Artículo

Sistema de pronóstico experimental en alta resolución con el modelo Brams

Matsudo, Cynthia Mariana ; Garcia Skabar, Yanina Icon; Ferreira, Lorena ; Ruiz, Juan Jose Icon; Salio, Paola Veronica Icon; Vidal, Luciano Icon; Nicolini, Matilde Icon

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Fecha

06/2013

Editorial

Centro Argentino de Meteorólogos

Revista

Meteorológica

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Institución organizadora

ISSN

0325-187X

eISSN

1850-468X

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Idioma

Español

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Resumen

Este trabajo presenta las características del sistema de pronóstico numérico en alta resolución basado en el modelo BRAMS en su versión 4.2, diseñado para el pronóstico de tormentas en la región pampeana y que se procesa en forma experimental en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Se realiza una descripción del sistema de pronóstico mostrando un caso de estudio y una primera evaluación de la calidad del mismo. En particular, se presentan los resultados de la verificación operativa de los pronósticos aplicando metodologías adecuadas para pronósticos en alta resolución. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar información provista por sensores remotos que cuenten con una mayor resolución espacial y temporal que las utilizadas habitualmente. Asimismo, se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de los pronósticos probabilísticos a la precipitación y se examinan las ventajas de su utilización dada la incorporación de la incertidumbre asociada a las simulaciones numéricas de la atmósfera.
This work presents the characteristics of a high-resolution numerical forecast system using the BRAMS model version 4.2 designed for the forecast of storms in the Pampa region which is processed on daily basis at the National Meteorological Service of Argentina (NMS). The forecast system is described by showing a case study and a first evaluation of its quality. In particular, the results of rainfall forecasts are presented with an operational verification scheme which implies the application of adequate methodologies for high-resolution forecasts. We discuss the availability of remote sensing data with higher spatial and temporal resolutions than the ones usually used. Finally, the results of rainfall probabilistic forecasts are shown and we examine the advantages of this tool as a value-added product giving the incorporation of the uncertainty associated to the numerical simulations of the atmosphere.

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