Verificación de los pronósticos del esquema determinístico del modelo WRF para el año 2020

Abstract

Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del SMN. Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos operativos del modelo WRF del esquema determinístico correspondientes al año 2020. Las variables que se verifican son las siguientes: temperatura a 2m, temperatura de rocío a 2m, temperatura mínima y máxima diaria, precipitación acumulada en 24 horas y magnitud del viento a 10m. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. Se comparan los resultados con los correspondientes al modelo GFS. En líneas generales todas las variables pronosticadas muestran un desempeño similar o superior a los pronósticos obtenidos con GFS. La calibración de las temperaturas demuestra una mejora respecto de las mismas sin calibrar. Asimismo se puede ver que la calidad del pronóstico de la temperatura máxima es mejor que la de la temperatura mínima. Por otro lado, esta verificación contribuyó a detectar errores importantes en el pronóstico de la temperatura de rocío así como los de la magnitud del viento.

This technical note is developed within the framework of the SMN's Forecast Cross-Verification Plan. Here are presented the operational forecast verification results of the WRF model of the deterministic scheme corresponding to the year 2020. The variables that are verified are the following: 2-m temperature, 2-m dew temperature, daily minimum and maximum temperature, 24- hour accumulated precipitation and 10-m wind speed. Observations for verification come from the SMN surface stations network. The results are compared with those corresponding to the GFS model. In general lines, all the predicted variables show a similar or superior performance to the predictions obtained with GFS. Calibration of temperatures shows an improvement over uncalibrated temperatures. It can also be seen that the quality of the forecast for the maximum temperature is better than that of the minimum temperature. In addition, this verification contributed to detect significant errors in the dew temperature as well as in the wind speed forecasts.