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Procesos de superficie en Harmonie-Arome y su importancia en procesos atmosféricos
Title: Procesos de superficie en Harmonie-Arome y su importancia en procesos atmosféricos
Authors: Viana Jiménez, Samuel ORCID RESEARCHERID SCOPUSID Autor AEMETDiez Muyo, María VictoriaAutor AEMET
Keywords: Predicción numérica; Superficie; Asimilación de superficie; Modelización; Humedad del suelo
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 325-334
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.325
Abstract: Los procesos superficiales representan un forzamiento de baja frecuencia para la atmósfera y son de gran importancia en modelización numérica del tiempo. En función del aumento de resolución de estos modelos, han ido incluyendo parametrizaciones más complejas y para un mayor número de procesos de superficie. Gran parte de ellas proceden del ámbito de los modelos climáticos, en los que se hace fundamental describir detalladamente las componentes no atmosféricas del sistema climático, en las que los procesos superficiales tienen lugar. En este trabajo se describe brevemente el módulo SURFEX de modelización de superficie implementado en Harmonie-Arome, el modelo determinista operativo en AEMET. Posteriormente se describe el sistema de asimilación de superficie y su importancia en la corrección de las condiciones iniciales. También se presentan una serie de índices de humedad del suelo, fundamentales para describir el estado de la superficie del modelo, y se analiza su influencia en variables atmosféricas como la temperatura y humedad cerca del suelo o la amplitud térmica, así como en procesos atmosféricos como la convección. Por último, se describen otros esquemas avanzados de suelo y nieve disponibles en SURFEX, que se activarán en futuras versiones del modelo.
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/20.500.11765/10991
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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