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Verificación del modelo HARMONIE-AROME a 1 km de resolución sobre áreas costeras
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorSantos Atienza, Inéses_ES
dc.contributor.authorPadorno Prieto, María Elenaes_ES
dc.contributor.authorRuiz Pacheco, José Ángeles_ES
dc.contributor.authorMartínez Marco, Isabeles_ES
dc.date.accessioned2019-12-10T15:41:02Z-
dc.date.available2019-12-10T15:41:02Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 343-350es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/10993-
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.abstractDentro del marco del Proyecto SAMOA, en AEMET se está ejecutando el modelo de predicción numérica del tiempo HARMONIE-AROME a 1,0 km de resolución sobre cuatro áreas costeras. Esta ejecución del modelo ha implicado un trabajo de investigación y estudio para lograr una configuración adecuada a la nueva resolución espacial, superior a la resolución de la pasada operativa de AEMET, de 2,5 km, y que mantenga la estabilidad del modelo. Los resultados obtenidos muestran no solo un mayor nivel de detalle y riqueza en la dinámica atmosférica, sino que además presentan una mejora significativa respecto a la pasada operativa en la verificación frente a observaciones reales, especialmente para el viento a 10 metros.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectVerificaciónes_ES
dc.subjectPredicción numéricaes_ES
dc.subjectMuy alta resoluciónes_ES
dc.subjectViento a 10 metroses_ES
dc.subjectSAMOAes_ES
dc.subjectPuertos del Estadoes_ES
dc.titleVerificación del modelo HARMONIE-AROME a 1 km de resolución sobre áreas costerases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.343es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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