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AEMET- γSREPS
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorCallado Pallarés, Alfonses_ES
dc.contributor.authorEscribà, Paues_ES
dc.contributor.authorGarcía-Moya, José Antonioes_ES
dc.contributor.authorCompte, Marces_ES
dc.contributor.authorGil Oliva, Davides_ES
dc.contributor.authorMartín, A.es_ES
dc.contributor.authorRodríguez, J.es_ES
dc.contributor.authorWerner, Ernestes_ES
dc.date.accessioned2018-11-14T12:57:34Z-
dc.date.available2018-11-14T12:57:34Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationSantos Burguete, Carlos (ed.). Física del caos en la predicción meteorológica. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 333-359es_ES
dc.identifier.otherNIPO: 014-18-009-X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/10066-
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectSistema de predicción por conjuntoses_ES
dc.subjectProyecto AEMET-γSREPSes_ES
dc.subjectIncertidumbre en escala convectivaes_ES
dc.titleAEMET- γSREPSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-X.22-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Colecciones: Física del caos en la predicción meteorológica


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