Calibración de los pronósticos semanales de precipitación y temperatura media operativos en el Servicio Meteorológico Nacional

• Autores: Aldeco, Laura Soledad; Ruíz, Juan J.; Saulo, Celeste; De Elía, Ramón
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Meteorología; Pronóstico semanal; Calibración; Verificación
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Para responder a las demandas de los usuarios, desde hace algunos años los principales centros globales del clima y algunos servicios meteorológicos comenzaron a elaborar pronósticos semanales. El European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), así como el National Centers for Environmental Prediction (NCEP) producen pronósticos en plazos de 4 semanas o más. El desempeño de los modelos numéricos disminuye a medida que aumenta el plazo de pronóstico, y por ello la mejor forma de abordar los pronósticos en estos plazos es mediante el uso de ensambles (Kalnay, 2003). Sin embargo, las salidas en crudo de los modelos numéricos por ensamble también presentan errores que se deben a la presencia de imperfecciones en los modelos y a 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 (Hamill y Colucci 1997, entre otros). Sobre nuestra región, estudios de estas características fueron realizados por Ruiz y Saulo (2011), entre otros. Para que la calibración sea robusta es necesario disponer de una buena estadística de los errores sistemáticos del sistema de pronóstico utilizado. Para ello, es indispensable contar con un historial de pronósticos lo suficientemente largo, y los pronósticos retrospectivos (Hamill y otros, 2006), cumplen con esta condición. Los pronósticos retrospectivos son pronósticos por ensamble, corridos en forma retrospectiva, recalculados utilizando la misma versión del modelo. La primera versión fue construida utilizando el modelo MRF (Medium Range Forecast) del NCEP (operativo en 1998), se actualizó en 2012, y la última versión fue lanzada en 2020, con pronósticos retrospectivos disponibles desde el año 2000 hasta 2019, utilizando el modelo GEFS (Global Ensemble Forecast System), operativo hasta la actualidad. Las bases de pronósticos se utilizan en plazos de hasta 14 días y Aldeco y otros (2015) compararon las versiones de 1998 y 2012, resultando esta última con mejor desempeño, posiblemente debido al aumento de la resolución espacial del modelo. Tanto en Aldeco (2011) como en Ruiz y otros (2018) se documentó la ventaja que representa utilizar pronósticos calibrados con la técnica de análogos respecto de utilizar las salidas de pronósticos sin calibrar. Por todo lo expuesto, y aprovechando la disponibilidad de esta base de datos de pronósticos retrospectivos, el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) utiliza la técnica de análogos para generar de forma operativa, pronósticos semanales de precipitación y temperatura media.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas