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http://hdl.handle.net/20.500.11765/10066
AEMET- γSREPS
Title: | AEMET- γSREPS |
Authors: | Callado Pallarés, Alfons![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
Keywords: | Sistema de predicción por conjuntos; Proyecto AEMET-γSREPS; Incertidumbre en escala convectiva |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Agencia Estatal de Meteorología |
Citation: | Santos Burguete, Carlos (ed.). Física del caos en la predicción meteorológica. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 333-359 |
Publisher version: | https://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-X.22 |
Abstract: | El futuro de la predicción del tiempo se fundamentará en sistema(s) de predicción por conjuntos (SPC) que describan cada vez más detalladamente la atmósfera y sus interrelaciones con el resto de componentes del Sistema Climático: suelo, océanos, hielos y biosfera. Más detalladamente porque los modelos de predicción del tiempo representarán la atmósfera a escalas horizontales (y verticales) cada vez más pequeñas, desde muy pocos kilómetros a unos pocos metros. ¿Y por qué más detalladamente? Pues porque hay procesos de mesoescala (de 1 a 20 km en jerga de meteorólogos y modelizadores) que sólo se simulan adecuadamente con modelos detallados. Y que se simulen adecuadamente es determinante para poder hacer una buena predicción de eventos meteorológicos relevantes como por ejemplo precipitaciones intensas y/o copiosas que producen inundaciones. Y las incertidumbres inherentes a esas escalas y, por ende, su predecibilidad, sólo se podrán tener en cuenta con las predicciones de carácter probabilista basadas en SPC y no con una sola predicción determinista. En ese camino se enmarcan los actuales SPC de área limitada (una zona más o menos rectangular de la Tierra), de alta resolución (1-4 km), convection permitting (sin parametrizar la convección), anidados en modelos globales (todo el planeta), como el AEMET-γSREPS de AEMET. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.11765/10066 |
Appears in Collections: | Física del caos en la predicción meteorológica |
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