SISTEMAS DE PRONOSTICO OBJETIVO DE VARIABLES EN CUBA.
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- Alejandra Botella Miranda
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1 SISTEMAS DE PRONOSTICO OBJETIVO DE VARIABLES EN CUBA. Antonio de J. Fernández García, Obdulio A. Santana Nuñez y María de L. Pino García Centro Meteorológico Provincial de Cienfuegos, Instituto de Meteorología, República de Cuba. metcf@perla.inf.cu RESUMEN: En el trabajo se presentan los antecedentes, fundamentos básicos y base metodológica que soportan los modelos de pronóstico objetivo de variables meteorológicas en Cuba. Se establecen las ventajas del modelo Prometeo en el servicio de predicción meteorológica del país y se realizan comparaciones con los resultados alcanzados en las evaluaciones de las muestras independientes de datos de los diferentes modelos de pronóstico objetivo de variables. Se insertan tablas y gráficos que ilustran el contenido del trabajo. INTRODUCCION El sistema nacional de predicción meteorológica en Cuba, ha ido modernizándose en el transcurso de los últimos años. Con la entrada al país de las salidas de modelos hidrodinámicos potentes, se han dado pasos de avances en el perfeccionamiento de los pronósticos a corto plazo. La explotación en el servicio de la salida de estos modelos, se complementa con estudios que caractericen la mesoescala de los países, regiones y zonas específicas de interés socioeconómico. En este sentido, han estado dirigida las investigaciones de Klein y Lewis (1959), Glanh y Lowry (1972) y Vislocky y Fritsh (1995) en el desarrollo de la técnica del PP (Perfect Prog), el sistema MOS (Model Output Statistic) y el GAM (Generalized Additive Models). En Cuba, se han llevado investigaciones y desde los años 80 se obtuvieron los primeros sistemas de pronóstico objetivo de temperaturas extremas y precipitaciones, Naranjo (1986) y Fernández (1987). Posteriormente, fueron realizadas investigaciones por Fernández et al (1994 y 1995), que posibilitaron la introducción en el servicio de los modelos objetivos de variables meteorológicas: PVTEL (Pronóstico de Viento y Temperaturas Extremas por Localidades), PPL-Alfa y PPL- Beta (Pronósticos de Precipitaciones por localidades). La evaluación de estos primeros modelos, arrojaron resultados favorables. Sin embargo, era necesario perfeccionar más los algoritmos de cálculo, crear facilidades gráficas para la explotación de las salidas y automatizar el proceso de recepción y revisión de los datos para la inicialización del modelo. Con estos antecedentes se creó el modelo Prometeo. En el presente trabajo, se presentan las características principales de estos sistemas y se hace énfasis en las particularidades de Prometeo, como sistema integral de pronóstico objetivo de variables meteorológicas. Las evaluaciones de las muestras independientes de datos, ilustran la eficiencia y calidad de estos modelos en el trabajo operativo. BASE MATERIAL, METODOLOGICA Y ALGORITMOS TIPICOS DE LOS MODELOS DE PRONOSTICOS OBJETIVOS DE VARIABLES METEOROLOGICAS. En la investigación se emplearon tres bases de datos: los de superficie, pertenecientes a la red de estaciones del país, de aire superior (aerológicos) y los del campo de la presión atmosférica a escala sinóptica. Los modelos objetivos de pronóstico de variables meteorológicas en Cuba, se han basado en los principios que fundamenta la técnica del Pronóstico Perfecto de Klein y Lewis (1959). Para la selección de predictores fue aplicada la técnica de regresión paso a paso, (Stepwise). Las variables predictandos incluidas en estos modelos son: temperatura máxima, temperatura mínima, las componentes ortogonales del viento, % de cobertura especial de las precipitaciones (%CEP) y la probabilidad de ocurrencia de precipitaciones, (con un plazo
