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SERVICIO DE NOTA TECNICA Rvi.l 29/10/92 PREDICCION NUMERICA NQ 28
PREDICCION M. O. S.
VIENTO EN SUPERFICIE
2 u JUN 2úfi1
PABLO DEL RIO
JUAN JOSE AYUSO
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2
3
4
5
I N D I C E
Descripción del método utilizado
Verificación de resultados
Mejora de las ecuaciones de predicción
Análisis de resultados
4.1 Julio y Agosto 1992
4.2 Setiembre 1992
Bibliografía
Anexo 1
Anexo 2
2.1
2.2
2.3
Salida MOS de viento
Cuadro de verificación mensual
Para un observatorio
Media mensual de cada observatorio
Medía mensual de todos los observatorios
Anexo 3 Estaciones seleccionadas.
3.1 Relación de estaciones seleccionadas
Pg.
3
3
4
5
5
6
7
8 - 11
12
13 - 16
17
18
3.2 Media mensual de las estaciones seleccionadas 19
2 1012952
l. Descripción del método utilizado
El método MOS operativo en el INM se describe brevemente en la nota técnica (NT) 14, del Servicio de Predicción Numérica (SPN). Para mayor detalle puede verse Glahn 1991.
El viento se observa como un vector variable, que queda determinado en los partes meteorológicos por su dirección y fuerza. La dirección del viento, dado su caracter cíclico, se estudia a traves de sus componentes, oeste 'u' y sur 'v'. La fuerza podría calcularse también a partir de las componentes pero, según Glahn 1991, los valores obtenidos de esta forma subestiman los valores reales. Así pues, se calculan ecuaciones lineales para las tres variables 'u', 'v' y 'f'. Por ejemplo para predecir a 48 horas la fuerza del viento suponiendo unos predíctores Pír 2, ··~,la ecuación será:
Otra dificultad en el tratamiento del viento es su gran variabilidad en el tiempo. Los valores utilizados para obtener las ecuaciones son los facilitados por el parte sinóptico, aunque Glahn 1991 indica que puede ser conveniente trabajar con valores medíos de dos o tres horas.
La matriz de datos de predíctores y predíctando utilizada para el cálculo de las ecuaciones de predicción está obtenida de las salidas del modelo LAM del INM de los años 1986 a 1991 y las observaciones sinópticas correspondientes.
Se obtienen ecuaciones para predicciones a +18 horas, +21, +24, +30, +36, +42 y +48 horas, con los predíctores correspondientes a variables obtenidas por las ejecuciones del modelo~- a 00 Z y las observaciones sinópticas de 18 Z. Otro conjunto análogo es el obtenido, para los mismos intervalos de predicción, utilizando las salidas de la ejecución del modelo a 12 Z y las observaciones de 12 Z. Los periodos para los que se obtienen ecuaciones son los siguientes: Diciembre-Febrero, Marzo-Mayo, Junio-Agosto y Setiembre-Noviembre. El número total de ecuaciones obtenidas es pues:
70 estaciones* 7 variables* 2 ciclos* 4 períodos* 3 Var =11.760 Ecu.
El resultado de una predicción de viento puede observarse en el Anexo 1, la dirección esta redondeada a decenas de grado y la fuerza en nudos.
2. Verificación de resultados
Para poder verificar la variable viento es necesario considerar tres variables escalares, las componenetes 'u' y 'v' y la fuerza. El tratamiento es diferente al utilizado para las temperaturas, por tanto se ha diseñado un sistema informático, basado en un archivo de predicciones organizado por claves que caracterizan a cada variable .
Los listados obtenidos en la verificación son análogos a los obtenidos para las temperaturas extremas. En el anexo 1 puede observarse el listado diario para el mes de Setiembre 1992 de observaciones y predicciones, junto con los errores cometidos.
En el anexo 2 figura un listado de valores medios metlsuales para cada
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observatorio. Se ha considerado el error absoluto medio de la dirección (EAD) y el de la fuerza (EAF).Como valores umbrales, para calcular el tanto por.ciento de casos con error inferior al valor umbral. Se han tomado 15Q, 30Q y 45Q para la dirección; para la fuerza los valores tunbrales son de 2, 4 y 6 nudos.
3. Mejora de las ecuaciones de predicción.
En los resultados obtenidos por el sistema de verificación puede detectarse la calidad de las predicciones tanto en dirección como en fuerza. Unos valores en la verificación que nos indican poca calidad pueden ser debidos a tener errores en los datos de las observaciones, que han sido utilizadas en la verificación, ó a las predicciones en sí mismas.
Una predicción de poca calidad puede ser originada por una serie de datos, utilizada en la obtención de la ecuación, no homogenea ó con datos erroneos. Si los datos son suficientemente buenos, la mejora. en los resultados se obtendrá cuando se optimizen las ecuaciones de predicción.
