Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento

Autores
Righetti, Silvina Andrea; Cutraro, Federico; García Skabar, Yanina; Sacco, Maximiliano
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
informe técnico
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.
Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.
Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.
Con el objetivo de calibrar los pronósticos horarios de intensidad del viento a 10 m de los modelos WRF y GFS, en sus versiones determinísticas y por ensamble, se plantea aplicar un método híbrido. El mismo busca corregir tanto la parte sistemática como la aleatoria del error utilizando una combinación de filtros de Kalman con inferencias bayesianas. Al analizar el desempeño de su aplicación durante 2022 y 2023 se pudo ver una mejora en todos los estadísticos, tanto en la calibración en puntos con observaciones como en la de todo el dominio. La mayor corrección, con ambos modelos, se observa en la zona cordillerana.
A hybrid method that seeks to correct both the systematic and the random part of the error using a combination of Kalman filters with bayesian inferences is proposed to calibrate the hourly forecasts of wind intensity at 10 m of the WRF and GFS models, in their deterministic and ensemble versions. The performance of its application during 2022 and 2023 showed an improvement in all statistics, both in the calibration at points with observations and in the calibration of the entire domain. The highest correction, with both models, is observed in the mountainous area.
Materia
CALIBRACIÓN
VIENTO
FILTRO DE KALMAN
INFERENCIA BAYESIANA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
El Abrigo
Institución
Servicio Meteorológico Nacional
OAI Identificador
oai:repositorio.smn.gob.ar:20.500.12160/2679
Acceder
id ELABRIGO_36aa0e1bc98e618060a7d12b9b6091c4
oai_identifier_str oai:repositorio.smn.gob.ar:20.500.12160/2679
network_acronym_str ELABRIGO
repository_id_str 3915
network_name_str El Abrigo
spelling Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del vientoRighetti, Silvina AndreaCutraro, FedericoGarcía Skabar, YaninaSacco, MaximilianoCALIBRACIÓNVIENTOFILTRO DE KALMANINFERENCIA BAYESIANAFil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Con el objetivo de calibrar los pronósticos horarios de intensidad del viento a 10 m de los modelos WRF y GFS, en sus versiones determinísticas y por ensamble, se plantea aplicar un método híbrido. El mismo busca corregir tanto la parte sistemática como la aleatoria del error utilizando una combinación de filtros de Kalman con inferencias bayesianas. Al analizar el desempeño de su aplicación durante 2022 y 2023 se pudo ver una mejora en todos los estadísticos, tanto en la calibración en puntos con observaciones como en la de todo el dominio. La mayor corrección, con ambos modelos, se observa en la zona cordillerana.A hybrid method that seeks to correct both the systematic and the random part of the error using a combination of Kalman filters with bayesian inferences is proposed to calibrate the hourly forecasts of wind intensity at 10 m of the WRF and GFS models, in their deterministic and ensemble versions. The performance of its application during 2022 and 2023 showed an improvement in all statistics, both in the calibration at points with observations and in the calibration of the entire domain. The highest correction, with both models, is observed in the mountainous area.Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios.2024-01-23T22:00:59Z2024-01-23T22:00:59Z2024-01info:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghinfo:ar-repo/semantics/informeTecnicoapplication/pdfRighetti, S., F. Cutraro, Y. García Skabar y M. Sacco, 2024: Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento. Nota Técnica SMN 2024-162.http://hdl.handle.net/20.500.12160/2679spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:El Abrigoinstname:Servicio Meteorológico Nacional2025-09-04T11:15:46Zoai:repositorio.smn.gob.ar:20.500.12160/2679instacron:SMNInstitucionalhttp://repositorio.smn.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.smn.gob.ar/oai/requestmacevedo@smn.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:39152025-09-04 11:15:46.366El Abrigo - Servicio Meteorológico Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
title Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
spellingShingle Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
Righetti, Silvina Andrea
CALIBRACIÓN
VIENTO
FILTRO DE KALMAN
INFERENCIA BAYESIANA
title_short Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
title_full Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
title_fullStr Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
title_full_unstemmed Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
title_sort Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento
dc.creator.none.fl_str_mv Righetti, Silvina Andrea
Cutraro, Federico
García Skabar, Yanina
Sacco, Maximiliano
author Righetti, Silvina Andrea
author_facet Righetti, Silvina Andrea
Cutraro, Federico
García Skabar, Yanina
Sacco, Maximiliano
author_role author
author2 Cutraro, Federico
García Skabar, Yanina
Sacco, Maximiliano
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv CALIBRACIÓN
VIENTO
FILTRO DE KALMAN
INFERENCIA BAYESIANA
topic CALIBRACIÓN
VIENTO
FILTRO DE KALMAN
INFERENCIA BAYESIANA
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.
Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.
Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.
Con el objetivo de calibrar los pronósticos horarios de intensidad del viento a 10 m de los modelos WRF y GFS, en sus versiones determinísticas y por ensamble, se plantea aplicar un método híbrido. El mismo busca corregir tanto la parte sistemática como la aleatoria del error utilizando una combinación de filtros de Kalman con inferencias bayesianas. Al analizar el desempeño de su aplicación durante 2022 y 2023 se pudo ver una mejora en todos los estadísticos, tanto en la calibración en puntos con observaciones como en la de todo el dominio. La mayor corrección, con ambos modelos, se observa en la zona cordillerana.
A hybrid method that seeks to correct both the systematic and the random part of the error using a combination of Kalman filters with bayesian inferences is proposed to calibrate the hourly forecasts of wind intensity at 10 m of the WRF and GFS models, in their deterministic and ensemble versions. The performance of its application during 2022 and 2023 showed an improvement in all statistics, both in the calibration at points with observations and in the calibration of the entire domain. The highest correction, with both models, is observed in the mountainous area.
description Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-01-23T22:00:59Z
2024-01-23T22:00:59Z
2024-01
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/report
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
info:ar-repo/semantics/informeTecnico
format report
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Righetti, S., F. Cutraro, Y. García Skabar y M. Sacco, 2024: Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento. Nota Técnica SMN 2024-162.
http://hdl.handle.net/20.500.12160/2679
identifier_str_mv Righetti, S., F. Cutraro, Y. García Skabar y M. Sacco, 2024: Calibración de los pronósticos horarios de magnitud del viento. Nota Técnica SMN 2024-162.
url http://hdl.handle.net/20.500.12160/2679
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios.
publisher.none.fl_str_mv Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:El Abrigo
instname:Servicio Meteorológico Nacional
reponame_str El Abrigo
collection El Abrigo
instname_str Servicio Meteorológico Nacional
repository.name.fl_str_mv El Abrigo - Servicio Meteorológico Nacional
repository.mail.fl_str_mv macevedo@smn.gov.ar
_version_ 1842344147596345344
score 12.623145

Publicaciones similares