Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado

Autores
Cabello, Leonel; Gacitúa Gutiérrez, Jorge; Ruiz, Juan
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los métodos de asimilación de datos (DA) deben reconciliar los pronósticos del modelo con las observaciones, a menudo bajo condiciones donde los supuestos de linealidad y distribución gaussiana no se cumplen. Esto es particularmente relevante para la DA en escala convectiva, donde variables como la reflectividad de radar son fuertemente no lineales y espacialmente discontinuas, o la relación con el modelo es no lineal. LETKF, un esquema de asimilación de datos por ensambles ampliamente utilizado, puede verse afectado por estas no linealidades (Carrasi et al.,2018). En este trabajo se implementa una versión del LETKF (LETKF-T, Kurosawa y Poterjoy 2021) en un sistema unidimensional con física simplificada, lo que permite un análisis detallado de su comportamiento bajo diferentes configuraciones. Esto sirve como base para comprender mejor el desempeño del método antes de aplicarlo en entornos más complejos. A partir de este análisis se busca construir un marco experimental simplificado basado en simulaciones realizadas con el modelo de mesoescala WRF para investigar el comportamiento de los esquemas LETKF y LETKF-T bajo operadores de observación (H) altamente no lineales. Nuestro objetivo es evaluar la técnica en escenarios relevantes para la asimilación de datos de radar, sentando las bases para mejoras que puedan ser implementadas en los sistemas de pronóstico operativos.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
Materia
Meteorología
Filtro de Kalman por ensambles
No linealidad
Asimilación de datos de radar
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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/194025
Acceder
id SEDICI_24366e1c45c46010f34cc725d0b9f60b
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/194025
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizadoCabello, LeonelGacitúa Gutiérrez, JorgeRuiz, JuanMeteorologíaFiltro de Kalman por ensamblesNo linealidadAsimilación de datos de radarLos métodos de asimilación de datos (DA) deben reconciliar los pronósticos del modelo con las observaciones, a menudo bajo condiciones donde los supuestos de linealidad y distribución gaussiana no se cumplen. Esto es particularmente relevante para la DA en escala convectiva, donde variables como la reflectividad de radar son fuertemente no lineales y espacialmente discontinuas, o la relación con el modelo es no lineal. LETKF, un esquema de asimilación de datos por ensambles ampliamente utilizado, puede verse afectado por estas no linealidades (Carrasi et al.,2018). En este trabajo se implementa una versión del LETKF (LETKF-T, Kurosawa y Poterjoy 2021) en un sistema unidimensional con física simplificada, lo que permite un análisis detallado de su comportamiento bajo diferentes configuraciones. Esto sirve como base para comprender mejor el desempeño del método antes de aplicarlo en entornos más complejos. A partir de este análisis se busca construir un marco experimental simplificado basado en simulaciones realizadas con el modelo de mesoescala WRF para investigar el comportamiento de los esquemas LETKF y LETKF-T bajo operadores de observación (H) altamente no lineales. Nuestro objetivo es evaluar la técnica en escenarios relevantes para la asimilación de datos de radar, sentando las bases para mejoras que puedan ser implementadas en los sistemas de pronóstico operativos.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas2025info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/194025spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A4_T187.pdfinfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-05-13T12:59:56Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/194025Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-05-13 12:59:56.638SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
title Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
spellingShingle Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
Cabello, Leonel
Meteorología
Filtro de Kalman por ensambles
No linealidad
Asimilación de datos de radar
title_short Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
title_full Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
title_fullStr Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
title_full_unstemmed Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
title_sort Evaluación de una versión iterativa del filtro de Kalman por ensambles en un contexto idealizado
dc.creator.none.fl_str_mv Cabello, Leonel
Gacitúa Gutiérrez, Jorge
Ruiz, Juan
author Cabello, Leonel
author_facet Cabello, Leonel
Gacitúa Gutiérrez, Jorge
Ruiz, Juan
author_role author
author2 Gacitúa Gutiérrez, Jorge
Ruiz, Juan
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Meteorología
Filtro de Kalman por ensambles
No linealidad
Asimilación de datos de radar
topic Meteorología
Filtro de Kalman por ensambles
No linealidad
Asimilación de datos de radar
dc.description.none.fl_txt_mv Los métodos de asimilación de datos (DA) deben reconciliar los pronósticos del modelo con las observaciones, a menudo bajo condiciones donde los supuestos de linealidad y distribución gaussiana no se cumplen. Esto es particularmente relevante para la DA en escala convectiva, donde variables como la reflectividad de radar son fuertemente no lineales y espacialmente discontinuas, o la relación con el modelo es no lineal. LETKF, un esquema de asimilación de datos por ensambles ampliamente utilizado, puede verse afectado por estas no linealidades (Carrasi et al.,2018). En este trabajo se implementa una versión del LETKF (LETKF-T, Kurosawa y Poterjoy 2021) en un sistema unidimensional con física simplificada, lo que permite un análisis detallado de su comportamiento bajo diferentes configuraciones. Esto sirve como base para comprender mejor el desempeño del método antes de aplicarlo en entornos más complejos. A partir de este análisis se busca construir un marco experimental simplificado basado en simulaciones realizadas con el modelo de mesoescala WRF para investigar el comportamiento de los esquemas LETKF y LETKF-T bajo operadores de observación (H) altamente no lineales. Nuestro objetivo es evaluar la técnica en escenarios relevantes para la asimilación de datos de radar, sentando las bases para mejoras que puedan ser implementadas en los sistemas de pronóstico operativos.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
description Los métodos de asimilación de datos (DA) deben reconciliar los pronósticos del modelo con las observaciones, a menudo bajo condiciones donde los supuestos de linealidad y distribución gaussiana no se cumplen. Esto es particularmente relevante para la DA en escala convectiva, donde variables como la reflectividad de radar son fuertemente no lineales y espacialmente discontinuas, o la relación con el modelo es no lineal. LETKF, un esquema de asimilación de datos por ensambles ampliamente utilizado, puede verse afectado por estas no linealidades (Carrasi et al.,2018). En este trabajo se implementa una versión del LETKF (LETKF-T, Kurosawa y Poterjoy 2021) en un sistema unidimensional con física simplificada, lo que permite un análisis detallado de su comportamiento bajo diferentes configuraciones. Esto sirve como base para comprender mejor el desempeño del método antes de aplicarlo en entornos más complejos. A partir de este análisis se busca construir un marco experimental simplificado basado en simulaciones realizadas con el modelo de mesoescala WRF para investigar el comportamiento de los esquemas LETKF y LETKF-T bajo operadores de observación (H) altamente no lineales. Nuestro objetivo es evaluar la técnica en escenarios relevantes para la asimilación de datos de radar, sentando las bases para mejoras que puedan ser implementadas en los sistemas de pronóstico operativos.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/194025
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/194025
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A4_T187.pdf
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1865172499845611520
score 13.115601

Publicaciones similares