No reviews yet.

• Explicar las bases del pronóstico numérico por conjuntos y lo que significa decir que la atmósfera es caótica (es decir, sensible a las condiciones iniciales).
• Describir la variedad de métodos empleados para generar los miembros del sistema de predicción por conjuntos, incluyendo los aspectos de perturbación de las condiciones iniciales, condiciones de frontera y configuraciones del modelo.
• Entender los conceptos estadísticos básicos y los métodos usados en el desarrollo de los productos del conjunto, incluyendo las distribuciones de probabilidad, la centralidad, la variabilidad y las características de la forma de la distribución.
• Reconocer e interpretar los distintos productos de predicción por conjuntos, incluyendo los gráficos de predicción puntuales y espaciales, y aquellos que muestran los regímenes de flujo, como los de medida relativa de predictibilidad, que revelan los sesgos y los errores de los modelos de PNT.
• Interpretar los productos de verificación del conjunto y aplicarlos al uso de predicción por conjuntos.

Diciembre de 2020 - La lección se actualizó para asegurar su compatibilidad con los actuales estándares de internet (mp4/html5) sin realizar cambios en el contenido.

Julio de 2014: Esta lección presenta las bases teóricas de los sistemas de predicción por conjuntos y los productos de ellos derivados. Encontrará ejemplos de casos de estudio de invierno y verano en el módulo complementario, menos detallado, de esta lección titulado Introduction to Ensemble Prediction.

Cuando corresponda, los materiales de formación desarrollados desde la publicación de esta lección incorporan la aplicación de los sistemas de predicción por conjuntos al pronóstico operativo. Algunos ejemplos son NWP Training Series Course 2: Using and adding value to NWP in the forecast process y otras lecciones sobre las aplicaciones prácticas de los sistemas de predicción por conjuntos, como Ensemble Applications in Winter.