Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones

Autores
Ruiz, Juan Jose; Schonholz, Tamara; Saulo, Andrea Celeste
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico.
Low visibility events are sometimes associated with delays and accidents related with air and land transportation. An accurate forecast of low visibility events can help to reduce the economical and human life losses associated with this phenomenon. This work contributes to the improvement of visibility forecast proposing a dynamic-statistical model that generates probabilistic visibility forecasts. This model combines retrospective forecast generated with a global model and in-situ observations. The proposed model is used to generate probabilistic visibility forecasts for Ezeiza airport between December 1984 and January 2011. Results show that combining in-situ observations and numerical model outputs increases the skill of the probabilistic forecasts with respect to the probabilistic forecast that are based only on observations or only on numerical model outputs. Considering the dependence of systematic numerical model errors with the time of the year produce an additional increase in the forecast skill.
Fil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Schonholz, Tamara. Servicio Meterologico Nacional; Argentina
Fil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Servicio Meterologico Nacional; Argentina
Materia
PRONÓSTICOS RETROSPECTIVOS
VISIBILIDAD
PRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/182579
Acceder
id CONICETDig_ca0e7c53637ec1419cf470a9abc43746
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/182579
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observacionesVisibility probabilistic forecasts based on numerical retrospective forecasts and observationsRuiz, Juan JoseSchonholz, TamaraSaulo, Andrea CelestePRONÓSTICOS RETROSPECTIVOSVISIBILIDADPRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOShttps://purl.org/becyt/ford/1.5https://purl.org/becyt/ford/1Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico.Low visibility events are sometimes associated with delays and accidents related with air and land transportation. An accurate forecast of low visibility events can help to reduce the economical and human life losses associated with this phenomenon. This work contributes to the improvement of visibility forecast proposing a dynamic-statistical model that generates probabilistic visibility forecasts. This model combines retrospective forecast generated with a global model and in-situ observations. The proposed model is used to generate probabilistic visibility forecasts for Ezeiza airport between December 1984 and January 2011. Results show that combining in-situ observations and numerical model outputs increases the skill of the probabilistic forecasts with respect to the probabilistic forecast that are based only on observations or only on numerical model outputs. Considering the dependence of systematic numerical model errors with the time of the year produce an additional increase in the forecast skill.Fil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Schonholz, Tamara. Servicio Meterologico Nacional; ArgentinaFil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Servicio Meterologico Nacional; ArgentinaCentro Argentino de Meteorólogos2018-06info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/mswordapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/182579Ruiz, Juan Jose; Schonholz, Tamara; Saulo, Andrea Celeste; Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones; Centro Argentino de Meteorólogos; Meteorológica; 43; 1; 6-2018; 73-960325-187X1850-468XCONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.meteorologica.org.ar/nota/generacion-de-pronosticos-probabilisticos-de-visibilidad-a-partir-de-pronosticos-numericos-retrospectivos-y-observaciones/info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1850-468X2018000100004info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:49:06Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/182579instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:49:07.195CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
Visibility probabilistic forecasts based on numerical retrospective forecasts and observations
title Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
spellingShingle Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
Ruiz, Juan Jose
PRONÓSTICOS RETROSPECTIVOS
VISIBILIDAD
PRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOS
title_short Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
title_full Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
title_fullStr Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
title_full_unstemmed Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
title_sort Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones
dc.creator.none.fl_str_mv Ruiz, Juan Jose
Schonholz, Tamara
Saulo, Andrea Celeste
author Ruiz, Juan Jose
author_facet Ruiz, Juan Jose
Schonholz, Tamara
Saulo, Andrea Celeste
author_role author
author2 Schonholz, Tamara
Saulo, Andrea Celeste
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv PRONÓSTICOS RETROSPECTIVOS
VISIBILIDAD
PRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOS
topic PRONÓSTICOS RETROSPECTIVOS
VISIBILIDAD
PRONÓSTICOS PROBABILÍSTICOS
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.5
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico.
Low visibility events are sometimes associated with delays and accidents related with air and land transportation. An accurate forecast of low visibility events can help to reduce the economical and human life losses associated with this phenomenon. This work contributes to the improvement of visibility forecast proposing a dynamic-statistical model that generates probabilistic visibility forecasts. This model combines retrospective forecast generated with a global model and in-situ observations. The proposed model is used to generate probabilistic visibility forecasts for Ezeiza airport between December 1984 and January 2011. Results show that combining in-situ observations and numerical model outputs increases the skill of the probabilistic forecasts with respect to the probabilistic forecast that are based only on observations or only on numerical model outputs. Considering the dependence of systematic numerical model errors with the time of the year produce an additional increase in the forecast skill.
Fil: Ruiz, Juan Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Schonholz, Tamara. Servicio Meterologico Nacional; Argentina
Fil: Saulo, Andrea Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Servicio Meterologico Nacional; Argentina
description Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-06
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/182579
Ruiz, Juan Jose; Schonholz, Tamara; Saulo, Andrea Celeste; Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones; Centro Argentino de Meteorólogos; Meteorológica; 43; 1; 6-2018; 73-96
0325-187X
1850-468X
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/182579
identifier_str_mv Ruiz, Juan Jose; Schonholz, Tamara; Saulo, Andrea Celeste; Generación de pronósticos probabilísticos de visibilidad a partir de pronósticos numéricos retrospectivos y observaciones; Centro Argentino de Meteorólogos; Meteorológica; 43; 1; 6-2018; 73-96
0325-187X
1850-468X
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.meteorologica.org.ar/nota/generacion-de-pronosticos-probabilisticos-de-visibilidad-a-partir-de-pronosticos-numericos-retrospectivos-y-observaciones/
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1850-468X2018000100004
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/msword
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Centro Argentino de Meteorólogos
publisher.none.fl_str_mv Centro Argentino de Meteorólogos
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844613522281988096
score 13.070432

Publicaciones similares