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Predicción de la convección en los modelos HARMONIE-AROME y ECMWF
Title: Predicción de la convección en los modelos HARMONIE-AROME y ECMWF
Authors: Calvo Sánchez, Francisco Javier ORCID RESEARCHERID Autor AEMETMartín Pérez, DanielAutor AEMETMorales Martín, Gema ORCID RESEARCHERID Autor AEMETJiménez de Mingo, AlbertoAutor AEMETCalvo Gil, Carmen LucíaAutor AEMET
Keywords: HARMONIE-AROME; ECMWF; Modelo convection-permitting; Verificación de la predicción; Verificación espacial
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 335-342
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.335
Abstract: La convección es uno de los fenómenos meteorológicos más difíciles de predecir. Los modelos numéricos no hidrostáticos que se integran a escalas convectivas o convection-permitting han supuesto una mejora significativa en la simulación de la convección comparados con los modelos de escala sinóptica, que necesitan parametrizar la convección profunda. Se estudia el comportamiento de los modelos HARMONIE-AROME y del IFS del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF) utilizando métodos objetivos como la verificación puntual y la verificación espacial, así como métodos subjetivos. Se ve que los modelos convection-permitting como HARMONIE-AROME reproducen mucho mejor el ciclo diurno de la precipitación que los modelos que parametrizan la convección profunda como el del Centro Europeo. En promedio, el ciclo 40 obtiene mejores resultados que el ciclo 38 tanto con la verificación puntual como con la verificación espacial. El ciclo 38 tiende a producir más actividad convectiva y también a producir más falsas alarmas. Otro resultado interesante es que la resolución efectiva de HARMONIE para la precipitación parece estar en torno a los 50 km
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/20.500.11765/10992
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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