PASADA OPERATIVA DEL SISTEMA DE PREDICCI╙N HIRLAM/INM
Desde el mes de febrero de 1995, se encuentra en modo operativo y en explotaci≤n el sistema de predicci≤n HIRLAM/INM(0.5) (resoluci≤n aproximada de 45 km.), y desde el mes de septiembre de este mismo a±o, tambiΘn el sistema de predicci≤n HIRLAM/INM(0.2) (resoluci≤n aproximada de 20 km.). Parece conveniente que los usuarios de los productos de estos dos modelos conozcan el estado actual de la pasada operativa, ya sea desde el punto de vista de los datos que se utilizan (tipo de datos, preproceso de datos, estadφstica de datos asimilados y rechazados, tiempo de corte especificado para la asimilaci≤n de datos,...), de las condiciones de contorno que se emplean en cada pasada, de las horas a las que estßn disponibles para los diferentes usuarios las salidas de los modelos, de los campos disponibles de cada modelo, de los productos que se elaboran a partir de estas salidas, frecuencia de fallos en la pasada,etc., es decir, generalidades sobre la cadena operativa de los modelos de predicci≤n numΘrica operativos, en estos momentos, en el INM.
EXPLOTACI╙N COMPARTIDA DE LOS MODELOS NUM╔RICOS OPERATIVOS ENTRE EL INM Y METEO-FRANCE
En la reuni≤n bilateral hispano-francesa de Directores Generales, celebrada en octubre de 1995, se acord≤ realizar una explotaci≤n compartida de modelos numΘricos operativos entre ambos Servicios Meteorol≤gicos. Actualmente se trabaja en el proyecto que concluirß con la creaci≤n de un Centro de Cßlculo operativo conjunto Meteo-France/INM en el que diariamente se correrßn el modelo global Arpege en el ordenador de cßlculo de Toulouse y el sistema de ßrea limitada Aladin en el ordenador CRAY del INM. Ambos Servicios Meteorol≤gicos intercambiarßn, en tiempo real, sus campos numΘricos calculados; para lo cual se dispondrß de un enlace al menos de 512 Kbits entre sus respectivos ordenadores. Se expondrßn los detalles del citado proyecto de colaboraci≤n entre Meteo-France y el INM sobre la explotaci≤n conjunta de modelos numΘricos antes de 1998. El futuro incluye cambios importantes de ordenadores que estßn incluidos en el proyecto.
SISTEMAS DE PROCESAMIENTO INTERACTIVO DE LA INFORMACION PARA METEOROLOGIA EN El NATIONAL WEATHER SERVICE
Breve historia y descripciones sumarias de los sistemas de procesamiento interactivo de la informaci≤n y su correspondiente software operativo o en fase experimental en los principales National Center for Environmental Prediction, en el National Environmental Satellite Data and Information Service (NESDIS) y en el Technical Development Laboratory. En los apartados 3 a 5 se hace referencia a tres de los principales sistemas de procesamiento interactivo de la informaci≤n: el "Visible and infrared Atmospheric Sounder (VAS) Utilization Center (VDUC)", el sistema Intergraph, y el "National Centers for Environmental Prediction Advanced Weather Interactive Processing Systems (N-AWIPS)". Se pone especial Θnfasis en el uso de VDUC para visualizaci≤n de imßgenes de radar/satΘlite, N-AWIPS para visualizaci≤n de las salidas de los modelos numΘricos e Intergraph para generaci≤n de productos en el Hydrometeorological Prediction Center. Asφ mismo se hace referencia al uso de VDUC para generaci≤n de cajas de vigilancia de tiempo severo en U.S.A. en el National Severe Storms Forecast Center y su posible adaptaci≤n al Mediterraneo Occidental. El apartado 6 es una breve introducci≤n a un sistema experimental de procesamiento interactivo de la informaci≤n para meteorologφa en las Weather Forecast Offices para predictores locales: el "Interactive Computer Worded Forecast" (ICWF).
LA PREDICCION A PARTIR DE DIA 4. QUE SABEMOS PREDECIR ?QUE INFORMACION DEBEMOS TRANSMITIR ?
