Verificación de los pronósticos semanales de temperatura media generados con la técnica de regresión por análogos

• Autores: Aldeco, Laura; de Elía, Ramón; Ruiz, Juan J.
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Meteorología; Pronóstico semanal; Calibración; Verificación
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Los pronósticos semanales son de gran valor socioeconómico para sectores como la agricultura y la energía, lo que impulsó a los centros climáticos globales y a los servicios meteorológicos a desarrollarlos en respuesta a sus necesidades, generando pronósticos en plazos de 4 semanas o más. Pero como el desempeño de los modelos numéricos disminuye a medida que aumenta el plazo de pronóstico, el uso de ensambles es la mejor manera de trabajar con pronósticos en estos plazos (Kalnay, 2003). Sin embargo, las salidas en crudo de los modelos numéricos por ensamble también presentan errores debidos a la presencia de imperfecciones en los modelos, ya que los métodos de pronósticos por ensambles actuales no son capaces de representar adecuadamente la presencia, evolución e interacción de las diferentes fuentes de incertidumbre dentro del pronóstico. Una forma de abordar esta problemática es mediante métodos de calibración basados en un post-procesamiento estadístico que incorpora dichas fuentes de incertidumbre a posteriori. Este post-procesamiento estadístico se utiliza de manera cada vez más extendida en los servicios meteorológicos del mundo con el fin de reducir los errores sistemáticos provenientes de los modelos (Vannitsem y otros, 2021). Sobre nuestra región, estudios de estas características fueron realizados por Righetti y otros (2024), entre otros, quienes aplicaron diferentes técnicas de calibración a pronósticos diarios de temperatura y precipitación, logrando así mejorar la calidad de los mismos. Por otro lado, en la escala semanal, Aldeco y otros (2022) calibraron pronósticos semanales de precipitación y Godoy y Cutraro (2024) calibraron temperaturas máxima y mínima en plazos de hasta 2 semanas, obteniendo una notable mejora en el desempeño de los pronósticos. Para que una calibración sea robusta, es necesario tener una buena estadística de los errores sistemáticos, lo cual requiere un historial extenso de pronósticos, como los pronósticos retrospectivos (Hamill y otros, 2006). Tanto en Aldeco (2011) como en Ruiz y otros (2018) se documentó la ventaja que representa utilizar pronósticos calibrados con la técnica de regresión por análogos respecto de utilizar las salidas de pronósticos sin calibrar. El objetivo de este trabajo es verificar los pronósticos de temperatura media operativos en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), generados mediante la técnica de regresión por análogos, y analizar su desempeño en el período 2021- 2024.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas