Validación de pronósticos con modelos globales: correlaciones de TSM (1982-2010)

• Autores: Reupo, Jorge, Takahashi, Ken
• Formato: documento de trabajo
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Instituto Geofísico del Perú
• Repositorio: IGP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/5041
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12816/5041
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pronósticos meteorológicos; Modelo numérico; Climatología; Meteorología; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10

Una de las principales herramientas con que se cuenta para realizar pronósticos climáticos con varios meses de anticipación son los modelos numéricos climáticos globales. Dichos modelos son programas computacionales que resuelven aproximadamente las ecuaciones de la física de la atmósfera, océano, etc., y permiten simular la posible evolución del sistema climático si se les proporciona lo más precisamente posible el estado actual del mismo sistema (“condiciones iniciales”). Por su alto costo computacional, este esfuerzo se realiza periódicamente en pocos centros a nivel internacional. Sin embargo, las diferentes aproximaciones y metodologías usadas llevan a diferentes resultados y generalmente no es posible saber cuál de los pronósticos es el correcto, por lo cual se evalúan estos en forma estadística para su mejor utilización. En el IGP se desarrolla un esfuerzo de validación e intercomparación de un conjunto de modelos a nivel internacional. En el presente artículo se presenta un avance en la evaluación y análisis de los pronósticos retrospectivos de anomalías de la TSM de modelos climáticos globales que conforman el National Multi-Model Ensemble (NMME; Kirtman et al., 2013) coordinado por la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) de Estados Unidos, el cual es un sistema de predicción estacional experimental compuesto actualmente por cuatro modelos de Estados Unidos (NOAA NCEP CFSv2, NOAA GFDL CMC2.1, NASA GEOS5 y NCAR CCSM 3.0) y dos modelos de Canadá (CMC1-CanCM3 y CMC2-CanCM4).