Desempeño de los pronósticos calibrados de precipitación acumulada a escala semanal del ensamble de GFS

Autores
Cutraro, Federico; Matsudo, Cynthia Mariana; Godoy, Alejandro Aníbal; Aldeco, Laura Soledad
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
informe técnico
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.
Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.
Fil: Godoy, Alejandro Aníbal. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.
Fil: Aldeco, Laura Soledad. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina.
En este trabajo se presenta la aplicación de la metodología Empirical Quantile Mapping para calibrar los pronósticos de precipitación semanal del ensamble del modelo GFS entre diciembre de 2020 y agosto de 2023. En particular, se realiza un análisis de la verificación de los pronósticos calibrados y sin calibrar válidos para las semanas 1 y 2 así como también una distinción entre temporada cálida y fría. Las observaciones utilizadas para verificar los pronósticos corresponden a la estimación satelital de precipitación corregida con observaciones de superficie (SQPE). Los pronósticos calibrados presentan una mejor concordancia con las observaciones y logran una mejor representación de la incertidumbre, especialmente para la semana 2. Por ende, permite a los pronosticadores tener una nueva herramienta aplicada a productos de perspectiva a 2 semanas de mejor calidad y exactitud.
This study presents the application of the Empirical Quantile Mapping methodology to calibrate the weekly precipitation forecasts of the GFS model ensemble between December 2020 and August 2023. In particular, the verification of calibrated and uncalibrated forecasts valid for weeks 1 and 2 as well as a distinction between warm and cold season is performed. The observations used to verify the forecasts correspond to the satellite estimation of precipitation corrected with surface observations (SQPE). The calibrated forecasts show a better agreement with the observations and achieve a better representation of the uncertainty, especially for week 2. Therefore, it allows forecasters to have a new tool applied to 2-week outlook products of better quality and accuracy.
Materia
Calibración
Empirical Quantile Mapping
SQPE
Verificación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
El Abrigo
Institución
Servicio Meteorológico Nacional
OAI Identificador
oai:repositorio.smn.gob.ar:20.500.12160/2882
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En este trabajo se presenta la aplicación de la metodología Empirical Quantile Mapping para calibrar los pronósticos de precipitación semanal del ensamble del modelo GFS entre diciembre de 2020 y agosto de 2023. En particular, se realiza un análisis de la verificación de los pronósticos calibrados y sin calibrar válidos para las semanas 1 y 2 así como también una distinción entre temporada cálida y fría. Las observaciones utilizadas para verificar los pronósticos corresponden a la estimación satelital de precipitación corregida con observaciones de superficie (SQPE). Los pronósticos calibrados presentan una mejor concordancia con las observaciones y logran una mejor representación de la incertidumbre, especialmente para la semana 2. Por ende, permite a los pronosticadores tener una nueva herramienta aplicada a productos de perspectiva a 2 semanas de mejor calidad y exactitud.
This study presents the application of the Empirical Quantile Mapping methodology to calibrate the weekly precipitation forecasts of the GFS model ensemble between December 2020 and August 2023. In particular, the verification of calibrated and uncalibrated forecasts valid for weeks 1 and 2 as well as a distinction between warm and cold season is performed. The observations used to verify the forecasts correspond to the satellite estimation of precipitation corrected with surface observations (SQPE). The calibrated forecasts show a better agreement with the observations and achieve a better representation of the uncertainty, especially for week 2. Therefore, it allows forecasters to have a new tool applied to 2-week outlook products of better quality and accuracy.
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