AEMET- γSREPS
| Autor: | Callado Pallarés, Alfons, Escribá, Pau, García-Moya, José Antonio, Compte, Marc, Gil Oliva, David, Martín, A., Rodríguez, J., Werner, Ernest |
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| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | ARCIMIS. Archivo Climatológico y Meteorológico Institucional (AEMET) Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) |
| Popis: | El futuro de la predicción del tiempo se fundamentará en sistema(s) de predicción por conjuntos (SPC) que describan cada vez más detalladamente la atmósfera y sus interrelaciones con el resto de componentes del Sistema Climático: suelo, océanos, hielos y biosfera. Más detalladamente porque los modelos de predicción del tiempo representarán la atmósfera a escalas horizontales (y verticales) cada vez más pequeñas, desde muy pocos kilómetros a unos pocos metros. ¿Y por qué más detalladamente? Pues porque hay procesos de mesoescala (de 1 a 20 km en jerga de meteorólogos y modelizadores) que sólo se simulan adecuadamente con modelos detallados. Y que se simulen adecuadamente es determinante para poder hacer una buena predicción de eventos meteorológicos relevantes como por ejemplo precipitaciones intensas y/o copiosas que producen inundaciones. Y las incertidumbres inherentes a esas escalas y, por ende, su predecibilidad, sólo se podrán tener en cuenta con las predicciones de carácter probabilista basadas en SPC y no con una sola predicción determinista. En ese camino se enmarcan los actuales SPC de área limitada (una zona más o menos rectangular de la Tierra), de alta resolución (1-4 km), convection permitting (sin parametrizar la convección), anidados en modelos globales (todo el planeta), como el AEMET-γSREPS de AEMET. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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