Mejoras en el sistema de pronóstico del ECMWF

Actualización del sistema de pronóstico para mejorar el pronóstico global del tiempo por el ECMWF, a fecha de 11 de junio de 2019

Francisco Martín León Francisco Martín León 11 Jun 2019 - 10:00 UTC
Ejemplo de observaciones adicionales asimiladas en un solo ciclo de asimilación de datos como resultado de los cambios en el Sistema Integrado de Pronóstico de ECMWF que se implementó el 11 de junio de 2019.
Ejemplo de observaciones adicionales asimiladas en un solo ciclo de asimilación de datos como resultado de los cambios en el Sistema Integrado de Pronóstico de ECMWF que se implementó el 11 de junio de 2019.

ECMWF está implementando una actualización sustancial de su Sistema Integrado de Previsión (Integrated Forecasting System, IFS), el 11 de junio de 2019, que mejorará significativamente las previsiones meteorológicas globales de medio alcance.

Mejoras y cambios

Una de las novedades clave del IFS Cycle 46r1 es que hace que la asimilación de datos sea más continua.

Otros cambios notables incluyen la introducción de un conjunto de asimilaciones de datos de 50 miembros; el uso de la asimilación de datos débilmente acoplados para la temperatura de la superficie del mar en los trópicos; y mejoras en el modelo de olas, el esquema de convección, el esquema de radiación y el uso de observaciones.

Los cambios traen mejoras sustanciales en la habilidad de los pronósticos por conjuntos del Centro (ensemble forecasts, ENS), y los pronósticos deterministas de resolución más alta (higher-resolution deterministic forecasts, HRES), extendiendo el tiempo para que los pronósticos hábiles se puedan hacer hasta 3 horas.

El IFS se actualiza regular, y generalmente, una o dos veces al año, para implementar las mejoras posibles gracias a los últimos avances científicos.

Asimilación continua de datos

Uno de los principales impulsores de las mejoras en la habilidad de pronóstico en el ciclo IFS 46r1 es ir hacia una asimilación de datos más continua.

La asimilación de datos combina pronósticos de corto alcance con observaciones para obtener una estimación del estado actual del sistema terrestre. Esta estimación, llamada análisis, se utiliza como punto de partida para los pronósticos. La calidad del análisis es, por lo tanto, crucial para el pronóstico meteorológico exitoso.

El nuevo marco de asimilación de datos más continuo permite que observaciones más recientes influyan en el análisis. Esto se logra al continuar introduciendo nuevas observaciones en el sistema incluso después de que los cálculos de asimilación de datos iterativos hayan comenzado, casi hasta el inicio de los cálculos de pronóstico.

El cambio también significa que se pueden acomodar configuraciones de asimilación de datos más precisas dentro del programa operacional.

La asimilación continua de los datos reduce los errores de pronóstico, como se muestra en estas gráficas de la diferencia media zonal (este-oeste) en el error cuadrático medio (RMSE) entre los pronósticos de viento vectorial con y sin el cambio, verificado contra el análisis operacional. Los valores negativos indican un RMSE más pequeños cuando se utiliza la asimilación continua de datos. Las áreas sombreadas indican cambios estadísticamente significativos en el nivel de confianza del 95%. Las parcelas se basan en seis meses de experimentación que abarcan desde diciembre de 2016 hasta agosto de 2017.
La asimilación continua de los datos reduce los errores de pronóstico, como se muestra en estas gráficas de la diferencia media zonal (este-oeste) en el error cuadrático medio (RMSE) entre los pronósticos de viento vectorial con y sin el cambio, verificado contra el análisis operacional. Los valores negativos indican un RMSE más pequeños cuando se utiliza la asimilación continua de datos. Las áreas sombreadas indican cambios estadísticamente significativos en el nivel de confianza del 95%. Las parcelas se basan en seis meses de experimentación que abarcan desde diciembre de 2016 hasta agosto de 2017.

La actualización también aumenta el número de miembros del Conjunto de Asimilaciones de Datos (EDA) del ECMWF de 25 a 50. El aumento en el tamaño del conjunto mejora tanto el análisis de alta resolución como las perturbaciones basadas en EDA a las condiciones iniciales para el pronóstico de conjunto de 50 miembros. .

Se pueden encontrar más detalles sobre estos cambios en los artículos del Boletín informativo de ECMWF sobre la asimilación continua de datos y la EDA de 50 miembros. También está disponible una animación sobre la asimilación continua de datos.

Cambios de modelo de olas

Los pronósticos de olas se benefician de las nuevas parametrizaciones para la entrada de viento y la disipación de las olas en aguas profundas, como lo implementó Météo-France, basado en el trabajo de Fabrice Ardhuin (Ifremer, Francia) y colaboradores.

Los cambios han sido adaptados para ejecutarse eficientemente en el IFS. Mejoran los pronósticos notablemente al reducir la energía de las olas que han viajado un largo camino desde donde se generaron, y al aumentar ligeramente la altura de las olas en las pistas de tormentas extratropicales.

El resultado es que la altura significativa de la ola, un parámetro del estado del mar ampliamente utilizado que es aproximadamente la altura promedio del tercio más alto de las olas, generalmente se reduce en los trópicos y aumenta en los extratrópicos. En el HRES, la altura significativa de la ola y el período de onda promedio se mejoraron en un 5-10%. Se pueden encontrar más detalles en un artículo del boletín sobre los cambios.

Diferencia media anual en altura de ola significativa entre la física de la ola nueva y la antigua. Los datos son del modelo de onda independiente que se ejecuta con las variables atmosféricas y oceánicas proporcionadas por el reanálisis de ERA5.
Diferencia media anual en altura de ola significativa entre la física de la ola nueva y la antigua. Los datos son del modelo de onda independiente que se ejecuta con las variables atmosféricas y oceánicas proporcionadas por el reanálisis de ERA5.

Mejores pronósticos

El IFS Cycle 46r1 trae mejoras sustanciales en la habilidad de pronóstico tanto para ENS como para HRES. En las zonas extratropicales, los errores de pronóstico a mediano plazo se reducen en 1 a 5% para niveles superiores y en 0.5-2% para parámetros de superficie. En términos de tiempo de entrega, las mejoras en niveles superiores del aire representan una ganancia de alrededor de 2 a 3 horas.

La habilidad de pronóstico de precipitación aumenta en las áreas extratropicales en alrededor de 0.5% en el ENS y 1% en el HRES. Otros parámetros meteorológicos, como la temperatura a 2 metros y el punto de rocío a 2 metros, la velocidad del viento de 10 metros y la cobertura total de nubes mejoran en aproximadamente un 1% en el ENS, y en un 0.5-1% en el HRES cuando se verifica en comparación con las observaciones.

Los resultados en los trópicos son más variados, pero hay mejoras importantes para la temperatura a 2 metros. La habilidad de pronóstico de ciclones tropicales es neutral en general, con una ligera reducción en el error de pista, consistente con vientos mejorados en los trópicos.

Más información

• En la página web de implementación del Ciclo 46r1 de IFS para usuarios de pronósticos
• En el webinar del 15 de mayo sobre las mejoras introducidas por el Ciclo 46r1 de IFS
• En el seminario web del 7 de marzo sobre las novedades del Ciclo IFS 46r1.

ECMWF

Esta entrada se publicó en Noticias y está etiquetada con ECMW, en 11 Jun 2019 por Francisco Martín León
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