El 2 de marzo tuvo lugar el Seminario de la Cátedra UAM-IIC en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, en esta ocasión para hablar del nuevo modelo atmosférico HARMONIE-AROME. El Seminario fue impartido por Javier Calvo Sánchez, Jefe del Área de Modelización de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET).
En el seminario Javier Calvo hizo una breve descripción de los modelos numéricos de predicción de la AEMET para a continuación mostrar las principales características y mejoras que aporta el modelo HARMONIE-AROME, así como varios ejemplos de su aplicación, terminando con algunas conclusiones y perspectivas de futuro. Tras la presentación hubo un debate con los asistentes sobre diversos aspectos del modelo y su explotación.
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Modelo HARMONIE-AROME
HARMONIE-AROME es un modelo no hidrostático convection-permitting que se integra operativamente en AEMET a una resolución horizontal de 2.5 km. El modelo ha supuesto una mejora significativa en la predicción del tiempo severo en el entorno de la Península y las Islas Canarias.
Por otra parte, la modelización a estas escalas supone un desafío importante en la asimilación de datos, en las parametrizaciones físicas y en la optimización de los códigos en entornos de ordenadores masivamente paralelos. A su vez, la predictibilidad de las escalas convectivas es menor que la de las escalas sinópticas y se suele recurrir a sistemas de tipo probabilístico para hacer estimaciones de la incertidumbre de las predicciones.
En el seminario se abordarán estas cuestiones, así como la operativa general de HARMONIE-AROME y su accesibilidad para usuarios externos.
Biografía del ponente
Javier Calvo Sánchez, meteorólogo de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), es Jefe del Área de Modelización y forma parte del consorcio europeo HIRLAM desde 1996 donde se ha especializado en la modelización de alta resolución y las parametrizaciones físicas.