2 de validez entre 24 y 36 horas). Las muestras de datos fueron estratificadas en dos períodos: Mayo-Septiembre y Octubre-Abril. La Tabla 1 muestran los parámetros estadísticos de las ecuaciones de pronóstico de temperaturas máxima para varias localidades de la Región Occidental de Cuba. La combinación de la temperatura del día anterior a las 15 UTC y los predictores sinópticos de tipo PP, tienen el mayor peso en el pronóstico de temperatura máxima, coincidiendo con resultados obtenidos por Fernández et al (1994). La Tabla 2 muestra el prototipo de ecuaciones de pronóstico de las componentes de la dirección e intensidad del viento. Las componentes de la dirección de los contornos isobáricos y el Gradiente de Presión a escala sinóptica y mesoescala (ContU, ContV, GP, Gpmx, Gpmy, Gpm, etc.) tienen un peso importante en las ecuaciones de pronóstico de las componentes locales del viento. Tabla 1.Parámetros estadísticos de las ecuaciones de pronóstico de Temperatura máxima en la región Occidental, (estaciones de control). Período Octubre - Noviembre. EST. VBLES S R CBlanca Pred. Gpy T15 ConV T Coef F P.Río Pred. T15 TH15 GP TH Coef F La Fé Pred. T15 Gpy Gp Nh Min Coef F Nota: Pred. (Predictores seleccionados por la técnica del Stepwise), Coef. (Coeficientes de las ecuaciones de regresión) y valor tomado por la Prueba F, (se tomó el valor de F = 3,0 como criterio límite). Predictores: Gp, Gpy, Gpx (Gradiente de presión y sus componentes zonales y meridionales), ContU y ContV (componentes zonales y meridional de la dirección de los contornos isobáricos), T12, T15, TH12 y TH15 (Temperatura seca y húmeda a las 12 y 15 UTC), Nh (Nubosidad baja o media a las 15 UTC), Min (Temperatura Mínima), T24 (Tendencia de la temperatura a las 15 UTC, en un período de 24 horas). S-Error Standard de Estimación y R- Coeficiente de Correlación Múltiple. Tabla 2. Prototipo de los parámetros estadísticos de las ecuaciones de pronóstico de las componentes UD, VD y FF del viento en una estaciones de control de la Región Occidental, (válidas cuando [GP]> 7x 10-6 hpa/m). EST. VBLES S R P.Río (Ud) Pred. ContU Gpmx Gp V15 Gpmy Coef F (Vd) Pred ContV V15 U15 Gp Cam Gpy Coef F (FF) Pred. ContU U15 F15 GP Gpm Gpmx Coef F Predictores: Gpm, Gpmx y Gpmy (Gradiente de presión a mesoescala y componentes zonal y meridional), Cam
3 (Cambio trihorario de la tendencia de presión en 24 horas), U15, V15, FF15 (Componentes de la dirección y fuerza del viento a las 15 UTC). La Tabla 3 muestra los parámetros estadísticos asociados a la ecuación de pronóstico del % de Cobertura Espacial de las precipitaciones en la Región Occidental de Cuba. La Vorticidad y la humedad (Vor y DD) en la capa hpa juegan un papel importante en el proceso de génesis de las precipitaciones. Los procesos sinópticos asociados a altos contenidos de humedad y a cizalladura ciclónica estimulan el incremento de la cobertura espacial de las precipitaciones. La cizalladura vertical del viento (SH y SI) en la capa también fueron seleccionadas como variables de las ecuaciones. La disminución de los ESTES con la altura estimula la convección, mientras que el incremento de estos vientos crea una corriente en choro próxima a la superficie de la tierra que ayuda a inhibir los procesos convectivos, Fernández (1987). Tabla 3. Parámetros estadísticos de las ecuaciones físico - estadísticas de pronóstico de % CEP de las regiones Occidental, Central y Oriental, del modelo Prometeo. REGION VBLES S R Occidental Predic. Vort DD SH SI Divt Coef F Predictores: Vort (Vorticidad media en la capa hpa), DD (Depresión media en la capa hpa), SH ( U/ Z - V/ Z), SI ( ( U/ Z)2+ ( V/ Z)2) y Divt (Diveregencia promediada en la capa hpa. SALIDAS DEL SISTEMA DE PRONOSTICO OBJETIVO DE VARIABLES PROMETEO Las Fig. 1 y 2 muestran la salida combinada de 4 variables del modelo de pronóstico objetivo de variables meteorológicas Prometeo para la Región Occidental y Oriental de Cuba. Este modelo de pronóstico objetivo de variables oferta varias ventajas: el proceso de inicialización del modelo es automatizado con la entrada de datos por ficheros, las salidas gráficas de los campos pronosticados de variables meteorológicas dan una imagen integral de las características de la mesoescala del país y el software donde se soportan los algoritmos del modelo, es de fácil Fig. 1 Salida del Modelo Prometeo para la Región Occidental de Cuba. manipulación y explotación por parte del usuario. Estos modelos objetivos de pronóstico de variables meteorológicas se han
