Métodos estadísticos del compuesto nacional de modelos globales

Statistical Methods in the NWS National Blend of Global Models Part 2
Idiomas: Inglés
Fecha de publicación: 2017-07-24
Nivel de dificultad: 3 '
Tiempo de estudio: .50 - .75 h
Incluye sonido: no
Complementos necesarios: no
Temas: Pronóstico numérico (PNT)/modelado

Esta lección presenta al usuario las estadísticas empleadas para generar los pronósticos de los varios elementos meteorológicos incluidos en las versiones 2 y 3 del compuesto nacional de modelos globales (National Blend of global Models, NBM) del Servicio Nacional de Meteorología (National Weather Service, NWS) de los EE.UU.

Esta lección de nivel 3 está pensada para los pronosticadores y los usuarios de los productos de pronóstico del NWS. Es útil contar con conocimientos previos de estadística y predicción numérica del tiempo. El alumno aprenderá nociones básicas sobre el análisis «oficial» (analysis of record) empleado para calibrar los sesgos y las estimaciones de error del NBM. También aprenderá los procedimientos de corrección de sesgos, de ponderación y de posprocesamiento empleados para generar los pronósticos.

Objetivos

• Describir el papel del análisis de mesoescala no restringido (Unrestricted Mesoscale Analysis, URMA) en el compuesto y sus limitaciones.
• Describir los métodos empleados en las versiones 2 y 3 del MBN para calcular:
  • La probabilidad de precipitaciones y la precipitación cuantitativa
    • Suaviza la guía del modelo no procesada y correlacionada con cuantiles
  • Índice de potencial de precipitación (Precipitation Potential Index)
    • Depende del PoP12 flotante máximo
  • Humedad relativa máxima/mínima
    • Determina el valor de humedad relativa más alto y más bajo
  • Techo de nubes y visibilidad en superficie
    • Reglas de vuelo por instrumentos (IFR)
    • Índice crítico de éxito (Critical Success Index, CSI)
  • Vientos oceánicos
    • Velocidad: funciones de corrección de sesgos y distribución acumulativa
    • Dirección: cálculo de la media de agrupamientos
• Describir cómo se manejan los sesgos del modelo en el compuesto utilizando:
  • la media móvil exponencial
  • la correlación de cuantiles

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