Pronóstico de la precipitación en los Andes tropicales: lecciones de las simulaciones de convección permitida
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Martínez, J. . A., Rendón, M. L., Buriticá-Ruíz, L. F., Giraldo-Cárdenas, S., & Arias, P. A. (2024). Pronóstico de la precipitación en los Andes tropicales: lecciones de las simulaciones de convección permitida. Revista De La Academia Colombiana De Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 48(186), 145–168. https://doi.org/10.18257/raccefyn.1965

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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.

https://doi.org/10.18257/raccefyn.1965

Palabras clave

Pronóstico meteorológico | Regiones montañosas | meteorología de mesoescala | Modelos numéricos | WRF
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Álvarez, A. M. & León, J. O. (2015). Aplicación del modelo meteorológico WRF para el pronóstico de precipitaciones en período lluvioso de Cuba, 2014. Apuntes de Ciencia & Sociedad, 5(1), 135-145. https://doi.org/10.18259/acs.2015021

Blu Radio. (10 de 01 de 2023). Blu Radio. https://www.bluradio.com/blu360/antioquia/video-deslizamiento-en-betulia-antioquia-tiene-incomunicados-y-sin-acueducto-a-3-500-campesinos-rg10

Buritica Ruiz, L. F. (2023). Desempeño del modelo WRF en la simulación de precipitación en los municipios de Sonsón y Rionegro del oriente antioqueño. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/34374

Camacho, J.C. (2023). Sistemas convectivos de mesoescala sobre el norte de Colombia: una visión desde las simulaciones de convección permitida. Trabajo de Investigación de Maestría. Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia

Cano, L. M., Carmona, M. A., Martínez, J. A., Arias, P. A. (2022). Estimación y pronóstico de radiación solar en el valle de Aburrá–Colombia. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 46 (179), 529-549. https://doi.org/10.18257/raccefyn.1576

Carmona-Rivera, M. A. (2021). Evaluación del modelo atmosférico WRF en el pronóstico meteorológico de irradiancia solar en el Valle de Aburrá, Colombia. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/20523

Colle, B. A., Westrick, K. J., Mass, C. F. (1999). Evaluation of MM5 and Eta-10 Precipitation Forecasts over the Pacific Northwest during the Cool Season. Weather and Forecasting,14(2), 137-154.

Dinku, T., Ruiz, F., Connor, S. J., Ceccato, P. (2010). Validation and intercomparison of satellite rainfall estimates over Colombia. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 49(5), 1004-1014.

Espinosa-Ospina, D. (2022). Variaciones en el clima local asociadas a un cambio de cobertura: efectos de un embalse en el Trópico. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/28445

Espinosa-Ospina, D. (2019). Estado de la atmósfera asociado al evento de precipitación extrema de mesoescala en Mocoa 2017: diagnóstico con análisis atmosféricos y experimentos con el modelo WRF. Trabajo Final Pregrado, Ingeniería Ambiental, Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia.

Fernández-Gaviria, L. F. (2021). Validación de pronósticos de temperatura, viento y radiación solar empleando el modelo atmosférico WRF. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/18408

Gálvez, J. M. & Douglas, M. W. (2006). Modulation of rainfall by Lake Titicaca using the WRF model. Proceedings of 8 ICSHMO, Foz do Iguaçu, Brazil, April 24-28, 2006, INPE, p. 745-752

Guilloteau, C. & Foufoula-Georgiou, E. (2020). Multiscale evaluation of satellite precipitation products: Effective resolution of IMERG. Satellite Precipitation Measurement: Volume 2, 533-558.

Gomez-Ríos, S., Zuluaga, M. D., Hoyos, C. D. (2023). Orographic Controls over Convection in an Inter-Andean Valley in Northern South America. Monthly Weather Review, 151 (1), 145-162.

Hernández-Deckers, D. (2022). Features of atmospheric deep convection in Northwestern South America obtained from infrared satellite data. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 148(742), 338-350.

Herzog, S. K. & Tiessen, H. (2017). Climate change and biodiversity in the tropical Andes. https://museohn.unmsm.edu.pe/docs/pub_ictio/Josse%202011.pdf

Huffman, G. J., Bolvin, D. T., Nelkin, E. J., Wolff, D. B., Adler, R. F., Gu, G., Hong, Y., Bowman, K.P., Stocker, E. F. (2007). The TRMM multisatellite precipitation analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, combined-sensor precipitation estimates at fine scales. Journal of hydrometeorology, 8(1), 38-55.

Jaramillo, L., Poveda, G., Mejía, J. F. (2017). Mesoscale convective systems and other precipitation features over the tropical Americas and surrounding seas as seen by TRMM. International Journal of Climatology, 37, 380-397.

Jiménez-García, M. (2014). Validación de la capacidad del modelo WRF “Weather Research and Forecasting” para pronosticar lluvia intensa, usando el método orientado a objetos y tablas de contingencia. Departamento de Geociencias. Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá.

