Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.11765/4761
Aplicación de métodos de clasificación al downscaling estadístico
Title: Aplicación de métodos de clasificación al downscaling estadístico
Authors: Cano Trueba, RafaelLópez Ruiz, Francisco JavierCofiño González, Antonio SantiagoGutiérrez Llorente, José ManuelRodríguez, Miguel Ángel
Keywords: Predicción probabilística; Método de análogos; Predicción de meteoros; Salidas de los modelos; Método de k-vecinos
Issue Date: 2001
Publisher: Instituto Nacional de Meteorología
Citation: V Simposio Nacional de Predicción [CD-ROM]. Madrid: Instituto Nacional de Meteorología, 2001.
Abstract: En este artículo se analizan diversas alternativas para la predicción probabilística de meteoros utilizando el método de análogos, y se presentan resultados de validación en la red principal de estaciones del INM en las diversas cuencas peninsulares. En primer lugar se comparan distintas especificaciones (tamaño de la rejilla y rango horario) del vector 4D que define el “estado de la atmósfera” en base a las predicciones de un modelo numérico. Seguidamente, se describe la forma más conveniente de comprimir esta información, eliminando redundancias, utilizando componentes principales. A continuación, se analizan distintas técnicas de clasificación para obtener un conjunto de estados de la atmósfera análogos a uno dado, de entre aquellos disponibles en una base de datos de estados históricos (reanálisis). Finalmente, se muestra la forma de mejorar la resolución de una predicción realizada por el modelo numérico a partir de la estadística de los meteoros locales observados en las fechas correspondientes a los análogos hallados para el estado definido por la predicción.
Description: Ponencia presentada en: V Simposio Nacional de Predicción, celebrado en 2001 en Madrid.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/4761
Appears in Collections:5º Simposio Nacional de Predicción (2001)


Files in This Item:
  File Description SizeFormat 
C12-SAN_Downscaling.pdf
310,72 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



Items in Arcimis are protected by Creative Commons License, unless otherwise indicated.

Arcimis Repository
Nota Legal Contacto y sugerencias