Asimilación de datos reales a escala regional en Argentina

Institución otorgante:

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Fecha:

2017-03-17

Tipo de documento: 

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
 

Formato:

application/pdf

Idioma:

spa

Temas:

ASIMILACION DE DATOS - LETKF - PRONOSTICOS - DATA ASSIMILATION - LETKF - FORECASTS

Descripción:

Uno de los mayores desafíos en el pronóstico numérico del tiempo es describir las condiciones inicialesdel estado de la atmósfera. Distintos métodos de asimilación de datos abordan esta temática desdediferentes ángulos. En la presente tesis se propone el desarrollo de un sistema de asimilación de datosregional en Argentina, utilizando el Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado con elmodelo WRF (Weather Research and Forecasting Modeling System). La elección de este métodoresponde no sólo a los resultados favorables hallados por muchos autores, sino también a su eficienciacomputacional y, principalmente, a la posibilidad de generar pronósticos probabilísticos a partir de unensamble de análisis. El objetivo general es avanzar en el diseño de un sistema de asimilación de datos reales en la región. Con ese fin se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto dediferentes factores en los análisis y pronósticos generados por el sistema de asimilación. Se evaluó elefecto producido al considerar el error del modelo mediante la utilización de una configuración multiesquema, compuesta por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. También se estudió la sensibilidad a la inclusión de diferentes conjuntos de observaciones. Asimismo,se incluyeron perturbaciones en las condiciones de borde de los pronósticos con el fin de aumentar ladispersión del ensamble. Los resultados obtenidos muestran que tanto la implementación de un sistema multi esquema como lainclusión de perfiles verticales termodinámicos en la asimilación impactan positivamente en los análisisy pronósticos. Estos experimentos numéricos representan las bases para el diseño de un sistema deasimilación de datos reales eficiente para la región, ya que los resultados evidencian que suimplementación es factible y que posee un gran potencial para una mejora continua.

Identificador:

https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6387_Dillon