Un estudio de caso de un evento de nevada de alto impacto en la sierra sur del Perú: Dinámica y evaluación del modelo Eta
Descripción del Articulo
        Se evaluó el desempeño de las predicciones del modelo Eta durante el acaecimiento del evento de nevada generalizada que causó el mayor impacto social en la Sierra Sur del Perú (SSP) durante agosto del 2013. La evaluación se desarrolló a escala sinóptica de Sudamérica (A1), y en las regiones próximas...
              
            
    
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| Formato: | artículo | 
| Fecha de Publicación: | 2022 | 
| Institución: | Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú | 
| Repositorio: | SENAMHI-Institucional | 
| Lenguaje: | español | 
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| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12542/3007 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Precitaciones Patrones Meteorológico Nevada Modelo Eta https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 temperatura - Aire y Atmósfera | 
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| description | Se evaluó el desempeño de las predicciones del modelo Eta durante el acaecimiento del evento de nevada generalizada que causó el mayor impacto social en la Sierra Sur del Perú (SSP) durante agosto del 2013. La evaluación se desarrolló a escala sinóptica de Sudamérica (A1), y en las regiones próximas a SSP (A2), con una antelación de 96, 48 y 24 h frente al Reanálisis ERA-Interim, centrándose en las variables meteorológicas que propician su acaecimiento. El evento estuvo asociado a la invasión de la corriente en chorro subtropical (JST) y una vaguada profunda próxima a SSP en tropósfera alta, una baja segregada (BS) en tropósfera media y altos valores de humedad relativa sobre la SSP. Se encontró que una buena predicción de la localización del JST sobre A2 conlleva una mejor predicción del movimiento vertical y divergencia, variables que intensifican la ocurrencia de nevadas, resultando la previsión de 24 h la más precisa. Se obtuvieron mayores errores en niveles de tropósfera alta debido a la intensificación de parámetros dinámicos producto de la invasión del JST. | 
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Se encontró que una buena predicción de la localización del JST sobre A2 conlleva una mejor predicción del movimiento vertical y divergencia, variables que intensifican la ocurrencia de nevadas, resultando la previsión de 24 h la más precisa. 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