Pronóstico probabilístico para un caso de estudio de una supercelda en las Sierras de Córdoba Argentina

Autores
Álvarez Imaz, Milagros; Dillon, María Eugenia; Salio, Paola; Fita, Lluis; Carrió Carrió, Diego Saúl
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.
Fil: Dillon, María Eugenia. 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. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.
Fil: Salio, Paola. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino para el Estudio del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Fita, Lluís. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Carrió Carrió, Diego Saúl. University of Melbourne; Australia
El pronóstico por ensambles es una manera adecuada de considerar las incertidumbres del modelo permitiendo predecir el escenario más probable y estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento de interés (Epstein, 1969; Buizza, 2018; entre otros). En varios trabajos se ha demostrado que un pronóstico probabilístico obtenido por un conjunto de simulaciones (ensamble) tiene un mejor desempeño que aquel considerando una única simulación (por ejemplo, Buizza, 2001). En particular, para estudiar la predictibilidad de las superceldas con simulaciones de alta resolución, el parámetro de helicidad de la ascendente (UH) entre 2 y 5 km ha presentado buenos resultados como predictor de este tipo de tormentas (por ejemplo, Trier y otros, 2021). El objetivo de este trabajo es analizar la predictibilidad de la IC de una supercelda en la región de las SDC a partir de simulaciones probabilísticas regionales con convección permitida.
Materia
PRONÓSTICO PROBABILÍSTICO
SUPERCELDA
PREDICTIBILIDAD
PARAMETRIZACIONES FÍSICAS
CONDICIONES INICIALES Y DE BORDE
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
El Abrigo
Institución
Servicio Meteorológico Nacional
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Fil: Salio, Paola. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino para el Estudio del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Fita, Lluís. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Fil: Carrió Carrió, Diego Saúl. University of Melbourne; Australia
El pronóstico por ensambles es una manera adecuada de considerar las incertidumbres del modelo permitiendo predecir el escenario más probable y estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento de interés (Epstein, 1969; Buizza, 2018; entre otros). En varios trabajos se ha demostrado que un pronóstico probabilístico obtenido por un conjunto de simulaciones (ensamble) tiene un mejor desempeño que aquel considerando una única simulación (por ejemplo, Buizza, 2001). En particular, para estudiar la predictibilidad de las superceldas con simulaciones de alta resolución, el parámetro de helicidad de la ascendente (UH) entre 2 y 5 km ha presentado buenos resultados como predictor de este tipo de tormentas (por ejemplo, Trier y otros, 2021). El objetivo de este trabajo es analizar la predictibilidad de la IC de una supercelda en la región de las SDC a partir de simulaciones probabilísticas regionales con convección permitida.
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