Redes neuronales para el posprocesamiento de pronósticos cuantitativos de precipitación

Autores
Huaranca, Fernando; Ruiz, Juan
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un modelo de aprendizaje automático basado en redes convolucionales profundas para el postprocesamiento de los pronósticos de precipitación. En particular, el modelo utiliza como predictores la precipitación acumulada en las 24 horas de pronóstico, estimada a partir de un modelo numérico global, y genera un campo de precipitación donde los sesgos del modelo numérico estén parcialmente corregidos. En la evaluación del modelo y en la selección de diferentes aspectos relacionados con el entrenamiento y la arquitectura, se pone particular énfasis en la detección de eventos de precipitación extrema, los cuales ocasionan grandes impactos socio-ambientales.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
Materia
Meteorología
Precipitación
Aprendizaje automático
Pronósticos retrospectivos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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