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
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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.
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