Cuantificación de la incertidumbre en los pronósticos usando redes neuronales : aplicación en asimilación de datos - Sacco, Maximiliano Antonio (2023)
Hasta el momento, la metodología más usada para la estimación de la incertidumbre en los pronósticos meteorológicos es la técnica de ensambles. En esta tesis buscamos estimar la incertidumbre usando redes neuronales artificiales (RNAs) a partir de un único pronóstico determinístico (una única integración del modelo). Para esto se entrenaron RNAs usando una nueva función de costo basada en el error, en inglés extended Mean Squared Error (eMSE), y se estudió la calidad de la incertidumbre estimada comparándola con entrenamientos con funciones de costo tradicionales (función de verosimilitud) y con la técnica de ensambles. En primera medida, se evaluó la estimación de la varianza de los pronósticos. Las redes mostraron un buen desempeño para capturar la incertidumbre (varianzas) en un entorno de prueba basado en el modelo dinámico multi-escala de Lorenz’96 que simula las características de la predictibilidad atmosférica, tanto en un escenario de modelo perfecto (donde se analiza el impacto del error presente en las condiciones iniciales), como en un escenario de modelo imperfecto (cuando el modelo numérico no puede representar todas las escalas del problema e introduce error en el pronóstico). En un desarrollo posterior, se entendió la función de costo eMSE para la estimación de la matriz de covarianza completa. Esta metodología resultó ser mucho más estable numéricamente y más rápida de entrenar comparado con funciones de costo basadas en la verosimilitud que necesitan invertir la matriz de covarianza. Se diseñó un método de asimilación de datos, en inglés Data Assimilation (DA) que combina la técnica del filtro de Kalman con la estimación de matriz de covarianza del error de pronóstico (MCEP) usando RNAs que denominamos UnnKF . Esta metodología nos permitió generar largas secuencias de ciclos de DA (más de 15.000 ciclos consecutivos) usando observaciones parciales del estado del sistema. Se obtuvo una secuencia de análisis cuyo error cuadrático medio (MSE) es comparable al obtenido por la técnica del filtro de Kalman por ensambles, en inglés Ensemble Kalman Filter (EnKF) usando grandes ensambles y logra disminuir considerablemente el MSE de los análisis comparado con un ensamble pequeño.