La lección Fundamentos de los modelos, que forma parte de la serie de desarrollo profesional sobre Predicción Numérica del Tiempo (PNT) y del curso a distancia sobre modelos numéricos, describe los componentes de los modelos numéricos y cómo encajan en el proceso de desarrollo del pronóstico. También explica por qué es necesario parametrizar muchos procesos físicos en los modelos numéricos.
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Esta lección introductoria presenta la estructura básica de un modelo numérico o un sistema de predicción por conjuntos. Cuando termine de estudiar este material introductorio podrá:
- Enumerar los componentes de un modelo numérico o un sistema de predicción por conjuntos.
- Explicar por qué es necesario parametrizar algunos procesos físicos en los modelos numéricos.
- Enumerar al menos cuatro procesos que se deben parametrizar en los modelos numéricos y los sistemas de predicción por conjuntos.
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noviembre 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: La totalidad de la versión 2 del curso sobre PNT sigue siendo válida. No se incluye el sistema de asimilación de datos más reciente empleado en los modelos de NCEP, Hybrid-EnKF. Dicho sistema de asimilación de datos combina 3D-VAR y EnKF en un solo sistema aprovecha las ventajas de ambos. Encontrará una explicación del sistema Hybrid-EnKF en el anuncio de GFS de mayo de 2012: http://www.meted.ucar.edu/nwp/pcu2/GFS_20120522_HybEnKF3DVAR.htm.
