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Orografías de los sistemas
Título : Orografías de los sistemas
Autor : Hierro Carnicero, José
Palabras clave : Orografía de los modelos; ECHRES; ECENS; HARMONIE-AROME; Sistemas de predicción por conjuntos
Fecha de publicación : 2018
Editor: Agencia Estatal de Meteorología
Citación : Santos Burguete, Carlos (ed.). Física del caos en la predicción meteorológica. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 927-947
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-X.A
Resumen : Los modelos atmosféricos y los sistemas de predicción por conjuntos correspondientes manejan un campo llamado orografía, usualmente descrito mediante la altura geopotencial en superficie (sec. 10.1 en la página 140) y que representa con una cierta precisión las elevaciones del terreno sobre el nivel medio del mar en el dominio en el que el modelo resuelve sus ecuaciones. Es de vital importancia para una representación realista de los fenómenos meteorológicos una orografía al menos tan fina como la propia resolución horizontal del modelo. En décadas pasadas, en nuestras regiones los modelos manejaban orografías tremendamente simples donde, por ejemplo, el estrecho de Gibraltar no existía y Europa estaba conectada con África, algunas de la islas Canarias no estaban, etc. En este anexo queremos ofrecer dos enfoques. Por un lado, una perspectiva en cierto tiempo del avance en la resolución del modelo ECHRES (sec. 19.2 en la página 317) y del sistema de predicción por conjuntos (SPC) ECENS (sec. 19.3 en la página 319), ambos del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF, cap. 19 en la página 315). Por otro lado, un panorama relativamente completo de las orografías actuales de estos sistemas, recorriendo diferentes escalas: península ibérica y Baleares, Canarias, Galicia y Rías Baixas. Este segundo enfoque se ofrece también para el modelo no hidrostático mesoescalar HARMONIEAROME (sec. 20.4 en la página 338), también usado en AEMET, orografía en este último caso equiparable a la del SPC AEMET-gSREPS (sec. 22 en la página 365).
URI : http://hdl.handle.net/20.500.11765/10027
Colecciones: Física del caos en la predicción meteorológica


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