Para obtener los predictores hay que indicarle al sistema MOS el número máximo de predictores 'n' y la reducción mínima de la variancia 'v' que debe exigirse a un predictor para que forme parte de la ecuación. Variando estos valores pueden obtenerse diferente número de predictores, suprimir predictores que son poco significativos o añadir otros que, atmque no muy significativos, mejoran los resultados en ciertas condiciones. Esta forma de cambiar los predictores seleccionados es, sobre todo, útil cuando hay varios periodos de predicción con buenos resultados y otros con valores claramente erróneos.
En la figura 1 se detallan las variaciones obtenidas en los valores medíos de la verificación para algunos observatorios durante los meses de Julio y Agosto al variar el valor de 'v' de o.oi a 0.01.
Ecuaciones Originales Mejoradas ----------- ---------EAMD EAMF EAMD EAMF
------ ------Predicción 12 z + 48 horas
Julio La Coruña 119 22 44 2 Palma 109 4 26 2
Agosto La Coruña 84 23 41 3 Palma 126 5 23 3
Predicción 00 z + 42 horas Julio Cordoba 141 33
Tarifa 46 20 39 7 Palma 161 3 30
Agosto Tarifa 97 21 63 5 Palma 151 20
Fig 1 Mejora de resultados al cambiar las ecuaciones de predicción. EAMD en grados. EAMF en nudos.
4
4. Análisis de resultados.
Al existir ecuaciones diferentes para los meses de junio-agosto y los de septiembre-noviembre, el estudio se hace por separado para las dos clases de ecuaciones.
4.1 Julio y Agosto
En los cuadros de verificación de 70 observatorios, mencionados anteriormente, se han seleccionado algunas localidades de acuerdo con sus características meteorológicas.
Para comprobar si las predicciones se ajustaban bien al regimen de brisas se eligió Málaga. Las observaciones a 00 Z y 06z tienen una dirección de 270Q a 320Q y fuerza de 4 a 15 kts, mientras que a las 12 Z y 18 Z los vientos son de 140Q a 180Q y 5 a 16 kts. Las predicciones se ajustan bien a estos valores con un error absoluto medio de la dirección de 14Q a 30Q a 00 Z y 06 Z, y de 35Q a 40Q a 12 Z; el error absoluto medio de la fuerza es de 2 a 4 kts. ~ lf~
En otros lugares el viento es con frecuencia de bastante intensidad pero con sólo dos direcciones dominantes, para estudiar este tipo de distribución de viento se escogio Tarifa, que presenta siempre viento con dirección de levante o poniente (90Q ó 250 a 320Q) con fuerzas de 10 a 45 kts; las predicciones eran siempre de estas direcciones y se detectaban bien los cambios de dirección si la fuerza era de 10 o más nudos; el error absoluto medio de dirección es de 30 a 50Q y el de la fuerza de 5 a 8 kts.
Se analizó tambien el observatorio de La Coruña, que no está sometido al regimen de brisas y tiene vientos variables de bastante-intensidad. El error absoluto medio de la dirección era de 20 a 45Q y el de la fuerza de 3 Kts, considerando las observaciones y predicciones a 12 Z y 18 Z para todos los periodos de predicción.
4.2 Septiembre
Para poder contrastar los resultados obtenidos en julio y agosto con los de septiembre, hemos analizado los resultados de La Coruña y Tarifa; también se han estudiado un poco más en detalle Albacete y Valencia/Manises. El resto de observatorios se ha estudiado para contrastar resultados y extraer conclusiones generales.
Las conclusiones a las que se llega, a la vista de los resultados del mes de septiembre, son las siguientes:
a) La calmas no se detectan, sí acaso, se dan valores de la fuerza comprendidos entre 1 y 3 kts.
b) Con vientos flojos (2-3 kts) se detecta bien la fuerza, pero no la dirección, salvo en observatorios con reg1men de brisas, en donde se suele dar correctamente también la dirección.
e) Con dirección,
vientos fuertes (de 10 kts. en adelante) se detecta pero la predicción de la fuerza se queda corta en
5
bien la muchas
~
ocasiones, salvo en Tarifa, donde a veces se predice más fuerza de la que posteriormente es observada.
d) Los cambios en dirección, cuando la fuerza es superior a.8 kts, se suelen detectar en unos porcentajes apreciables en observatorios con vientos variables y algo mejores en observatorios con alguna dirección dominante. Así, en las figuras 2 y 3 se muestran los tantos por ciento de casos con viento mayor de 8 kts en los cuales se ha detectado el cambio en dirección con un error menor o igual que 30Q.
Tarifa Horas Periodos %
06 +18 82
+42· 86
12 +24 79
+48 83
18 +18 83
+30 78
+42 74
Figura 2
La Coruña Horas Periodos %
00 +24 80
+48 33
06 +18 100
+30 50
+42 66
12 +24 62
+36 77
+48 67
18 +18 73
+30 40
+42 69
Figura 3
6
Se obtienen para La Coruña peores resultados que para Tarifa, pero con una muestra mucho menor y vientos variables.
Hay que hacer notar que en los periodos de predicción más lejanos, el % es supeior al 65%, salvo a OOh., donde los vientos son más flojos y por tanto, el número de casos con fuerza mayor de 8 kts. es muy pequeño.
