Albero : visualización de pronósticos probabilísticos utilizando técnicas de análisis de análogos - Pelorosso, Leandro (2018)
Este trabajo presenta Albero, una solución de análisis visual que expone distintos aspectos de los pronósticos probabilísticos basados en la técnica de regresión por pronósticos análogos (Reforecast Analog Regression, RAR). Esta técnica comprende el análisis de grandes cantidades de pronósticos meteorológicos generados con un modelo numérico específico y sus observaciones asociadas, con el fin de obtener una mejor estimación de la incertidumbre de un pronóstico actual, y de los sesgos y errores sistemáticos del modelo. Albero permite a los pronosticadores el estudio de pronósticos probabilísticos, los análogos y observaciones utilizados en la generación de los mismos, sus errores e información estadística adicional por medio de vistas coordinadas. Albero presenta una análisis visual compuesto de tres ciclos de proceso anidados. El primer bucle se compone de la parametrización y el refinamiento progresivo de la técnica. El segundo bucle proporciona un resumen interactivo e iterativo de los pronósticos probabilísticos. El tercer y último bucle permite un análisis detallado de los análogos y observaciones utilizadas, y propiedades estadísticas asociadas con la técnica. Hemos diseñado nuestra solución siguiendo una metodología participativa junto con expertos del dominio. Varios meteorólogos de diferentes orígenes validaron nuestro enfoque. Dos casos de estudio ilustran las capacidades de la solución presentada. Albero efectivamente facilita el análisis de incertidumbre y sesgos sistemáticos del modelo de predicción meteorológica para mejorar la toma de decisiones y la optimización de la técnica.