Abstract

MARTINEZ, Alejandro et al. Pronóstico de la precipitación en los Andes tropicales: lecciones de las simulaciones de convección permitida. Rev. acad. colomb. cienc. exact. fis. nat. [online]. 2024, vol.48, n.186, pp.145-168.  Epub Jan 24, 2024. ISSN 0370-3908.  https://doi.org/10.18257/raccefyn.1965.

Se presentan los resultados de la evaluación de 625 pronósticos diarios de precipitación en una parte de los Andes colombianos, realizados con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) entre 2020 y 2022. Las simulaciones se hicieron en modo de "convección permitida" usando un espaciado de cuadrícula de 4 km. El desempeño del WRF se contrastó con los pronósticos del Global Forecasting System (GFS) y con datos basados en observaciones. Los pronósticos con el WRF produjeron un patrón promedio de máximos nocturnos en valles interandinos y tierras bajas similar al del Global Precipitation Measurement Mission (GPM). La precipitación diurna según el WRF tuvo lugar, sobre todo, en las montañas. Comparados con los de la GPM, los promedios estacionales evidenciaron una sobreestimación en las montañas y una subestimación en tierras bajas. Los sesgos y precipitaciones absolutas del GFS fueron de menos magnitud que los del WRF. Las correlaciones entre acumulados diarios del GPM y los pronósticos de ambos modelos tendieron a ser mayores en las temporadas secas, llegando a valores máximos de 0,62 y 0,70 con WRF y GFS, respectivamente. Los índices basados en tablas de contingencia fueron similares en el WRF y el GFS, con valores de Bias, FAR y POD cercanos a 1,1, 0,10 y 0,96, respectivamente. La inspección de dos eventos especiales de precipitaciones elevadas en sendos lugares de Antioquia estableció que tanto el WRF como varios de los modelos globales proveyeron pronósticos útiles hasta con 12 horas de anticipación. Sin embargo, las simulaciones de mayor resolución representaron mejor las estructuras y gradientes propios del terreno complejo de los Andes tropicales.

Keywords : Pronóstico meteorológico; Regiones montañosas; Meteorología de mesoescala; Modelos numéricos; WRF.

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