Impacto de la inclusión del nudging espectral en los análisis y pronósticos regionales generados con el LETKF-WRF
Uno de los desafíos en la generación de análisis y pronósticos regionales es lograr unadefinición adecuada de su condición de borde. En particular, para un sistema de asimilaciónde datos regional es importante estudiar el impacto de la forma en que se relaja el estado delmodelo a las condiciones de...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repositorio: | CONICET Digital (CONICET) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/196014 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11336/196014 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | SPECTRAL NUDGING LETKF-WRF ANALISIS REGIONALES GEFS https://purl.org/becyt/ford/1.5 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| Sumario: | Uno de los desafíos en la generación de análisis y pronósticos regionales es lograr unadefinición adecuada de su condición de borde. En particular, para un sistema de asimilaciónde datos regional es importante estudiar el impacto de la forma en que se relaja el estado delmodelo a las condiciones de borde, ya que esto puede generar un deterioro en la calidad delanálisis y por ende los pronósticos.En este trabajo se propone un posible tratamiento para sortear estas dificultades examinandola sensibilidad en los análisis y pronósticos de un sistema regional de asimilación de datos ypronóstico por ensamble Local Ensemble Transform Kalman Filter ? Weather Research andForecasting Model (LETKF- WRF), incorporando la información del modelo globalconducente GEFS como condición de borde y utilizando la técnica spectral nudging (SN).Se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto de latécnica SN en los análisis y pronósticos generados, utilizando un ensamble multi-esquema de20 miembros, compuesto por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capalímite planetaria.Los resultados obtenidos muestran que la implementación del SN junto al sistema deasimilación de datos impacta de manera positiva, mejorando el desempeño de las variables decirculación y termodinámicas tanto en los análisis como en los pronósticos. Más aún, se destaca que la implementación de dicha técnica es factible y posee un gran potencial paramejorar los análisis y pronósticos regionales, que deberá seguir siendo estudiado enprofundidad con nuevos experimentos. |
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