Este módulo, 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), describe las parametrizaciones empleadas en el modelo para los procesos superficiales, de capa límite planetaria y de la atmósfera libre, como los procesos de nieve de superficie, los procesos térmicos y de humedad del suelo, los efectos de la vegetación de superficie (como la evapotranspiración), los procesos radiativos que involucran las nubes y los gases traza, y los procesos turbulentos en la capa límite y la atmósfera libre. De forma específica, el módulo muestra cómo los modelos tratan estos procesos, las potenciales interacciones de dichos procesos y cómo estos pueden influir en el pronóstico de los elementos del tiempo sensible.
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Identificar los efectos que son demasiado pequeños para que se puedan emular en un modelo numérico (p.ej. variaciones en las características de superficie cuya escala es menor que la resolución del modelo).
Mencionar algunas situaciones en las cuales los procesos físicos son importantes para el pronóstico del modelo en relación con los procesos dinámicos.
Explicar cómo los procesos básicos de transferencia radiativa se parametrizan en los modelos numéricos.
Describir las situaciones en las cuales varias parametrizaciones físicas producen buenos resultados y resultados pobres.
Mencionar algunas situaciones en las cuales al menos dos parametrizaciones físicas interactúan y los posibles efectos de retroalimentación que pueden producirse.
6. Identificar al menos una consecuencia de los errores de la física del modelo en los pronósticos que genera en y cerca de un lugar de pronóstico.
PNT, physique du modèle, paramétrages physiques, humidité du sol, type de végétation et couvert, couvert nival, transfert radiatif, couche limite planétaire, équilibre d’énergie en surface, flux de chaleur sensible, flux de chaleur latente, évapotranspiration
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.
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