Comprensión de los sistemas de asimilación: cómo los modelos crean sus propias condiciones iniciales, versión 2

Comprensión de los sistemas de asimilación: cómo los modelos crean sus propias condiciones iniciales, versión 2
El módulo Comprensión de los sistemas de asimilación: cómo los modelos crean sus propias condiciones iniciales, que forma parte de nuestro nuevo curso de capacitación a distancia sobre la predicción numérica del tiempo (PNT) titulado Effective Use of NWP in the Forecast Process (Uso eficaz de modelos numéricos en el proceso de pronóstico), explica el proceso de asimilación de los datos y considera tanto el rol del modelo como el de las observaciones. El módulo permite apreciar cómo los modelos emplean los datos en función de la resolución del modelo y del tipo de datos, cómo los datos influyen en el análisis, las limitaciones de los sistemas de asimilación de datos, la importancia de las condiciones iniciales en la calidad de la guía numérica del modelo, así como los desafíos de evaluar la calidad de dicha guía numérica con base en las condiciones iniciales. Se utilizan ilustraciones conceptuales para explicar las diferencias entre las covarianzas 3d-var con fondo isotrópico, las covarianzas con fondo anisotrópico, 4d-var y el filtro de Kalman para conjuntos.