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Desarrollo de un modelo empírico para la predicción estacional sobre el Mediterráneo
Title: Desarrollo de un modelo empírico para la predicción estacional sobre el Mediterráneo
Authors: Rodríguez Guisado, EstebanAutor AEMETSerrano de la Torre, Antonio Ángel ORCID RESEARCHERID Autor AEMETSánchez García, Eroteida ORCID RESEARCHERID Autor AEMETNavascués, BeatrizAutor AEMETRodríguez Camino, ErnestoAutor AEMET
Keywords: Predicción; Pronóstico; Estacional; MEDSCOPE; Índices climáticos
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 629-640
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.629
Abstract: Se propone el desarrollo de un modelo empírico de predicción que complete la información proporcionada por los sistemas basados en modelos dinámicos. Está basado en regresión lineal múltiple, usando la temperatura promedio en superficie y la precipitación acumulada como predictandos e índices climáticos globales como predictores. Su implementación permite modificar la lista de predictores de forma sencilla, lo que permitirá incorporar la información de nuevos índices que se obtengan de los experimentos de sensibilidad actualmente en curso realizados con modelos en el marco del proyecto MEDSCOPE. Dada la extensión del área estudiada y su gran complejidad cada zona se ve afectada por diferentes factores en diferentes momentos del año. Por ello, se ha dividido el área geográfica en estudio en diez regiones, en cada una de las cuales el modelo utiliza diferentes grupos de predictores, que también son diferentes para diferentes estaciones del año. El modelo genera cada mes un pronóstico para los tres meses siguientes.
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/20.500.11765/11026
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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