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Estudio de vientos intensos en zonas costeras con el modelo HARMONIE-AROME a muy alta resolución
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorRuiz Pacheco, José Ángeles_ES
dc.contributor.authorPadorno Prieto, María Elenaes_ES
dc.contributor.authorSantos Atienza, Inéses_ES
dc.contributor.authorMartínez Marco, Isabeles_ES
dc.date.accessioned2019-12-11T11:42:34Z-
dc.date.available2019-12-11T11:42:34Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 601-608es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/11023-
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 este artículo se estudian los resultados de predicción de vientos del modelo HARMONIE-AROME a 1 km de resolución sobre el litoral del mar Cantábrico para la situación de vientos intensos del día 24 de marzo de 2018, durante el cual la borrasca Hugo alcanzó su mayor intensidad. Para ello, se han comparado las salidas del modelo con resoluciones horizontales de 1 y 2,5 km con las observaciones obtenidas de la red de estaciones meteorológicas automáticas (EMA) de AEMET, tanto cualitativamente mediante mapas como cuantitativamente, empleando verificación estadística. Se ha comprobado que el modelo HARMONIE-AROME es capaz de predecir con alta fiabilidad el desarrollo del evento, tanto más en el experimento de resolución 1 km por ser capaz de calcular mejor la convección y obtener mayor detalle geográfico.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.subjectVientos intensoses_ES
dc.subjectAlta resoluciónes_ES
dc.subjectHARMONIE-AROMEes_ES
dc.subjectBorrascaes_ES
dc.titleEstudio de vientos intensos en zonas costeras con el modelo HARMONIE-AROME a muy alta resoluciónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.601es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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