Kidd, C., Becker, A., Huffman, G. J., Muller, C. L., Joe, P., Skofronick-Jackson, G., Kirschbaum, D. B. (2017). So, how much of the Earth’s surface is covered by rain gauges? Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 69-78

Mapes, B. E., Warner, T. T., Xu, M., Negri, A. J. (2003). Diurnal patterns of rainfall in northwestern South America. Part I: Observations and context. Monthly Weather Review, 131 (5), 799-812.

Mass, C. F., Ovens, D., Westrick, K., Colle, B. A. (2002). Does increasing horizontal resolution produce more skillful forecasts? The Results of Two Years of real-Time Numerical Weather Prediction over the Pacific Northwest. Bulletin of the American Meteorological Society, 83(3), 407-430.

Mejía, J. F., Yepes, J., Henao, J. J., Poveda, G., Zuluaga, M. D., Raymond, D. J., Fuchs-Stone, Ž. (2021). Towards a mechanistic understanding of precipitation over the far eastern tropical Pacific and western Colombia, one of the rainiest spots on Earth. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126(5), e2020JD033415.

Morales Salgado, J. S. (2022). The Choco low-level jet under different sea surface temperature conditions: present and future climate. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/28276

Pielke Sr, R. A. (2013). Mesoscale meteorological modeling. Academic press.

Poveda, G. (2004). La hidroclimatología de Colombia: una síntesis desde la escala inter-decadal hasta la escala diurna. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 28(107), 201-222.

Poveda, G., Mesa, O., Salazar, L., Arias, P., Moreno, H., Vieira, S., Agudelo, P., Toro, V., Álvarez, J. (2005). El Ciclo Diurno de Precipitación en los Andes Tropicales de Colombia. Monthly Weather Review, 133(1), 228-240. https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/133/1/mwr-2853.1.xml

Ramírez B., V. H. & Jaramillo R., A. (2012). Digital repository of the National Coffee Research Centre - CENICAFE: Relación entre el índice oceánico de El Niño y la lluvia en la región andina central de Colombia. Repositorio digital del centro nacional de investigación de café - Biblioteca Alberto Machado Sierra, 60(2). https://biblioteca.cenicafe.org/handle/10778/228

Ruiz, J., Arango, C., Kilpinen, J. (s.f.) IDEAM, Fondo Monetario Internacional (FMI). Verificación del modelo WFR que opera en el IDEAM. http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21132/VerificacionWRF.pdf

Ruiz, S. A. G., Barriga, J. E. C., Martínez, J. A. (2022). Assessment and validation of wind power potential at convection-permitting resolution for the Caribbean region of Colombia. Energy, 244, 123127. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.123127

Sakamoto, M. S., Ambrizzi, T., Poveda, G. (2011). Moisture sources and life cycle of convective systems over western Colombia. Advances in Meteorology, Volume 2011 | Article ID 890759 https://doi.org/10.1155/2011/890759

Sierra, J. P., Arias, P. A., Vieira, S. C. (2015). Precipitation over northern South America and its seasonal variability as simulated by the CMIP5 models. Advances in Meteorology, 2015, 1-22

Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Liu, Z., Berner, J., Wang, W., Powers, J.G., Duda, M.G., Barker, D.M., Huang, X. Y. (2019). A description of the advanced research WRF version 4. NCAR tech. note ncar/tn-556+ str, 145.

Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres (UNGRD). (2021). Lo que usted debe saber sobre deslizamientos. https://repositorio.gestiondelriesgo.gov.co/handle/20.500.11762/32846

Urrego-Ortiz, J., Martínez, J. A., Arias, P. A., Jaramillo-Duque, Á. (2019). Assessment and Day-Ahead Forecasting of Hourly Solar Radiation in Medellín, Colombia. Energies, 12(22), 4402. https://doi.org/10.3390/en12224402

Vallejo‐Bernal, S. M., Urrea, V., Bedoya‐Soto, J. M., Posada, D., Olarte, A., Cárdenas‐Posso, Y., Ruiz-Murcia, F., Martínez, M.T., Petersen, W.A., Huffman, G.J., Poveda, G. (2021). Ground validation of TRMM 3B43 V7 precipitation estimates over Colombia. Part I: Monthly and seasonal timescales. International Journal of Climatology, 41(1), 601-624.

Wang, Sc., Huang, Sx., LI, Yi. (2006). Sensitive Numerical Simulation and Analysis of Rainstorm Using Nested WRF Model. Journal of Hydrodynamics, Ser. B. 18, 578-586. https://doi.org/10.1016/S1001-6058(06)60138-8

Warner, T. T. (2010). Numerical weather and climate prediction. Cambridge University Press.

Wilks, D. S. (2006). Statistical methods in the atmospheric sciences, vol. 100. International geophysics series.

Zuluaga, M. D. & Houze, R. A. (2015). Extreme convection of the near-equatorial Americas, Africa, and adjoining oceans as seen by TRMM. Monthly Weather Review, 143(1), 298-316

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