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Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorSantos Burguete, Carloses_ES
dc.contributor.authorSubías Díaz-Blanco, Álvaroes_ES
dc.contributor.authorRoa Alonso, Alejandroes_ES
dc.date.accessioned2019-12-05T15:13:43Z-
dc.date.available2019-12-05T15:13:43Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 151-162es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/10970-
dc.descriptionPonencia 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.abstractLas 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.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectClasificaciones sinópticases_ES
dc.subjectPatrones sinópticoses_ES
dc.subjectPredicción numéricaes_ES
dc.subjectPredicción operativaes_ES
dc.subjectModelos conceptualeses_ES
dc.subjectClimatología sinópticaes_ES
dc.titleReciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCAes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.151es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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