Educados por la teorφa noruega, los predictores han querido utilizar la experiencia de la meteorologia sin≤ptica a medio plazo. Desde hace pocos a±os, los controles objetivos y subjetivos ponen de manifiesto que, a pesar de los progresos de los modelos numΘricos, los fen≤menos sin≤pticos quedan mal predichos a partir de Dia + 4. La idea de predecibilidad en la atm≤sfera, asociada al conocimiento del estado inicial, recibe mas eco en los servicios operacionales, como lo ense±a la introducci≤n de la Predicci≤n de Ensemble. Por esta raz≤n, el centro Europeo recomienda una nueva aproximaci≤n para la predicci≤n intermedia a medio plazo (D4, D5, D6), que desde hace poco tiempo estß en estudio en Meteo-France. Se trata de una predicci≤n de los fen≤menos de gran escala, decimos suprasin≤pticos, con el modelo del Centro Europeo. Aquφ se presentan y se comentan dos tipos de documentos grßficos, basados sobre una concepcion determinista de la predicci≤n:* un documento tΘcnico, destinado a los predictores regionales y locales* un documento mediatico, destinado a los usuarios , que describe el tipo de tiempo esperado durante el periodo de tres dias. Estos documentos, de nueva creaci≤n, resumen lo que sabemos en 1995 predecir y lo que podemos transmitir al gran p·blico.
LA INTERPRETACION DE DATOS PARA LA IDENTIFICACION DE ESTRUCTURAS MESOSCALARES EN LA VIGILANCIA METEOROLOGICA
Durante la Vigilancia Meteorol≤gica se hace uso de modelos conceptuales cuya elecci≤n y perfil viene determinado por la diversidad de datos asimilados. El analista, con sus conoci-mientos y experiencia, y a la vista de los datos, identifica estructuras y les asigna el modelo conceptual que les supone aplicable. El estudio detallado de los datos le confirmarß en su hip≤tesis y le indicarß el estado de desarrollo del fen≤meno y sus caracterφsticas propias; en caso contrario, desecharß el modelo y elegirß uno nuevo, repitiendo el proceso. Desde la corta experiencia operativa del Grupo de Vigilancia del C.N.P., se tratarß en este trabajo de exponer como se aplican estas tΘcnicas mediante algunos ejemplos. No se pretende hacer un estudio en profundidad de situaciones sino de mostrar que tipo de estructuras aparecen, destacando la criticidad del empleo de uno u otro dato como manifestaci≤n del fen≤meno y los medios tΘcnicos que se utilizan seg·n el caso.
CALIDAD DEL DATO HIDROL╙GICO RADAR. COMPARACIONES RADAR-PLUVI╙METRO EN PRECIPITACIONES ACUMULADAS DIARIAS EN EL RADAR DE AUTILLA DEL PINO.
Las acumulaciones radar forman parte del archivo hist≤rico de todos los Centros Regionales Radar y son uno de los productos que pueden experimentar mayor demanda por parte de usuarios internos y externos. En este trabajo, se estudian 24 dφas de precipitaci≤n en la cuenca del Duero, comparando las acumulaciones diarias 7 a 7 horas generadas por el radar de Autilla del Pino con las acumulaciones recogidas por alrededor de 300 pluvi≤metros en un radio de 120 km de dicho radar. Se escogi≤ este Centro Regional en base a criterios geogrßficos y de disponibilidad de datos de radar y de pluvi≤metros con la suficiente calidad. Los datos son filtrados previamente en base a criterios de calidad de los datos seleccionandose 22 dφas para realizar las comparaciones. Una caracterizaci≤n de la situaci≤n meteorol≤gica en funci≤n solamente de los meteoros observados es llevada a cabo para clasificar cada dφa seg·n un tipo de precitaci≤n. El anßlisis estadφstico contiene el cßlculo de diversos parßmetros para obtener un criterio de calidad asφ como ensayos de ajuste para modelos de distribuciones sencillas para la combinaci≤n de ambas poblaciones. Un anßlisis seg·n la distancia al radar y seg·n la ubicaci≤n geogrßfica de los pluvi≤metros permite poner de relieve la dependencia de la calidad del dato con la situaci≤n meteorol≤gica observada. Para terminar se realiza un resumen de la calidad actual de la medida de las acumulaciones radar y de las mejoras necesarias en el proceso de los datos para mejorarla en el futuro.
CORRECION POR PERFIL VERTICAL DE REFLECTIVIDAD DE LOS DATOS DE PRECIPITACION RADAR
Una fuente importante de error en la determinaci≤n de la reflectividad se produce al suponer en la ecuaci≤n del radar que la distribuci≤n de dispersores dentro del volumen de resoluci≤n o conjunto de partφculas que en un instante dado suman su contribuci≤n a la se±al recibida por la antena del radar, es uniforme. Varios estudios han demostrado que una aproximaci≤n mßs realista suponiendo un valor aproximado de la distribuci≤n vertical mejora los datos de reflectividad en torno a los 6 db. En este trabajo se presenta un mΘtodo operativo para conocer el perfil vertical aproximado de la distribuci≤n de dispersores y se utiliza esa informaci≤n para corregir en el radar de la Coru±a los datos pluviomΘtricos correspondientes a una serie de episodios de precipitaci≤n. El control de calidad realizado tanto a los datos corregidos como a los datos originales muestra algunas diferencias interesantes.
