La red de UCAR recibirá servicio de mantenimiento el sábado 23 de junio y es posible que experimente breves períodos de inaccesibilidad entre las 1230 y las 2230 UTC (6:30 a 4:30 p.m. MDT).

Utilisation intelligente des produits dérivés des modèles – Version 2

Utilisation intelligente des produits dérivés des modèles – Version 2

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), explica tres aspectos de la guía de pronóstico generada a partir de los datos sin procesar del modelo numérico:

  1. Postprocesamiento
  2. Guía estadística
  3. Herramientas de evaluación del modelo

El módulo presenta los métodos de postprocesamiento, incluida una sección nueva sobre la reducción de escala de datos de resolución más gruesa, corrección de sesgos y postprocesamiento de datos de sistemas de pronóstico por conjuntos. También describe la interpolación de datos del modelo no procesados para generar los datos que eventualmente se analizan en el entorno meteorológico operativo.

A continuación presentamos información sobre métodos y técnicas de guía estadística, como Perfect-Prog y las técnicas de interpretación estadística de la salida de los modelos numéricos (Model Output Statistics, MOS). El módulo describe los puntos fuertes y puntos débiles de ambas técnicas.

Finalmente, presentamos las herramientas de evaluación del modelo empleadas para verificar los datos del modelo numérico. En el curso de la discusión se explican los efectos de agregar los datos en el tiempo y espacio, incluidos los siguientes:

  1. verificación puntual y verificación de área
  2. verificación a largo y a corto plazo
  3. efecto de los métodos de análisis en los resultados de verificación
  4. estadísticas empleadas en la verificación