Aplicación de los filtros de Kalman para el pronóstico de variables meteorológicas en superficie

Abstract

La necesidad de pronósticos locales de variables meteorológicas en superficie justifica el uso de técnicas estadísticas que adapten las salidas de los modelos numéricos a las características del lugar para el que se predice, permitiendo además corregir los errores sistemáticos inherentes en los modelos. La técnica estadística que se use deber permitir una revisión rápida de sus ecuaciones y coeficientes a los constantes cambios que hoy se introducen en los modelos. Los filtros de Kalman responden bastante bien a los objetivos antes señalados. A diferencia de otros métodos estadísticos, que tienden a suavizar los pronósticos extremos en favor de un menor error medio de los que son más frecuentes, los filtros de Kalman adaptan los valores a las características del lugar. El método de predicción estadística que aquí se analiza pretende adaptar las salidas de los modelos operativos en el INM (ECMWF y HIRLAM) al pronóstico de algunas variables meteorológicas (temperatura, nubosidad, viento, etc).