Introducción al Análisis y Visualización de Datos Climáticos con NCL Ángel G. Muñoz S. Centro de Modelado Científico (CMC). La Universidad del Zulia. Venezuela.

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Transcripción de la presentación:

Introducción al Análisis y Visualización de Datos Climáticos con NCL Ángel G. Muñoz S. Centro de Modelado Científico (CMC). La Universidad del Zulia. Venezuela.

Aknowledgements (Andes) Euselyne SebrianRaúl MejíaSiulluz Reverol Bryan JordanJuan BazoXandre Chourio Ronald PachecoCarmen ReyesSEMETFAV Cristina RecaldeGualberto CarrascoIDEAM Jaime CadenasYaruska CastellónINAMHI Estatio GutiérrezJuan QuintanaSENAMHI Perú Luis MonterreyClaudia VillarroelSENAMHI Bolivia Ramón VelásquezAvel UrdanetaDMCh Gloria LeónMarco ParedesCIIFEN – CPPS Franklyn RuizJoaquín DíazU. Católica Rainer SchimtzBolivar ErazoU. Chile -- UMSA Oscar ChimborazoAlexander Rojas

Aknowledgements (North America) Walter BaethgenLisa GoddardDavid DeWitt Simon MasonAnthony BarnstonLiqiang Sun Gilma MantillaDaniel Ruiz IRI Thomas HopsonLawrence BujaBarbara Brown Mercy BorborJim McCaaNCAR Zack SubinBerkeley U. Eric SalathéWashington U.

Outline + Introduction - Zulia University. Venezuelan Observatory + El Observatorio Andino: - Why? What? Who? Goals and objectives - A brief overview of some “products” - Statistical Downscaling - Dynamical Downscaling - Wiki

CMC - Zulia University

CMC: e pluribus unum Sistemas Dinámicos Electrónica Molecular Astronomía y Física Teórica Simulgraf Redes y Telemática Investigación Digital Oceanografía ContaminaciónAcuática Auditorio Geociencias Nanociencias

Observatorio Andino Why? * Andes population: 120 million people * Andes: + more than 7,000 km length, + typically 200 km wide, + 4,000 m average altitude

Observatorio Andino Why? * Low station density * Low quality data records * About 30 years of data in best cases * Heterogeneous methodologies for data processing

Observatorio Andino What? A regional initiative that aims to provide different scientific tools that may help the decision makers to improve Risk Management and Early Warning Systems

MIEMBROS Who?

Observatorio Andino Goals: + Monitor environmental variables + Improve Forecast Tools + Homogenize methodologies + Capacity building + Regional collaboration + Useful information

Observatorio Andino Objectives: + Improve Weather and Seasonal Forecast in the Andean Countries + Standardize tools and methodologies: - Forecast - Validation/Verification - Data processing + Build capacity-Trainings

Some experimental products

El Panorama

PRODUCTOS Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios ONE2

PRODUCTOS Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios ONE2

PRODUCTOS Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios ONE2

PRODUCTOS Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios ONE2

CARIBE: TSM y Corrientes Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios OAE2

CAVeAT: TELECOMUNICACIONES

CAVEL: LEMNA

Febrero 2005Febrero 2006Septiembre 2008Junio 2007Abril 2009

Mapas espaciales de ocurrencia de Malaria (puede hacerse para dengue, fiebre amarilla, etc.)Producto:

Producto: Proyecto: Predicibilidad Malárica para la costa del Ecuador. Autores: Ángel G. Muñoz S. (Centro de Modelado Científico) y Cristina Recalde (Servicio Meteorológico del Ecuador) Mapas espaciales de ocurrencia Mayor ocurrencia Menor ocurrencia

Datasets

CRESSMAN + CRU + POISSON

CLIMATOLOGÍAS

STANDARD DEVIATION

Dynamical Downscaling

(CMM5, CWRF, RSM, RegCM, ETA)‏ * Hydrological Models (VIC, NOAH, RUC, CLM) * Climate and Health (e.g. Malaria, dengue) * CAVEAT, CAVEL ‏ CAM_CMC (2 tier) tier-1: P-SST, CFS_SST, CA_SST LEVEL I LEVEL II LEVEL III Muñoz et al., BAMS:

See Muñoz et al., BAMS:

OBSERVATORIO ANDINO

Observatorio Andino de Eventos Extraordinarios ONE2 Observatorio Andino CPTEC-Brasil Medidas Observadas IRI-Nueva York

Standardizing Methodologies * list support * Wiki

El Panorama