Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Impact (EFSOI) applied to a regional data assimilation system over Argentina

Autores
Casaretto, Gimena; Dillon, María Eugenia; García Skabar, Yanina; Ruiz, Juan José
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Casaretto, Gimena. 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: 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: 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: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Observations that are assimilated into numerical weather prediction systems are conformed by numerous data sets and their impact should be objectively evaluated. This can be efficiently achieved by the Forecast Sensitivity to Observation Impact (FSOI) methodology. In this study we explore the application of the ensemble formulation of FSOI (EFSOI) in a regional data assimilation system over Argentina, a data sparse region, and evaluate the observation networks that result beneficial and detrimental for the forecast. We focus on the analysis of both conventional and nonconventional surface weather stations’ impact.
Materia
EFSOI
REGIONAL DATA ASSIMILATION SYSTEM
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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Acceder
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Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.
Observations that are assimilated into numerical weather prediction systems are conformed by numerous data sets and their impact should be objectively evaluated. This can be efficiently achieved by the Forecast Sensitivity to Observation Impact (FSOI) methodology. In this study we explore the application of the ensemble formulation of FSOI (EFSOI) in a regional data assimilation system over Argentina, a data sparse region, and evaluate the observation networks that result beneficial and detrimental for the forecast. We focus on the analysis of both conventional and nonconventional surface weather stations’ impact.
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