Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.11765/10996
Predicción de nieve en los modelos Harmonie-Arome y ECMWF
Título : Predicción de nieve en los modelos Harmonie-Arome y ECMWF
Autor : Viana Jiménez, SamuelCalvo Sánchez, Francisco Javier
Palabras clave : Nieve; Modelo numérico de predicción; Cobertura de nieve; Espesor de nieve; Validación; Verificación
Fecha de publicación : 2019
Editor: Agencia Estatal de Meteorología
Citación : Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 371-376
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.371
Resumen : El análisis y la predicción de la nieve han mejorado mucho recientemente debido a la mejora de los análisis, la utilización de parametrizaciones físicas más sofisticadas que incluyen variables de predicción para las partículas de agua condensada incluyendo la nieve y al aumento de la resolución de los modelos. De todas formas, la predicción de la nieve sigue siendo complicada ya que además de la incertidumbre asociada a la predicción de la precipitación, está la incertidumbre asociada con la predicción de la temperatura que en nuestro entorno suele estar próxima al umbral de temperatura que da lugar a precipitaciones en forma de nieve. En este trabajo se describen las principales características de los esquemas de nieve y los sistemas de asimilación para la nieve en superficie en los modelos del Centro Europeo (ECMWF) y Harmonie-Arome. Además se evalúan las predicciones de ambos modelos, comparando con observaciones in situ y productos de satélite correspondientes a la temporada invernal 2017-2018.
Descripción : 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/20.500.11765/10996
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


Ficheros en este ítem:
  Fichero Descripción Tamaño Formato  
SNP6_SESIÓN_5_pp371_3...
1,53 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro completo del ítem



Los ítems de Arcimis están protegidos por una Licencia Creative Commons, salvo que se indique lo contrario.

Repositorio Arcimis
Nota Legal Contacto y sugerencias