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Predicción de polvo mineral atmosférico
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dc.contributor.authorWerner, Ernestes_ES
dc.contributor.authorTerradellas, Enrices_ES
dc.contributor.authorBasart, Saraes_ES
dc.contributor.authorGarcía-Castrillo, Gerardoes_ES
dc.date.accessioned2019-12-11T08:18:53Z-
dc.date.available2019-12-11T08:18:53Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 377-384es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/10997-
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.abstractEn el hemisferio norte, el polvo mineral es la principal fuente de partículas en suspensión en la atmósfera. Presenta importantes interacciones con el tiempo y el clima, puesto que interviene en el balance radiativo, la microfísica de nubes y la química atmosférica. A pesar de las dificultades que aún presentan tanto la predicción como la observación de los eventos de polvo, la mejora progresiva de los modelos, así como la intercomparación y verificación de estos modelos, ha permitido abordar la creación de un sistema de predicción por conjuntos y la generación de productos probabilísticos. En esta comunicación se presentan estos productos probabilísticos y multimodelo desarrollados dentro del marco del Sistema de Evaluación y Avisos de Tormentas de Polvo y Arena (SDS-WAS: sds-was.aemet.es).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectPolvo minerales_ES
dc.subjectModelos de predicción de polvoes_ES
dc.subjectPredicción por conjuntoses_ES
dc.subjectSDS-WASes_ES
dc.titlePredicción de polvo mineral atmosféricoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.377es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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