósticos a muy corto plazo en el Servicio Meteorológico Nacional

Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina.Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Fil: Russián, Germán. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. Centro Meteorológico Nacional. División Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos; Argentina.El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) monitorea las 24 horas del día los 7 días a la semana la evolución de los patrones meteorológicos para detectar lo antes posible situaciones que pueden poner en riesgo la vida de la población o producir daños materiales. El pronóstico de muy corto plazo es aquel que se ocupa de los fenómenos severos que sólo son predecibles en la escala de los minutos a unas pocas horas de antelación. Cuando los pronosticadores prevén la aparición de un fenómeno severo generalmente asociado con convección emiten un Aviso meteorológico a muy Corto Plazo (ACP) para informar a la población y a los responsables de la seguridad de las personas y de la infraestructura pública. En esta Nota Técnica se describe el proceso de emisión de estos ACPs y se discute su potencial y limitaciones.The National Weather Service of Argentina (Servicio Meteorológico Nacional, SMN in Spanish) follows and predicts the evolution of weather patterns on a continuous basis with the aim of detecting as early as possible those systems that can threaten life and property. Short-term forecasting focuses on those events that are particularly severe and have low predictability --from some minutes to a few hours. When forecasters anticipate the presence of a severe weather event related with convection, they issue a short term warning (Aviso meteorológico a muy Corto Plazo, ACP in Spanish) to inform the population and those responsible of the wellbeing of people and infrastructure. This Technical Note describes the process leading to the release of the ACP, and its potential and limitations are discussed

Verificación de la orientación de la antena del radar meteorológico DWSR-2500C del Servicio Meteorológico Nacional

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena. En este trabajo se verificó la orientación en el radar meteorológico DWSR-2500C del SMN ubicado en el partido de Ezeiza. Se utilizaron datos de once meses entre 2014 y 2015 aplicando una metodología utilizada de manera operativa en distintos servicios meteorológicos del mundo que se basa en identificar las interferencias producidas por la emisión solar. Se comprobó la utilidad de esta metodología comparando con resultados obtenidos en estudios previos, aunque algunos de los resultados fueron distorsionados fuertemente por la gran cantidad de interferencias electromagnéticas de redes inalámbricas RLAN. La baja cantidad de datos encontrados sugiere que el procesador del radar puede filtrar algunas interferencias o que el nivel de ruido del receptor es más alto que las interferencias solares más débiles.A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the DWSR-2500C weather radar owned by the SMN and located at Ezeiza district in the Buenos Aires province. Data from eleven months between 2014 and 2015 is used for identifying solar interferences applying an operational methodology tested at different national weather services around the world. Results were compared with those of previous reports reaching similar conclusions even though RLAN interferences greatly distorts the findings. It is also noted that the amount of collected cases are well below the number found in similar experiments made abroad, which suggests the presence of losses somewhere in the reception chain

Verificación de la orientación de la antena de los radares meteorológicos de INTA utilizando la radiación solar

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena en los radares disponibles. En este trabajo se verificó la orientación de la antena en los radares meteorológicos pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) utilizando datos de 4 meses de 2016. Como herramienta de verificación se utilizaron las interferencias producidas por la emisión solar aplicando metodologías ya probadas previamente. El trabajo se hizo sin dificultad en los radares de Paraná y Pergamino, mientras que el radar de Anguil detectó muy pocas interferencias solares a nivel mensual (menos de 10) lo que indicaría un problema en la sensibilidad de la cadena de recepción y por ello no se pudo verificar su calidad de apuntamiento. En particular se contabilizaron en el radar de Paraná el máximo de interferencias solares (189) en Julio de 2016. El último desvío encontrado, correspondiente a Octubre de 2016, es de -0,0o±0,5o lo cual está dentro del error esperado. En el radar de Pergamino se encontró que la antena se desvió en sentido antihorario con un valor máximo en Octubre de 2016 de -1,8o±0,7o que se mantiene en esos valores desde entonces, por lo que se recomienda realizar una revisión periódica del apuntamiento.A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the INTA (National Institute of Agricultural Technology) weather radars using four months of 2016. The methodology used in this report has been developed and tested in recent works, and is based on the detection of solar interferences in reflectivity data. For Paraná and Pergamino radars, the application of the methodology was trouble free while for the Anguil radar too few solar interferences were detected -less than ten per month-. This suggests a sensibility loss on the reception chain, and hence the state of the antenna alignment was not verified. The maximum of solar interferences was found at Paraná in July 2016 (189 cases). The last bias, found in October 2016, was -0,0o±0,5o which is within the expected error. On the other hand, Pergamino radar has a counterclockwise shift, steady since October 2016, of -1,8o±0,7o. This persistent misalignment indicates that a more frequent inspection of the antenna is necessary

Comparación de las variables Doppler entre radares banda C y S en el área de Buenos Aires

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. 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: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. 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.En el área metropolitana de Buenos Aires se encuentran dos radares meteorológicos Doppler y de doble polarización que operan en frecuencias distintas, el RMA2 del SINARAME instalado en Ezeiza funciona en la banda C y el EEC del GCABA situado en Merlo funciona en la banda S. La oportunidad de contar con dos radares de bandas diferentes a poca distancia nos permite comparar el desempeño. Dado que las velocidades radiales son necesariamente distintas (miden, al estar ubicados en diferentes lugares, diferentes componentes del viento horizontal), es de interés la comparación en el ruido asociado a la medición que suponemos independiente del ángulo de medición. El radar de Merlo presenta mediciones de bajo ruido observando casos de precipitación estratiforme donde se esperan campos suaves, sin grandes discontinuidades. El RMA2 posee una dispersión comparable pero con valores de ancho espectral generalmente más elevados.In the metropolitan area of Buenos Aires there are two Doppler weather radars, both with dual polarization capabili- ties but with different operating frequencies, SINARAME RMA2 (located in Ezeiza, Buenos Aires province) operates on the C band and GCABA EEC (located in Merlo, Buenos Aires province) operates on the S band. Performan- ce comparison can be done due to their close location and although their measured radial velocities are different, the noise of these measurements may be assumed to be comparable. Low noise is found on Merlo radar velocity measurements when scanning stratiform precipitation while RMA2 velocities show similar dispersion but with higher spectral width overall

Quantifying the overall added value of dynamical downscaling and the contribution from different spatial scales

This study evaluates the added value in the representation of surface climate variables from\ud an ensemble of regional climate model (RCM) simulations by comparing the relative skill of the RCM\ud simulations and their driving data over a wide range of RCM experimental setups and climate statistics.\ud The methodology is specifically designed to compare results across different variables and metrics, and it\ud incorporates a rigorous approach to separate the added value occurring at different spatial scales. Results\ud show that the RCMs’ added value strongly depends on the type of driving data, the climate variable, and the\ud region of interest but depends rather weakly on the choice of the statistical measure, the season, and the\ud RCM physical configuration. Decomposing climate statistics according to different spatial scales shows that\ud improvements are coming from the small scales when considering the representation of spatial patterns,\ud but from the large-scale contribution in the case of absolute values. Our results also show that a large part\ud of the added value can be attained using some simple postprocessing methods