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Predicción climática decadal global con el modelo EC-EARTH: avanzando hacia una predicción operativa en tiempo real
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorOrtega, Pabloes_ES
dc.contributor.authorBilbao, Robertoes_ES
dc.contributor.authorCaron, Louis-Philippees_ES
dc.contributor.authorDoblas-Reyes, Francisco Javieres_ES
dc.contributor.authorMénégoz, Martines_ES
dc.contributor.authorVerfaillie, Deborahes_ES
dc.contributor.authorWild, Simones_ES
dc.date.accessioned2019-12-11T09:30:00Z-
dc.date.available2019-12-11T09:30:00Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 417-418es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/11004-
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.abstractEl departamento de Ciencias de la Tierra del Centro Nacional de Supercomputación (Barcelona Supercomputing Center; CNS-BSC) tiene una reconocida trayectoria en el campo de la predicción climática decadal, como atestigua su participación en los últimos dos intercambios de predicciones decadales multimodelo en tiempo real coordinadas por el MetOffice. En esta comunicación, presentaremos las próximas actividades del BSC en el contexto de CMIP6 (del inglés, Climate Model Intercomparison Project, 6th Phase) y que se engloban dentro de la iniciativa DCPP (del inglés, Decadal Climate Prediction Project). El BSC contribuirá con el modelo climático EC-Earth a la realización y análisis de la mayor parte de experimentos propuestos de «Tier 1», de los que destacamos: predicciones decadales retrospectivas por conjuntos desde 1960 hasta el presente; predicciones decadales en tiempo cuasi real inicializadas en 2018 y experimentos de sensibilidad para estudiar la predictibilidad, los mecanismos y los impactos climáticos asociados a las distintas fases de la AMV (del inglés, Atlantic Multidecadal Variability). También tenemos una larga experiencia con el modelo EC-Earth en predicción estacional, lo que nos permite testear y mejorar sistemáticamente nuestro sistema de predicción, así como desarrollar servicios climáticos específicos para fomentar la adaptación al cambio climático de sectores como la energía y la agricultura.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectPredicción numéricaes_ES
dc.subjectPredicción por conjuntoses_ES
dc.subjectPredicción decadales_ES
dc.subjectModelizaciónes_ES
dc.titlePredicción climática decadal global con el modelo EC-EARTH: avanzando hacia una predicción operativa en tiempo reales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.417es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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