Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.11765/10075
Sistemas de predicción por conjuntos (SPC)
Title: Sistemas de predicción por conjuntos (SPC)
Authors: Santos Burguete, Carlos ORCID RESEARCHERID
Keywords: Sistemas de predicción por conjuntos; Emsemble; Predecibilidad; Incertidumbre en la predicción atmosférica
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. 165-192
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-X.13
Abstract: Describimos la atmósfera como un sistema dinámico altamente no lineal. Por su naturaleza, este tipo de sistemas es sensible a las condiciones iniciales, además de serlo a la formulación del modelo, lo que impone un límite físico a su predecibilidad: la atmósfera puede predecirse con cierta exactitud solo hasta un cierto horizonte de predicción en el tiempo. El meteorólogo E. N. LORENZ, en los años 1960 estimó, desde un punto de vista teórico, unos márgenes para ese límite entre 2 y 3 semanas. Asumiendo esta limitación natural de las predicciones deterministas, el único modo de afrontar el reto de hacer predicciones de calidad es introducir la probabilidad de forma natural en los sistemas de predicción. El problema de la predecibilidad se articula entonces en términos de describir el estado atmosférico mediante una función de densidad de probabilidad (en inglés probability density function, PDF) adecuada. De ese modo podremos, además de describir la evolución del estado atmosférico, describir las incertidumbres asociadas a esa evolución. Los sistemas de predicción por conjuntos son la primera aproximación técnicamente plausible con la que se ha realizado esta idea. En este capítulo exponemos los fundamentos básicos de estos sistemas.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/10075
Appears in Collections:Física del caos en la predicción meteorológica


Files in This Item:
  File Description SizeFormat 
13_Sistemas_de_predic...
14,73 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



Items in Arcimís are protected by Creative Commons License, unless otherwise indicated.

Arcimís Repository
Nota Legal Contacto y sugerencias