El caso de Albacete es interesante, p11es tiene una dirección dominante: SE. En principio, deberíamos haber obtenido resultados similares a los de Tarifa, pero debido a que la fuerza del viento es mucho menor, los resultados se asemejan mucho a los de La Coruña.
En Valencia/Maníses se han obtenido % similares a los de Tarifa, aunque con un número de casos mucho menor y vientos más variables.
5. Bibliografía
Ayuso J. 1991. 'Predicción MOS de temperatura• N.T. 14 del S.P.N. del INM
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estadística de temperaturas extremas' N.T. 16 del S.P.N. del INM .. Canovas G. 1988 'Probabilidades y Estadística' Ed. Wiley-Sons.
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7
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+18 +21 +24 +30 .. 36 +42 ·48
08001 LA CORONA 320 4 320 4 320 4 310 6 340 8 :no 9 290 5
08008 LUGO/PUNTO CENTRO 020 4 999 99 999 99 310 2 340 5 360 6 999 99
-:~:~ 08011 ASTURIAS/AVILES 360 6 999 99 999 99 260 6 330 8 330 11 999 99 08014 GIJON 010 4 999 99 999 99 340 1 01() 7 oso 6 999 99 08015 OVIEDO 030 5 350 4 000 2 250 4 320 4 340 7 270 4
~ ~ :~ .
···> 08021 SANTANDER/PARAYAS 270 6 999 99 999 99 260 14 260 3 310 2 999 99 08023 SAN'l'l\NDER 010 5 250 3 220 4 240 3 300 5 310 4 260 4
08025 BILBAO/SONDICA 330 4 999 99 999 99 070 3 310 7 320 5 999 99 08027 S.SEBASTIAN/IGUELDO 330 12 290 7 280 8 230 28 320 1 340 1 310 1
08029 S.SEBASTIAN/FUENTERR 310 4 999 99 999 99 180 10 290 1 290 5 999 99
•'•' 08042 SANTIAGO/LABACOLLA 330 4 999 99 999 .99 320 6 310 6 3:?0 11 999 99 08043 ~IARIN 270 17 999 99 999 99 040 5 310 5 300 13 999 99
' 08044 PONTEVEDRA 290 2 999 99 999 99 040 1 3~0 2 320 1 999 99 .. 08045 VIGO/PEINADOR 300 9 350 3 999 99 310 3 340 5 310 6 290 3
08048 ORENSE 010 3 999 99 999 99 280 2 350 1 360 3 999 99
08053 PONFERRADA 290 4 999 99 999 99 270 1 280 5 280 5 999 99 08055 LEON/VIRG.DEL CAMINO 330 5 999 99 310 5 300 4 290 8 320 9 300 6
\t· . 08075 BURGOS/VILLAFRIA 360 5 999 99 999 99 999 99 999 99 030 10 999 99
;:~:.:' 08080 VITORIA/FORONDA 110 B 140 5 040 5 270 2 330 7 350 6 999 99 ::>~ 08084 LOGRONO/AGONCILLO 340 6 999 99 999 99 310 5 320 7 360 6 290 4 :: :~.
~~f~~i 08085 PAMPLONA/NOAIN 250 11 999 99 999 99 330 ·3 330 7 340 7 999 99 .... -:::: 08094 HUESCA/MONFLORITE 030 4 999 99 999 99 330 6 280 12 260 9 999 99 .:.·
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08148 SORIA 300 9 280 1 290 1 280 4 290 11 350 10 .999 99. 08160 ZARAGOZA/SANJORJO 240 3 999 99 999 99 270 9 300 9 290 .5 290 12 08171 LERIDA 200 5 999 99 999 99 000 3 310 1S 290 5 999 99 08175 REOS/AEROPUERTO 230 3 020 3 000 5 130 2 270 & 300 5 999 99 08181 BARCELONA/EL PRAT 110 5 330 2 310 2 oso 5 110 10 060 5 000 5
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52
76
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3
26
51
59
52
50
74
86
4
ANEXO J.l ESTACIONES SELECCIONADAS
80tH U\ CORU#A
8029 S.SEBAS./FUENT.
8042 SANTIAGO/LABAC.
8045 VIGO/PEINADOR
8080 VITORIA/ FOROND.i\
8084 LOGRO#O/AGONCILLO
8181 BARCELONA/EL PRAT
8213 SEGOVIA
8221 MADRID/BARAJAS
8261 CJ\CERES
8280 ALBACETE/BASE
8284 VALENCJA/MANISES
8348 CIUDAD REAL
8360 ALICANTE/EL ALTET
8383 HUELVA
8391 SEVILLA/SAN PABLO
8410 CORDOBA/AEROP.
8430 MURCIA
8433 MURCIA/SAN JAVIER
8458 TAHI f.-\
8482 t>t\LAGA EL RO!'lP.
8487 AL~ERlA
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53
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46
56
77
91 3
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H.
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+30
•4
2
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34
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45
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38
61
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41
50
74
85
4
35
63
69
42
51
76
90
3
