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...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Orihuela, Bryam, Takahashi, Ken
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
Descripción
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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