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El ensemble de corto plazo LAM-EPS AEMET-γSREPS
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dc.contributor.authorQuintero Plaza, Davides_ES
dc.contributor.authorCallado, Alfonses_ES
dc.contributor.authorEscribá, Paues_ES
dc.contributor.authorMartínez Sánchez, Mauriciaes_ES
dc.contributor.authorGil Oliva, Davides_ES
dc.date.accessioned2020-01-23T10:16:44Z-
dc.date.available2020-01-23T10:16:44Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationCalendario meteorológico. 2020, p. 263-276es_ES
dc.identifier.issn0213-3849-
dc.identifier.otherNIPO: 639-19-011-6-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/11149-
dc.description.abstractEn este artículo se van a exponer brevemente las principales características del ensemble de corto plazo LAM-EPS AEMET-γSREPS, más conocido simplemente como el γSREPS, activo desde abril de 2016 y en situación preoperativa en el Sistema Nacional de Predicción de AEMET al escribir estas líneas. El γSREPS es un sistema de predicción meteorológica por conjuntos, es decir, una agrupación de múltiples simulaciones de predicción, todas ellas igualmente plausibles, que corre en el corto plazo (en los siguientes dos o tres días contando desde el día actual). Los productos para la predicción operativa son de carácter probabilístico, lo que puede resultar un tanto chocante al principio, por la tendencia innata de pensar en términos deterministas y por las sutilezas que conlleva el manejo de la probabilidad y la estadística; sin embargo, es importante resaltar que hay un acuerdo unánime científico- técnico entre los expertos en que la predicción de más calidad, la más informativa y la más completa es intrínsecamente probabilista.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 por conjuntoses_ES
dc.subjectEnsemblees_ES
dc.subjectPredicción probabilísticaes_ES
dc.subjectAlta resoluciónes_ES
dc.titleEl ensemble de corto plazo LAM-EPS AEMET-γSREPSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:Calendario Meteorológico 2018-2020


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