modelizacion_2_web.png Modelización

 
 

Disponer de buenas observaciones es fundamental para avanzar en el conocimiento del fenómeno meteorológico y del clima. Sin embargo, muy a menudo, las medidas realizadas en un punto no son suficientes y es necesario generalizar su valor a un dominio espacial o temporal más extenso. Esto se realiza mediante los denominados modelos de simulación numérica.

interMET dispone de experiencia en las dos grandes categorías en las que se suelen diferenciasr los modelos de simulación:

Utilizan las posibles relaciones existentes entre unas variables predictoras y unas variables predichas calculadas a partir de un histórico. Su ventaja es que son modelos sencillos, rápidos de ejecutar y se han mostrado muy eficaces para ciertas aplicaciones. Entre las desventajas están que necesitan de un histórico de observaciones considerable.
Simulan matemáticamente los procesos físicos que tienen lugar en la atmósfera a la escala y resolución que resulte útil para la predicción. Su ventaja es que no precisan de un gran histórico de observaciones y que son capaces de extender su resultado a áreas sin observciones. Sin embargo son modelos complejos que requieren de personal con amplia formación en meteorología, necesitan de un gran esfuerzo de adaptación y sus tiempos de procesado son considerables.

Gracias a la potencia y bajo coste de las computadoras modernas se ha extendido notablemente el uso de modelos de simulación.

El personal de interMET ha participado activamente en proyectos de simulación numérica de la atmósfera aportando su experiencia en el pre-procesado de datos, diseño de escenarios, elaboración de algoritmos y ejecución de código, análisis de datos y discusión científica de los resultados.

¿Tienes un proyecto de simulación numérica?

 

Si tienes un proyecto de simulación numérica estaríamos encantados de poder ayudarte en:

  • Homogeneización y validación de series temporales para entrenamiento de modelos estadísticos y validación de modelos físicos.
  • Tratamiento y adecuación de gran volumen campos meteorológicos procedentes de modelos globales (MERRA, ECMWF, GFS).
  • Desarrollo de sistemas de predicción basados en métodos estadísticos y físico-matemáticos.
  • Aplicación de modelos en aplicaciones muy específicas como producción energética, dispersión de contaminantes, predicción meteorológica, gestión hidrológica, etc (XOQDOQ, CALMET, WindSim, WAsP, WRF, LOPM).
  • Análisis de "Skill" de predicciones, programas de estudios comparativos inter-modelo, ensembles, etc.

La simulación numérica está en constante evolución y las herramientas incorporan avances continuamente. Si tienes un proyecto de estas características, estaríamos encantados de poder ayudarte.

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