Asimilación de datos GPS por los modelos de predicción numérica

Abstract

Una correcta descripción de las condiciones atmosféricas, y en concreto, de la distribución de vapor de agua, es fundamental para la pericia de las predicciones de los modelos de predicción numérica del tiempo. Uno de los sistemas últimamente utilizados para conocer la humedad de la atmósfera es el sistema GPS (Global Positioning System) ya que los retrasos de la señal recibida por los sensores de tierra (ZTD), dan información directa de esta variable. El INM participa actualmente en el proyecto TOUGH, cuyo objetivo es desarrollar los métodos necesarios para la inclusión de datos de GPS de todas las estaciones europeas disponibles en los modelos numéricos. Se muestran aquí los primeros resultados de la utilización de estos datos por el sistema de "asimilación variacional" del modelo HIRLAM, así como el impacto de los mismos en la calidad de las predicciones en un caso de estudio.