La utilización del MET (model evaluation tool) para la verificación de los pronósticos del modelo wrf-arw/shn-smn durante la primavera de 2011

Abstract

En este trabajo se evalúa el desempeño del MET v3.1 (Model Evaluation Tool) para la verificación durante la primavera de 2011, de los pronósticos del modelo WRF-ARW (Weather Research and Forecasting - Advanced Research WRF) v3.1.1 (WRF-ARW/SHN-SMN), cuya configuración y aplicaciones se describen en el presente artículo. Entre las herramientas del MET v3.1, se implementaron el Point-Stat, el Stat-Analysis y el MODE y se estudiaron las bases matemáticas y capacidades de cada una. Se aplicó a la comparación de resultados del modelo con observaciones de radiosondeo, ya que por sus características lo hacen eficiente para realizar la verificación en forma rápida y completa con este tipo de observaciones. Para el caso de variables de superficie se estudió las capacidades del MODE, que por estar orientado a objetos, ofrece nuevas posibilidades para la verificación de la precipitación. El Point-Stat se aplicó para verificar pronósticos con observaciones puntuales, y el Stat-Analysis se utilizó para calcular estadísticos para distintos períodos de tiempo. Se compararon los pronósticos con radiosondeos. Las variables verificadas fueron la temperatura y el viento en los niveles estándar. Se generaron gráficos de dispersión entre las observaciones y los pronósticos. Se calcularon las distribuciones de las frecuencias relativas del error del pronóstico, presentadas en histogramas y diagramas de caja, y se realizó una comparación entre los errores absolutos de los modelos ETA-SMN y WRF-ARW/SHN-SMN. Estos resultados permitieron concluir que la calidad de los pronósticos del WRF-ARW/SHN-SMN varía según: hora de pronóstico, características geográficas de la estación meteorológica, la variable y nivel de presión. Se estudiaron los resultados de la aplicación del MODE con el fin de estudiar un caso de precipitación intensa. Se utilizaron estimaciones del Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), se comparó la intensidad de la precipitación pronosticada, el área cubierta, la forma y el ángulo de inclinación del área, entre otros atributos. El MET no sólo abarca los métodos estadísticos tradicionales de verificación de pronóstico, sino también los más modernos desarrollos en lógica difusa. Es por este motivo que constituye una herramienta completa y lo que mostramos en este trabajo es su potencial aplicación a través de un ejemplo.

In this article we evaluate the MET v3.1 (Model Evaluation Tool) used for verification of the forecasts of the WRF-ARW (Weather Research and Forecasting - Advanced Research Weather) v 3.1.1 (WRF-ARW/SHN-SMN) during the spring of 2011. Among MET's tools, we implemented Point-Stat, Stat-Analysis and MODE. We have also studied its mathematical aspects and capabilities. One of the main reasons for the application of the MET is its efficacy in handling upper air data for comparison purposes and precipitation verification object based. PointStat provides verification statistics for forecasts at observation points, meanwhile Stat-Analysis uses Point-Stat's results to compute statistics in time periods like weeks, months and even years. They were used to compare the WRF-ARW forecasts with the upper air observations made at Córdoba, Resistencia, Mendoza, Ezeiza, and Santa Rosa stations for the spring of 2011. The evaluation was applied to temperature and winds at standard levels. Scatter plots between observations and forecasts of temperature and winds at standard levels were made. In addition the frequency distributions of the forecasts errors were calculated, which were plotted in histograms and boxplots. Finally, a comparison between the means absolute errors from ETA and WRF-ARW models was made for the same period to show the differences between them. In addition, the MODE, a verification tool based on objects, was implemented. It was applied to an intense precipitation event that took place on 24 October of 2011 over large part of the northeast of Argentina. This particular comparison using TRMM data was a first approach to understand MODE success and failures. The MET package includes traditional statistical verification methods, as well as advanced methods using fuzzy logic tools. In this article we show some examples of its usage to evaluate the WRF-ARW SHN-SMN forecasts on experimental basis.