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Estudio comparativo entre los ciclos 38 y 40 del modelo Harmonie-Arome para la zona de Canarias
Title: Estudio comparativo entre los ciclos 38 y 40 del modelo Harmonie-Arome para la zona de Canarias
Authors: Recuerda Gavilán, IreneAutor AEMETSuárez Molina, David ORCID RESEARCHERID SCOPUSID Autor AEMET
Keywords: Predicción; Casos de estudio; Fenómenos meteorológicos adversos; Avisos; Harmonie-Arome
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 575-584
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.575
Abstract: En las islas Canarias, especialmente debido a su compleja orografía, se hace necesario el uso del modelo de predicción numérica (NWP) determinista no hidrostático de alta resolución de AEMET, Harmonie-Arome, para la emisión de avisos por fenómenos meteorológicos adversos (FMA). Por tanto, el objetivo de este trabajo es presentar los resultados de una evaluación comparativa de la calidad de predicciones de alta resolución proporcionadas por los ciclos 40 (operativo) y 38 (previo) de este modelo en la zona de Canarias. Para ello, se han elegido tres casos de estudio del primer trimestre de 2018 con FMA, en los que se emitieron avisos amarillos/naranjas con diferentes configuraciones de viento. Los campos de viento a 10 metros, rachas de viento y precipitación se han analizado y comparado con las respectivas observaciones registradas. Por último, se evaluarán también diagramas de dispersión. Así, los estudios regionalizados de diferentes modelos en situaciones de FMA permiten mitigar la controversia a la que deben enfrentarse los predictores operativos a la hora de tomar decisiones para la emisión de avisos.
Description: 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/20.500.11765/11020
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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