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Sistemas de Predicción por Conjuntos en el mundo, proyectos TIGGE y TIGGE-LAM
Título : Sistemas de Predicción por Conjuntos en el mundo, proyectos TIGGE y TIGGE-LAM
Autor : Sancho Ávila, Juan Manuel ORCID RESEARCHERID
Palabras clave : Sistemas de predicción por conjuntos; Proyecto TIGGE; Proyecto TIGGE-LAM
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. 421-433
Resumen : El experimento de investigación de sistemas de observación y predecibilidad, en inglés The Observing System Research and Predictability Experiment (THORPEX), es un proyecto de la Organización Meteorológica Mundial, World Meteorological Organization (WMO), cuyo objetivo es mejorar las predicciones de fenómenos adversos de 1 día a 2 semanas. Dentro de THORPEX existe un proyecto interactivo de sistema(s) de predicción por conjuntos (SPC) globales, el proyecto THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE), que nació en 2005 con el fin de crear un archivo de acceso a la comunidad científica en el que estuvieran disponibles los datos de los modelos atmosféricos globales producidos por los nueve centros principales del mundo. El objetivo fundamental es que los investigadores puedan disponer de los datos almacenados para comparar los diferentes SPC con el fin de entender más profundamente la influencia de las diferentes fuentes de error en la contribución final a la calidad de las predicciones según los diferentes diseños de los SPC. Otro objetivo importante es estudiar e investigar las posibilidades de mejora en el desarrollo de SPC combinando diferentes ensembles en los llamados enfoques multimodelo. En este técnico capítulo, por un lado, se describen en detalle los proyectos TIGGE y TIGGE-LAM. Por otro lado, se revisan los principales SPC del mundo, participen en TIGGE o no, lo que permite esbozar una silueta del estado del arte a nivel mundial en la actualidad.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.11765/10062
Colecciones: Física del caos en la predicción meteorológica


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