*Suposición de error de fondo
El error de fondo se basa en estadísticas de rendimiento del modelo.
- Si el modelo se desempeña de manera distinta de lo normal en situaciones como la actual, es posible que la suposición de error de fondo sea inadecuada.
- Es posible que las estadísticas de error del modelo se hayan suavizado o promediado zonalmente, de modo que ya no correspondan con lo que cabe esperar como patrón típico de error del modelo. Esto significa que en lugar de tener en cuenta las diferencias de rendimiento del modelo a nivel regional o local, el análisis usa los mismos valores en el medio entre las observaciones y el campo de fondo en lugares distantes con condiciones disímiles.
El error de fondo se compone de dos partes:
- Error de fondo en un punto: esto afecta la medida en que el análisis está atado a los valores del campo de fondo. Si normalmente el modelo es muy exacto, el análisis anticipa que solo hacen falta ajustes menores.
- Correlación del error de fondo en puntos distintos (covarianza).
Si los errores del modelo en un lugar suelen estar asociados con un error en otro lugar, una corrección al campo de fondo en aquel lugar implica la necesidad de realizar una corrección en este también. Utilizamos la covarianza de error de fondo para diseminar la información de las observaciones a las alturas circundantes (como ilustra la secuencia de pasos del análisis de la sección Funcionamiento de 3D-VAR) y en sentido horizontal a las áreas vecinas, como se ilustra en este ejemplo gráfico.
Con frecuencia, la suposición típica que la información de una observación se puede distribuir de manera uniforme en todas las direcciones es inadecuada. Por ejemplo, no sería correcto distribuir una corrección de humedad en niveles bajos al otro lado de una línea seca o diseminar la corrección de vientos en altura tanto arriba de la tropopausa como debajo de ella.