CALCULO Y USO OPERATIVO DE VIENTOS DE IMAGENES DE SATELITE
Los cambios observados en series de imßgenes de satΘlites geoestacionarios permiten calcular desplazamientos y de ahφ inferir vientos que, sin duda, vienen constituyendo la principal aportaci≤n cuantitativa, por su contribuci≤n a la asimilaci≤n en modelos numΘricos. Como complemento a los vientos de este origen accesibles a travΘs del Sistema Mundial de Comunicaciones Meteorol≤gicas, se calculan rutinariamente vientos que estßn a su vez disponibles en la base de datos SAIDAS del INM. La aplicaci≤n, que parte de algoritmos bßsicos McIDAS, ha sido potenciada hasta definir un procedimiento plenamente operativo. Estos vientos son ciertamente de utilidad tambiΘn en predicci≤n operativa, como herramienta de ayuda al diagn≤stico, aliviando la escasez de observaciones de viento en altura especialmente sobre el mar. A modo de ejemplo concreto, han sido comparados con el anßlisis para estimar la validez de la pasada de un modelo numΘrico.
BASE DE DATOS DE OBSERVACIONES Y PREDICCIONES ELABORADAS EN LOS GPV
Uno de los productos del programa de Ayuda a la Predicci≤n Operativa (APO), desarrollada por Javier Gil, es un fichero ASCII codificado en el se incluyen las distintas observaciones y predicciones realizadas diariamente. Por otra parte, la necesidad bßsica de la verificaci≤n sistemßtica de las predicciones impone la implementaci≤n de una base de datos adecuada a tal fin. El formato de los ficheros generados por APO no es adecuado para acceder directamente a ellos en procesos de verificaci≤n, es por ello por lo que se ha desarrollado una aplicaci≤n que convierte los ficheros APO en bases de datos dotadas de gran flexibilidad para adaptarse a las necesidades y caracterφsticas de cada GPV. Las ventajas de disponer de estas bases de datos no solamente se limitan a la verificaci≤n posterior de los productos, sino que permiten efectuar estudios estadφsticos de diferentes tipos (res·menes mensuales, anuales ...), climatologφas etc... En este artφculo se presentan las caracterφsticas mßs importantes de la aplicaci≤n, configuraci≤n, formato de ficheros, asφ como los primeros resultados obtenidos en el CMT de Andalucφa Occidental.
VERIFICACION DE PREDICCIONES. IMPLEMENTACION IMFORMATICA
La verificaci≤n sistemßtica de las predicciones ha sido siempre un deseo y una necesidad en cualquier unidad de predicci≤n. Que se tenga constancia hasta el momento solo el GPV de Baleares dispone de un sistema operativo de verificaci≤n de las predicciones pseudoprobabilφsticas de fen≤menos adversos, sobre predictandos ordinales clasificados en cuatro categorφas. TambiΘn el STAP ha desarrollado una aplicaci≤n para predicciones deterministas de los predictando conjuntos lluvia-tormenta en perφodos PREVIMET. Estos mΘtodos con todas sus ventajas no se ajustan a los productos de predicci≤n que se hacen en el ßmbito del INM, basados en el manual de tΘrminos meteorol≤gicos (ESTILO). Entre las caracterφsticas de la aplicaci≤n destaca la versatilidad al permitir seleccionar para el anßlisis los predictandos, las zonas geogrßficas, perφodos del dφa, duraci≤n y dφas del episodio, etc. Es adaptable a cualquier GPV y permite verificar predicciones con diferente resoluci≤n espacial (boletines auton≤micos y provinciales) . Las predicciones son consideradas probabilφsticas en los tΘrminos que define el lΘxico (posible, probable, casi seguro) sobre un conjunto de nueve predictandos (nubosidad, visibilidad, lluvia, tormenta, nieve, helada, temperatura, direcci≤n y velocidad del viento), cada uno de los cuales se puede presentar en las diferentes clases que contempla el manual de ESTILO. Las medidas de verificaci≤n e φndices adoptados son aplicables a predictandos ordinales y nominales. Permite estudiar la predicci≤n de los cambios en el estado de la atm≤sfera y resaltar la adversidad y dificultad de una predicci≤n.
VALORACIONES Y RESULTADOS DE UN ESQUEMA DE VERIFICACION DE PREDICCIONES GENERALES.
