Prototipo del sistema de actualización rápida de asimilación de datos y pronóstico numérico del proyecto prevenir: aplicación a un caso de estudio - Dillon, María Eugenia (2025)
PREVENIR es un proyecto de cooperación entre Argentina y Japón (2022-2027) cuyo objetivo es desarrollar un sistema de alerta temprana enfocado en los impactos causados por precipitación intensa e inundaciones urbanas. En la actualidad, el Sistema de Asimilación y Pronóstico numérico del tiempo del Servicio Meteorológico Nacional (SAP.SMN) consiste de pronósticos determinísticos y probabilísticos de 4 km de resolución horizontal, inicializados 4 veces al día en una región que abarca el sur de Sudamérica (Matsudo et al., 2022; 2025). Con el fin de obtener pronósticos más precisos y con una mayor frecuencia de actualización, en el marco de PREVENIR se está desarrollando un sistema de asimilación de datos de actualización rápida con una resolución temporal y espacial mayor a la del SAP.SMN, poniendo el foco en las cuencas de Sarandí Santo Domingo (SSD) (provincia de Buenos Aires) y Suquía Villa Paez (SVP) (provincia de Córdoba). Utilizando el método Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF; Hunt et al, 2007) y los modelos Weather Research and Forecasting (WRF) y Scalable Computing for Advanced Library and Environment (SCALE), se llevaron a cabo dos casos de estudio en los que se encontraron tanto resultados alentadores como algunas limitaciones en el diseño y la evaluación del sistema (Dillon et al, 2024). El objetivo de este trabajo es proponer un sistema LETKF-WRF con características más ajustadas al problema y mostrar su desempeño para un nuevo caso de estudio.