Predicción Estacional Operativa en AEMET

Franco F., Sánchez E., Diez E., Rodríguez E.Departamento de Desarrollo y Aplicaciones

XXXII Jornadas Científicas de la AME “Meteorología y Calidad del Aire”28-30 de Mayo de 2012, Madrid

ÍNDICE

• Introducción: Predecibilidad a escala estacional• Estrategia de AEMET en predicción estacional• Calibración y Combinación de Predicciones Estacionales• Predecibilidad de los principales AOGCMs en la Península Ibérica• Boletín de predicción estacional de AEMET• Conclusiones

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Introducción

¿ La atmósfera, no es de naturaleza

caótica ?¿ La atmósfera,

no es de naturaleza caótica ?

¿ Qué factoresson los que

más influyen?¿ Qué factoresson los que

más influyen?¿ El ENSO

tiene algo qué veren todo esto ?¿ El ENSO

tiene algo qué veren todo esto ?

¿ A quién le interesa ? ¿ Qué les interesa?

¿ A quién le interesa ? ¿ Qué les interesa?

¿ Depende del lugar

y de la épocadel año ?

¿ Depende del lugar

y de la épocadel año ?

Y los modelos, ¿ qué fiabilidad tienen?

Y los modelos, ¿ qué fiabilidad tienen?

¿ PREDICCIÓN ESTACIONAL ?¿ PREDICCIÓN ESTACIONAL ?

Predecibilidad a escala estacional

3 CATEGORÍAS:• Variables que exhiben inercia o memoria: contenido calor océano, contenido en agua del suelo, etc.• Estado y fase de patrones dominantes de océano y/o atmósfera: ENSO, NAO, etc.• Forzamiento externo: erupciones volcánicas, cambios actividad solar, etc.

Depende de:• región• estación• variable

Fuentes de predecibilidadsobre la PI

(estudios empíricos)

Fuentes de predecibilidadsobre la PI

(estudios empíricos)

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Estrategia de AEMET en escala estacional

• Existen actualmente muchos sistemas de predicción estacional basados en AOGCMs y en algoritmos empíricos..

• Utilización óptima de toda la información disponible(2 vías):• Corto plazo: predicción por consenso utilizando toda la información disponible.• Medio plazo: desarrollo de algoritmo que calibre/combine toda la información disponible.

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Calibración y Combinación de Predicciones Estacionales

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Espacio de trabajo

)(

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f

fffff xp

ypyxpxyp =

priorposterior

T. Bayes

likelihood

FA: Asimilación de la predicciónFA: Asimilación de la predicción

Modelos y BBDD Observaciones:Modelos y BBDD Observaciones:

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Predecibilidad AOGCMs

0.25º E-OBS 4.01988-2005UK: UKMO Glo Sea (members:1-15)0.25º E-OBS 4.01982-2005NCEP: NCEP CFS (members:1-15)0.50º E-OBS 3.01982-2005MF: Météo-France S3 (members:1-11)0.25º E-OBS 4.01982-2005IRI: IRI ECHAM4.5 (members:1-11)0.50º E-OBS 3.01982-2005FA_EC+MF: FA ECMWF S4 + Météo-France S30.50º E-OBS 3.01982-2005FA_MF: FA Météo-France S30.50º E-OBS 3.01982-2005FA_EC: FA ECMWF S4

0.50º E-OBS 3.01982-2005EC: ECMWF S4 (members:1-15)0.25º E-OBS 4.01977-2000DEMETER: DEMETER MF+EC+UK (members:0-9)ObservacionesObservacionesPeriodo Periodo ModeloModelo

Verificación determinista: Lead-Time 11Verificación determinista: Lead-Time 11

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Predecibilidad AOGCMs

Verificación determinista: Lead-Time 21Verificación determinista: Lead-Time 21

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Predecibilidad AOGCMs

Verificación determinista: Lead-Time 31Verificación determinista: Lead-Time 31

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Predecibilidad AOGCMs

Resultados de la Verificación :Resultados de la Verificación :

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Predecibilidad AOGCMs

• Consistencia para los diferentes alcances.

• Predecibilidad baja comparada con otras regiones (p.e., latitudes tropicales más afectadas por ENSO).

• Más predecibilidad en temperatura que en precipitación.

• Bastante consistencia entre modelos.

• Más predecibilidad en meses estivales que invernales.

Boletín de Predicción Estacional de AEMET

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BOLETIN DE PREDICCION ESTACIONALBOLETIN DE PREDICCION ESTACIONAL

• Incorpora toda la información disponible de AOGCMs. Predicción por consenso.

• Periodicidad mensual y constituye la base de la predicción estacional operativa que distribuye AEMET.

• Consta de: Análisis global, Resumen monitorización, Resumen predicciones AOGCMs, Predicción consenso Temperatura y Precipitación.

Análisis global de atmósfera y océanoAnálisis global de atmósfera y océano

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

Análisis regional de temperatura y precipitaciónAnálisis regional de temperatura y precipitación

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

Predicciones individualizadas de modelosPredicciones individualizadas de modelos

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

Predicciones sistemas multimodeloPredicciones sistemas multimodelo

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Predicciones individualizadas de modelosPredicciones individualizadas de modelos

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

Predicciones sistemas multimodeloPredicciones sistemas multimodelo

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Mapa de consistencia de modelos Mapa de consistencia de modelos

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

Predicción y ConclusionesPredicción y Conclusiones

Algunos modelos muestran anomalía positiva para la temperatura para todas las regiones de España (salvo Canarias) para el periodo JJA de 2012. CONCLUSIÓN: Hay una ligera anomalía positiva de temperatura en la Península Ibérica y Baleares para el periodo JJA. No hay anomalías significativas de temperatura en Canarias.

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Boletín de Predicción Estacional de AEMET

CONCLUSIONES Y PERSPECTIVAS

• La predecibilidad a escala estacional sobre SW Europa es muy baja.• Necesidad de investigar fuentes adicionales de predecibilidad como input para algoritmos empíricos• Utilización de todas las fuentes posibles de información tanto AOGCMs como algoritmos empíricos• Necesidad de aumentar la verificación a todos los sistemas disponibles de predicción estacional, incluida verificación probabilística• Predicción cualitativa por consenso basada en boletín de AEMET• Predicción cuantitativa (plazo medio) mediante calibración/combinación de toda la información disponible mediante un algoritmo que incorpore de forma óptima la predicciones de los distintos sistemas basados en modelos y relaciones empíricas.

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