Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/20.500.11765/11028
Pronóstico estacional de precipitaciones mejorado usando una estimación óptima de la NAO invernal
Título : | Pronóstico estacional de precipitaciones mejorado usando una estimación óptima de la NAO invernal |
Autor : | Sánchez García, Eroteida ; Voces Aboy, José ; Navascués, Beatriz ; Rodríguez Camino, Ernesto |
Palabras clave : | Predicción; Estacional; Precipitación; Península ibérica; Estimación índice NAO invernal |
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. 649-654 |
Versión del editor: | https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.649 |
Resumen : | Actualmente, la mayoría de los sistemas de predicción estacional basados en modelos AOCGC (Atmospheric Ocean Coupled Global Circulation) no tienen la suficiente habilidad para predecir el índice NAO (Oscilación del Atlántico Norte), y, por tanto, tampoco tienen habilidad para predecir la precipitación del periodo invernal sobre el sur de Europa. Por otra parte, COHEN y JONES (2011) han demostrado que parte de la variabilidad de la NAO en los meses del invierno puede ser forzada externamente por el avance de la cobertura nivosa a finales del otoño. En este estudio se intenta obtener una estimación óptima de este modo dominante de variabilidad extratropical y su incertidumbre, utilizando estimaciones a priori de NAO pronosticadas a partir de sistemas de predicción estacionales operacionales y empíricos. |
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/20.500.11765/11028 |
Colecciones: | 6º Simposio Nacional de Predicción (2018) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
---|---|---|---|---|---|
SNP6_SESIÓN_7_pp649_6... | 878,56 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de Arcimis están protegidos por una Licencia Creative Commons, salvo que se indique lo contrario.