4 convertido en una herramienta importante para los pronosticadores del Departamento Nacional y los Grupos de Predicción Meteorológica de las provincias. Mediante el empleo del puntero del mouse, se puede obtener el pronóstico de cada una de las variables en cualquier localidad. Otra salida complementaria del modelo, oferta con un listado de los pronósticos locales en puntos de interés, donde existen estaciones meteorológicas y fueron obtenidas ecuaciones de pronóstico local. Fig. 2 Salida del Modelo Prometeo para la Región Oriental de Cuba. EVALUACIONES DE LOS MODELOS DE PRONOSTICO OBJETIVO La Tabla 4 compara los resultados obtenidos entre 2 modelos operativos introducidos en el servicio: PVTEL y Prometeo, para varias localidades. La última versión de los modelos de pronóstico objetivo de variables, (Prometeo) supera al PVTEL en las variables meteorológicas comunes entre ambos: temperatura máxima, temperatura mínima y viento a las 18 UTC. Otros análisis realizados por Fernández et al (1994 y 1997) prueban que los pronósticos PVTEl, PPL-Beta y Prometeo superaron la persistencia y el predicción climatológica. Tabla 4. Error Medio Absoluto. Método de la validación cruzada, en 10 localidades. EST. TX TX TN TN DD DD FF FF Promet. Pvtel Promet. Pvtel Promet. Pvtel Promet. Pvtel Nota: Tx - temperatura máxima, Tn - temperatura mínima, DD y FF -dirección y velocidad del viento. La Tabla 5 compara los resultados obtenidos al evaluar el error del % CEP con una muestra independiente. Se observa como los modelos objetivos de pronóstico superan la predicción climatológica en cada región. Además se demostró que Prometeo superó a su antecesor en el pronóstico de precipitaciones: PPL-Beta. Los pronósticos locales de precipitación fueron también evaluados y los mejores resultados fueron también obtenidos por Prometeo.
5 Tabla 5. Error medio absoluto del % CEP en una muestra independiente de 100 casos del año REGIONES PROMETEO PPL-BETA CLIMATOLOGICO Occidental Central Oriental CONCLUSIONES En el Departamento de Pronósticos del Instituto de Meteorología de Cuba han sido introducidos modelos objetivos de pronóstico a corto plazo (hasta 36 horas) con resultados positivos. Estos sistemas de pronóstico objetivo complementan la información de los modelos hidrodinámicos y constituyen una herramienta importante para la elaboración de los pronósticos meteorológicos nacionales y los sistemas especializados de predicción local y a mesoescala. Los resultados demuestran que el modelo Prometeo, supera a todos los métodos objetivos anteriores. Este sistema le da mayores posibilidades, al estar automatizada la entrada de datos, ofertar salidas gráficas que describen las particularidades de la mesoescala y alcanzar mayor calidad en los resultados de las evaluaciones de los pronósticos. REFERENCIAS. Alfonso A.P. (1994): Climatología de las Tormentas Locales Severas en Cuba. Cronología. Ed. Academia de Ciencias, 110 pp. Fernández A.J. (1987): Métodos sinóptico-estadísticos de análisis y pronóstico de temperaturas extremas y precipitaciones en el territorio de Cuba. Resumen de la Tesis para optar por el grado científico de Candidato a Doctor en Ciencias Geográficas, Odesa, URSS, 35 pp. Fernández A.J., M.L. Pino García, O. y D. Cubas Loforte (1994): Modelo físico estadístico de pronóstico de temperaturas extremas y viento por localidades. [inédito], Taller Nacional de Resultados Científicos de 1994,, VIII Forum Provincial de Ciencia y Técnica, 75 pp. Fernández A.J., O.Santana Nuñez y M.L. Pino García, (1995): Pronóstico de precipitaciones por localidades, Taller Nacional de Resultados Científicos de 1995, IX Forum Nacional de Ciencia y Técnica, 41 pp. Glanh H.R. y D.A. Lowry (1972). The use of Model Output Statistic (MOS) in the objective weather forecasting. J.Appl.Met., Vol II, No.8, 9pp: Klein W.H. y B.M. Lewis (1959). Objective prediction of five day mean temperature during winter. J. of Meteorol., Vol. 16, 11 : Naranjo L. (1986): Sistema de Pronóstico de Temperaturas Extremas para las 14 capitales del país y el municipio especial de la Isla de la Juventud. Informe Final del Tema de Investigación, 85 pp. Vislocky R.L. and J.M. Fritsch (1995): Improved Model Output Statistic Forecast through Model Consensus. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 76, (7): Vislocky R.L. y J.M. Fritsch (1995): Generalized Additive Models versus Linear Regression in Generating Probabilistic MOS Forecasts of Aviation Weather Parameters. Weather and Forecasting, Vol. 10, (4):
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