La implantaci≤n en el INM de un Manual de tΘrminos meteorol≤gicos ha propiciado la formulaci≤n de predicciones generales expresadas en tΘrminos objetivos. Sin embargo, persisten dificultades que hacen imprescindible realizar acotaciones que simplifiquen la verificaci≤n sistemßtica. En el esquema de verificaci≤n que se presenta se recurre a φndices derivados del Ranked Probability Score, para poder tomar como referencia un estßndar, climatol≤gico por ejemplo, realizßndose algunas reflexiones sobre sus peculiaridades e incluyendo algunas paradojas. Los φndices son aplicados a las predicciones generales en lenguaje claro para la Regi≤n de Murcia limitßndonos, de momento, al valor medio de la nubosidad y a la ocurrencia de precipitaci≤n y de tormenta. Las expresiones literales de los boletines de predicci≤n son codificadas, agrupadas en un n·mero de clases que depende de la variable en cuesti≤n y sometidas a una interpretaci≤n probabilφstica al difuminar sus intervalos de definici≤n. El proceso de verificaci≤n genera res·menes mensuales ·tiles para localizar dφas con fallo significativo de la predicci≤n, presentßndose los primeros resultados obtenidos. Se incorporarß a las rutinas de trabajo en enero de 1996, siendo ampliado posteriormente, generando informaci≤n de retorno para el GPV y ofrececiendo la posibilidad de control y seguimiento de la calidad de las predicciones.
VERIFICACI╙N, EN EL INM, DEL SISTEMA DE TRATAMIENTO Y PRESENTACION LOCAL DE DATOS DEL EPS
En esta comunicaci≤n se presenta el Subsistema de Verificaci≤n de datos EPS tratados por el " SISTEMA DE TRATAMIENTO Y PRESENTACION LOCAL DE DATOS DEL EPS " , (STPLD-EPS) que exponemos en otra comunicaci≤n. Se aplica a los resultados del TPLD_EPS de varios meses. Los parßmetros verificados son: Temperatura 2 ms; velocidad del viento 10 ms; precipitaci≤n; temperaturas mßxima y mφnima (intervalo 00-24 TMG). Los datos estßn interpolados a las coordenadas y altitud correspondientes a una selecci≤n de observatorios meteorol≤gicos. La verificaci≤n de los datos incluye evaluaciones probabilφsticas, elaboraci≤n de datos estadφsticos, y estßn siempre contrastados con las observaciones . Los resultados obtenidos en la verificaci≤n son analizados e interpretados.
ACTUALIZACION DE LA METODOLOGIA DE PREDICCION DE TEMPERATURAS EXTREMAS EN BALEARES
La extensi≤n de la predicci≤n de temperaturas extremas a tres dφas y a un mayor n·mero de localidades de Baleares ha obligado a actualizar la metodologφa empleada anteriormente.Se han considerado diversos mΘtodos, incluyendo regresi≤n lineal m·ltiple y una red neuronal de tipo GMDH (Global Method of Data Handling). La evaluaci≤n de estos mΘtodos se ha realizado mediante anßlisis de los errores cometidos al predecir las temperaturas con un conjunto independiente de datos, y por comparaci≤n con las temperaturas previstas por el MOS operativo en el INM, extrayΘndose conclusiones para la implantaci≤n de las nuevas predicciones de temperaturas extremas en el GPV de Baleares.
PREDICCION OBJETIVA DEL NUMERO DE INCENDIOS FORESTALES DIARIOS BASADA EN CONSIDERACIONES METEOROLOGICAS
A partir del conocimiento de la diferencia de energφa estßtica seca entre 850 y 700 hPa (como medida de estabilidad en capas bajas) y del dΘficit de saturaci≤n en 850 hPa (como medida del contenido de humedad en capas bajas), se hace una partici≤n en 4 tipos de dia respecto a su peligrosidad meteorol≤gica para la generaci≤n de incendios forestales. El conocimiento del tipo de dφa un dia D a 00Z (dato meteorol≤gico) y del n·mero de incendios forestales registrados durante los dias D-2 y D-1 (datos facilitados por los servicios de extinci≤n de incendios), permite pronosticar utilizando una tΘcnica autoregresiva de orden 2, el n·mero de incendios que van a ocurrir durante el dia D. Este modelo se prueba con los datos de Galicia, obteniendose coeficientes de correlaci≤n entre las series de incendios previstos-incendios registrados del orden de 0.7. Por otra parte, debido a que los valores de energφa estßtica seca y dΘficit de saturaci≤n pueden ser previstos con varios dφas de antelaci≤n utilizando modelos de predicci≤n numΘrica, el modelo de predicci≤n objetiva del n·mero de incendios forestales se puede extender hasta medio plazo. En este trabajo extendemos dicha predicci≤n hasta 5 dias.