La predicción del tiempo y los modelos numéricos… Presentación amablemente cedida por la Unidad de Meteorología, Facultad de Ciencias, Universidad de la República

Clasificación de los modelos numéricos de predicción Se suelen clasificar en función de sus escalas espacial y temporal Por su escala espacial: Globales (abarcan todo el globo terráqueo) Regionales (para un área limitada, en general de 1/4 a 1/8 de Hemisferio) Baja resolución (distancia horizontal entre puntos de rejilla de más de 100 Km.) Alta resolución (distancia horizontal entre puntos de rejilla entre 100 y 20 Km.) Mesoescala (distancia horizontal entre puntos de rejilla menor de 20 Km.) Por su escala temporal: Climáticos (horizonte de predicción más de 10 años) Estacionales (horizonte de predicción de uno a seis meses) Medio plazo (horizonte de predicción de 3 a 10 días) Corto plazo (horizonte de predicción de 1 a 2 días) Muy corto plazo (de 3 a 24 horas)

Modelo numérico para la predicción

Modelo numérico para la predicción

Modelo numérico regional Nebraska Nebraska 4 Km Nebraska 12 Km

WRF Uruguay-México - Gratuito - Soportado por 16 grupos, compuestos por más de 140 personas representando a NCAR, NOAA, NASA, Forecast System Laboratory, AFWA, Universidades de Millersville, Utah, Illinois, Pensilvania, National Observatory of Athens. - Preparado para ejecutarse en máquinas mono(PC) o multiprocesador. - Resolución espacial: 36 y 12 Km anidados. - Resolución temporal: 84 horas, cada 3 horas. Ejecutado en Linux Cluster de 4 procesadores sobre sistema operativo Linux Debian - Tiempo de proceso: 4 Hs. - Asimilación de datos(análisis inicial): GFS (420 Mb) (Mayor problema). - Personal afectado: M. Caffera, M. Bidegain, J. Gómez, P. Castellazzi, B. de los Santos. - Gratuito

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WRF Uruguay-México: D1 a 45 Km

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WRF Uruguay-México: 1 al 10 de Julio de 2005 - D2 a 12 Km

WRF Uruguay-México: Predicción por conjuntos o “Ensemble” El ECMWF es pionero en esta técnica Integramos al modelo distintas condiciones iniciales Obtenemos un conjunto de soluciones, y le asignamos una probabilidad por zona

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