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http://hdl.handle.net/20.500.11765/10970
Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Santos Burguete, Carlos | es_ES |
dc.contributor.author | Subías Díaz-Blanco, Álvaro | es_ES |
dc.contributor.author | Roa Alonso, Alejandro | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-12-05T15:13:43Z | - |
dc.date.available | 2019-12-05T15:13:43Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.citation | Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 151-162 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11765/10970 | - |
dc.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. | es_ES |
dc.description.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. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Agencia Estatal de Meteorología | es_ES |
dc.rights | Licencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-ND | es_ES |
dc.subject | Clasificaciones sinópticas | es_ES |
dc.subject | Patrones sinópticos | es_ES |
dc.subject | Predicción numérica | es_ES |
dc.subject | Predicción operativa | es_ES |
dc.subject | Modelos conceptuales | es_ES |
dc.subject | Climatología sinóptica | es_ES |
dc.title | Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bookPart | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.151 | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
Colecciones: | 6º Simposio Nacional de Predicción (2018) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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SNP6_SESIÓN_3_pp151_1... | 24,71 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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