Resumen de Impacto de la asimilación de datos radar en el pronóstico de precipitación a muy corto plazo usando el modelo wrf
El propósito de esta investigación es maximizar el impacto de la asimilación de datos radar sobre el pronóstico de precipitación a muy corto plazo usando el modelo Weather Research and Forecasting (WRF), de tal manera que pueda ser implementado de modo operativo en los Servicios Meteorológicos Nacionales.
En una primera fase se utiliza un episodio de precipitación extrema que tuvo lugar en Cataluña (NE de España) para probar varias configuraciones de predicción inmediata, basadas en el modelo WRF con la asimilación de datos radar, y en una segunda fase, se profundizan los resultados a través de una serie de experimentos basados en diez eventos de precipitación extrema ocurridos en Cataluña en el periodo 2015 - 2017.
Las configuraciones consideradas se generan modificando: 1) el ciclo de inicialización del WRF, 2) los procedimientos de preprocesamiento de datos radar utilizados por el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR) y por el Servicio Meteorológico de Cataluña (SMC), 3) datos convencionales y de radar asimilados dentro del sistema variacional tridimensional (3DVAR), y 4), otros parámetros tales como la escala de longitud de las observaciones, el número de bucles externos y la parametrización de la convección húmeda.
El efecto de los anteriores parámetros se evalúa mediante la habilidad de una serie de experimentos para simular la cantidad y localización de la precipitación usando técnicas estadísticas convencionales, índices categóricos y el Receiver Operating Characteristic (ROC). Sin embargo, en este estudio la construcción de las tablas de contingencia está condicionada al desplazamiento del patrón de precipitación y la cercanía entre los valores observados y pronosticados, sin considerar los umbrales de precipitación.
El método de control de calidad desarrollado por el SMC es confiable y en el caso particular del 12 de octubre de 2016, produjo mejores resultados que el método de NCAR. La predicción inmediata de precipitación logra mejores resultados cuando el modelo WRF es ejecutado con dos ciclos de asimilación, uno en frío y otro en caliente con un length scale de 0.75 y 0.50 respectivamente, asimilando en cada ciclo datos radar y datos convencionales en un mismo momento y con el error del background CV7. Los largos ciclos de inicialización, las actuales parametrizaciones usadas en el SMC y el uso de tres bucles externos no mejoran los resultados del pronóstico.
