Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA

Carlos Santos Burguete, Álvaro Subías Díaz-Blanco, Alejandro Roa Alonso
{"title":"Reciclando la clasificación sinóptica de Font: reconstrucción con ERA40 y agrupamiento PCA","authors":"Carlos Santos Burguete, Álvaro Subías Díaz-Blanco, Alejandro Roa Alonso","doi":"10.31978/639-19-010-0.151","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"RESUMEN Las clasificaciones sinópticas ayudan a entender la variabilidad y complejidad de los llamados patrones meteorológicos, o situaciones, a escala sinóptica. Hay una gradación de clasificaciones, desde las subjetivas, con caracterizaciones conceptuales y diagnósticas, hasta las clasificaciones objetivas, basadas en soporte numérico y con un amplio abanico de familias de algoritmos asociados, pasando por clasificaciones intermedias que tienen carácter mixto. En este estudio se revisan la clasificación objetiva de RIBALAYGUA y BORÉN (1995) y la clasificación subjetiva de FONT (2000). Esta última propone 23 patrones sinópticos, ilustrados con situaciones de 23 fechas concretas, en general de la década de 1970-1980. Se recuperan los reanálisis ERA40 ( UPPALA et al., 2005) del European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) correspondientes a esas 23 fechas y se dibujan los campos básicos con las herramientas actuales y estilo de visualización de predicción operativa. Se compara así el querer de la mano con el querer de la máquina . Se aplica, además, a estas 23 situaciones un algoritmo de agrupamiento «análisis de componentes principales» (PCA por sus siglas en inglés; JOLLIFFE, 1986) similar al vigente en AEMET para el sistema de predicción por conjuntos del ECMWF , con el propósito de aprender sobre la naturaleza de la variabilidad y diversidad de estos patrones. Se trata, pues, de reciclar un conocimiento muy conceptual y valioso, el de Font, conectándolo con el potencial de las herramientas numéricas actuales para, en definitiva, ver qué podemos aprender .","PeriodicalId":166428,"journal":{"name":"Sexto Simposio Nacional de Predicción \"Memorial Antonio Mestre\"","volume":"78 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sexto Simposio Nacional de Predicción \"Memorial Antonio Mestre\"","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31978/639-19-010-0.151","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

RESUMEN Las clasificaciones sinópticas ayudan a entender la variabilidad y complejidad de los llamados patrones meteorológicos, o situaciones, a escala sinóptica. Hay una gradación de clasificaciones, desde las subjetivas, con caracterizaciones conceptuales y diagnósticas, hasta las clasificaciones objetivas, basadas en soporte numérico y con un amplio abanico de familias de algoritmos asociados, pasando por clasificaciones intermedias que tienen carácter mixto. En este estudio se revisan la clasificación objetiva de RIBALAYGUA y BORÉN (1995) y la clasificación subjetiva de FONT (2000). Esta última propone 23 patrones sinópticos, ilustrados con situaciones de 23 fechas concretas, en general de la década de 1970-1980. Se recuperan los reanálisis ERA40 ( UPPALA et al., 2005) del European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) correspondientes a esas 23 fechas y se dibujan los campos básicos con las herramientas actuales y estilo de visualización de predicción operativa. Se compara así el querer de la mano con el querer de la máquina . Se aplica, además, a estas 23 situaciones un algoritmo de agrupamiento «análisis de componentes principales» (PCA por sus siglas en inglés; JOLLIFFE, 1986) similar al vigente en AEMET para el sistema de predicción por conjuntos del ECMWF , con el propósito de aprender sobre la naturaleza de la variabilidad y diversidad de estos patrones. Se trata, pues, de reciclar un conocimiento muy conceptual y valioso, el de Font, conectándolo con el potencial de las herramientas numéricas actuales para, en definitiva, ver qué podemos aprender .
回收字体的天气分类:ERA40重建和PCA分组
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信