Predicción probabilista del tiempo invernal
Nuevo módulo COMET sobre la predicción probabilista de tiempo durante el invierno basado en modelos de la misma índole
Probabilistic Forecasting of Winter Weather
o Idiomas: Inglés
o Fecha de publicación: 2019-10-15
o Nivel de dificultad: 2 '
o Tiempo de estudio: .50 - .75 h
o Incluye sonido: no
o Complementos necesarios: no
o Temas: Meteorología invernal, Modelización numérica (PNT)
Los sistemas de predicción por conjuntos de alta resolución (High-Resolution Ensemble Forecast, HREF) constituyen la próxima generación de sistemas de predicción por conjuntos (Ensemble Prediction System, EPS). Dichos sistemas generan información probabilística de pronóstico de alta resolución, como la posición de las bandas de precipitación de mesoescala y las probabilidades de exceder importantes umbrales de temperatura, precipitación y viento, a la escala del sistema predicción por conjuntos de alta resolución.
Muchas agencias de manejo de emergencias y otros socios clave del NWS proporcionan servicios de apoyo a la toma de decisiones que tienen en cuenta los impactos (Impact-based Decision Support Services, IDSS) y basan sus decisiones en umbrales específicos de determinadas magnitudes meteorológicas, como la temperatura o la nieve acumulada. Los pronósticos probabilísticos pueden ayudar a informarnos de la probabilidad de alcanzar dichos umbrales.
Esta lección presenta la aplicación del sistema HREF del Centro de Modelización Ambiental (Environmental Modeling Center, EMC) del Servicio Nacional de Meteorología (National Weather Service, NWS) a una tormenta de invierno que ocurrió en la región de la ciudad de Nueva York temprano en la estación. La lección está organizada en tres partes:
- una descripción del sistema HREF producido en el Centro de Modelización Ambiental (Environmental Modeling Center, EMC).
- descripciones de los tipos de productos que se distribuyen actualmente como guía para tiempo de invierno.
- el caso de ejemplo en el cual se utiliza la guía probabilística de tiempo de invierno.
También se incluye información adicional sobre las técnicas estadísticas empleadas para producir los parámetros meteorológicos disponibles del sistema HREF, como:
- percentiles / probabilidad de excedencia
- probabilidades de precipitación condicionales y no condicionales
- probabilidad puntual / probabilidad para barrios / probabilidad según la escala de coincidencia del conjunto (Ensemble Agreement Scale, EAS)
Objetivo
Cuando termine de estudiar esta lección usted podrá:
- Describir los componentes del modelo HREF del EMC.
- Enumerar los tipos de productos que se distribuyen actualmente como guía para tiempo de invierno.
- Describir estos conceptos estadísticos:
- percentiles / probabilidad de excedencia
- probabilidades de precipitación (Ptype) condicionales y no condicionales
- probabilidad puntual / probabilidad para barrios / probabilidad según la escala de coincidencia del conjunto (Ensemble Agreement Scale, EAS) - Aplicar los productos del sistema HREF a un problema de pronóstico
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