Estudio de los efectos de diferentes fuentes de error sobre la calidad de los análisis generados por un sistema de asimilación por filtros de Kalman - Saucedo, Marcos Adolfo (2016)
El presente trabajo de tesis plantea la realización de experimentos idealizados de asimilación de datos basado en un Filtro de Kalman por ensambles (EnKF) sobre un dominio regional centrado en Sudamérica. En particular se emplea el algoritmo conocido como Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado al modelo numérico Weather Research and Forecasting (WRF). Los experimentos exploran la sensibilidad del sistema de asimilación frente a los errores de modelo y los errores presentes en las condiciones de borde lateral. Los resultados indican que las regiones tropicales son más sensibles a los errores de modelo, mientras que las latitudes medias están más directamente influenciadas por los errores en las condiciones de borde lateral. Para reducirlos errores del análisis se evalúan diferentes metodologías que buscan representar de manera explícita los errores en el sistema de asimilación: la inflación multiplicativa adaptativa estimada, los ensambles físicos y la introducción de perturbaciones en las condiciones de borde lateral. El empleo de dichas técnicas permite reducir el del error del análisis y contribuye amejorar la representación de su incertidumbre. Sin embargo, los mejores resultados se obtienen al combinar dichas técnicas de forma simultánea. Finalmente, se llevan adelante experimentos utilizando observaciones reales enlos que se explora el impacto de la resolución del modelo en la calidad del análisis y de los pronósticos a corto plazo. En estos experimentos se encuentraque el aumento de la resolución del modelo numérico genera una mejora tantode la calidad del análisis como del pronóstico resultante. Sin embargo, los resultados sugieren que un tratamiento adecuado de las diferentes fuentes de incertidumbre que afectan a un sistema de análisis - pronóstico regional, junto con la incorporación de una mayor cantidad de observaciones, podría producir un impacto mayor sobre la calidad del análisis.