Mecanismos de El Niño en modelos de pronóstico
Descripción del Articulo
Para el pronóstico de El Niño, los modelos climáticos globales (GCMs) son ampliamente utilizados. Sin embargo, los pronósticos de estos modelos de la temperatura superficial del mar (TSM) asociados a El Niño y La Niña en general no son tan acertados para la zona del Pacífico oriental, la cual tiene...
Autores: | , |
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Formato: | documento de trabajo |
Fecha de Publicación: | 2016 |
Institución: | Instituto Geofísico del Perú |
Repositorio: | IGP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/5093 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12816/5093 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Fenómeno El Niño El Niño Pronósticos meteorológicos Meteorología https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10 |
Sumario: | Para el pronóstico de El Niño, los modelos climáticos globales (GCMs) son ampliamente utilizados. Sin embargo, los pronósticos de estos modelos de la temperatura superficial del mar (TSM) asociados a El Niño y La Niña en general no son tan acertados para la zona del Pacífico oriental, la cual tiene una directa y gran influencia con el clima en la región costera del Perú. Esto se debe en parte a incertidumbre en las condiciones iniciales, pero también a errores del modelo en representar la realidad. Por lo tanto, investigar los mecanismos físicos simulados por estos modelos asociados a los pronósticos que realizan de El Niño y La Niña, así como sus errores, es importante para entender y eventualmente mejorar los pronósticos. Aquí se resumen algunos resultados del estudio de Orihuela (2016) que se enfoca en el comportamiento de El Niño extraordinario en el marco de los pronósticos estacionales que se hacen operacionalmente utilizando GCMs, particularmente la representación de algunos procesos físicos clave, como por ej. la amplificación nolineal en la retroalimentación de Bjerknes en el Pacífico oriental (Takahashi y Dewitte, 2015). Para esto, se analizaron pronósticos retrospectivos y en tiempo real de modelos compilados por el proyecto del North American Multi Model Ensemble (NMME, Kirtman et al., 2013). |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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