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http://hdl.handle.net/20.500.11765/11000
Predicción de la calidad del aire multiescala con el modelo MONARCH en el Centro Nacional de Supercomputación
| Título : | Predicción de la calidad del aire multiescala con el modelo MONARCH en el Centro Nacional de Supercomputación |
| Autor : | Jorba, Oriol; Basart, Sara
; Benavides, Jaime A.; Bowdalo, Dene; Dawson, Matthew L.; Di Tomaso, Enza; Gonçalves, María; Guevara, Marc; Klose, Martina; Macchia, Francesca; Obiso, Vincenzo; Olid, Miriam; Pay, María Teresa; Porquet, Manuel
; Serradell, Kim; Tena Medina, Carles; Pérez García-Pando, Carlos |
| Palabras clave : | Predicción numérica; Predicción de la calidad del aire; Asimilación de datos |
| 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. 405-406 |
| Versión del editor: | https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.405 |
| Resumen : | En esta contribución se presentará una visión general del modelo MONARCH, los desarrollos recientes referentes a los procesos físico-químicos de la atmósfera, el acoplamiento con el nuevo modelo de emisiones multiescala HERMESv3, y su sistema de asimilación de datos basado en la metodología por conjuntos Local Ensemble Transform Kalman Filter. A continuación, se discutirán ejemplos de aplicación del mismo a distintas escalas espaciales: 1) predicción de aerosoles global a 50 km, 2) predicción de ozono y material particulado en España a 4 km, y 3) predicción de óxidos de nitrógeno a escala urbana a 10 m. Finalmente, se mostrarán los trabajos en asimilación de datos de medidas satelitales de espesor óptico orientados a desarrollar análisis de aerosoles con especial énfasis en el polvo mineral. |
| 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/20.500.11765/11000 |
| Colecciones: | 6º Simposio Nacional de Predicción (2018) |
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