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Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA
Title: Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA
Authors: Santos Burguete, Carlos ORCID RESEARCHERID Autor AEMETSubías Díaz-Blanco, Álvaro ORCID RESEARCHERID Autor AEMETRoa Alonso, AlejandroAutor AEMET
Keywords: Clasificaciones sinópticas; Patrones sinópticos; Predicción numérica; Predicción operativa; Modelos conceptuales; Climatología sinóptica
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 151-162
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.151
Abstract: Las clasificaciones sinópticas ayudan a entender la variabilidad y complejidad de los llamados patrones meteorológicos, o situaciones, a escala sinóptica. Hay una gradación de clasificaciones, desde las subjetivas, con caracterizaciones conceptuales y diagnósticas, hasta las clasificaciones objetivas, basadas en soporte numérico y con un amplio abanico de familias de algoritmos asociados, pasando por clasificaciones intermedias que tienen carácter mixto. En este estudio se revisan la clasificación objetiva de RIBALAYGUA y BORÉN (1995) y la clasificación subjetiva de FONT (2000). Esta última propone 23 patrones sinópticos, ilustrados con situaciones de 23 fechas concretas, en general de la década de 1970-1980. Se recuperan los reanálisis ERA40 (UPPALA et al., 2005) del European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) correspondientes a esas 23 fechas y se dibujan los campos básicos con las herramientas actuales y estilo de visualización de predicción operativa. Se compara así el querer de la mano con el querer de la máquina. Se aplica, además, a estas 23 situaciones un algoritmo de agrupamiento «análisis de componentes principales» (PCA por sus siglas en inglés; JOLLIFFE, 1986) similar al vigente en AEMET para el sistema de predicción por conjuntos del ECMWF, con el propósito de aprender sobre la naturaleza de la variabilidad y diversidad de estos patrones. Se trata, pues, de reciclar un conocimiento muy conceptual y valioso, el de Font, conectándolo con el potencial de las herramientas numéricas actuales para, en definitiva, ver qué podemos aprender.
Description: Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/10970
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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