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WRF en CENMA. 07.10.2010, Primer Encuentro Nacional de Modelación Atmosférica. Claudio Cortés Norambuena. Licenciado en Meteorología. Centro Nacional del Medio Ambiente, CENMA.

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Page 1: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.07.10.2010, Primer Encuentro Nacional de Modelación Atmosférica.

Claudio Cortés Norambuena.

Licenciado en Meteorología.

Centro Nacional del Medio Ambiente, CENMA.

Page 2: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.ANTECEDENTES

• 1998. Sistema de pronóstico MP10, Santiago.

• 2002. Sistema de pronóstico Ozono, Santiago.

• 2007. Sistema de pronóstico MP10, Temuco.

• 2010. Sistema de pronóstico MP10, Rancagua.

Page 3: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Herramientas de pronóstico, modelos:

• No existe la técnica perfecta , cada una tiene sus fortalezas y

debilidades.

• Los modelos son sólo herramientas, no el sistema de

pronóstico en sí mismo.

Por lo tanto :

• El sistema de pronóstico de CENMA consiste en un enfoque

fenomenológico.

• Basado en el juicio experto y el conocimiento de las

debilidades y fortalezas de cada una de las herramientas.

• El enfoque fenomenológico es la única técnica que permite

integrar variables cuantitativas y cualitativas.

Page 4: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Sistema de pronóstico.

ENTRADAS

Variables

observadas y

pronosticadas a

diferentes

escalas

PMCAHerramientas de Pronóstico

Juicio Experto (Pronóstico Final)

Page 5: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Acierto PMCA, temporada 2010.

PMCA: Potencial Meteorológico de Contaminación Atmosférica1-5 (Buenas-Malas condiciones de dispersión)

Page 6: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Desempeño modelo Cassmassi, temporada 2010.

Page 7: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Modelo oficial Cassmassi: Joseph Cassmassi (1999-2000).

Regresión múltiple.

ENTRADAS :

• Día de la semana.

• PM10: Media de 24H a las 10AM por estación.

• Radiosondeos Santo Domingo.

• PMCA (Potencial Meteorológico de Contaminación

Atmosférica, 1 a 5).

SALIDA: Máximo promedio móvil para las próximas 24 horas

para cada una de las estaciones de la red MACAM.

Page 8: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Desempeño MOS-CENMA , temporada 2009.

Page 9: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Modelo complementario 1, MOS-CENMA: Yukio Misumi (1998-

2000), Claudio Cortés (2006). Regresión Múltiple con

coeficientes autoajustables.

ENTRADAS, GFS (GRIB 2.5°x2.5°):

• Diferencia de la Temperatura Virtual entre 700 y 850 hPa.

• Intensidad del viento zonal en 850 hPa.

• Máxima media móvil de PM10 24H hasta las 16PM, para cada

estación de la red MACAM.

SALIDA: Promedio móvil de 24H para las 00, 06, 12 y 18 horas,

hasta 72 en adelante, para cada estación de la red MACAM.

Page 10: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Desempeño modelo Neuronal-CENMA , temporada 2009.

Page 11: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Modelo complementario 2, Neuronal-CENMA: Claudio Cortés

(2005). Redes Neuronales.

ENTRADAS ETA-CPTEC (40x40 KM):

• Día de la semana y mes.

• Temperatura, Pressión, Humedad Relativa, Viento y

Cobertura Nubosa (Max, Min, Media para cada variables).

• Max 24H PM10 promedio hasta las 16PM para cada estación

de la red MACAM.

SALIDA: Máximo promedio móvil para las próximas 24 horas

para cada una de las estaciones de la red MACAM.

Page 12: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.DEBILIDADES DE LOS MODELOS ACTUALES

MODELO MOS-CENMA (GFS):

• Baja sensibilidad.

• Subestimación.

• Resolución temporal: 6 horas.

MODELO NEURONAL-CENMA (ETA):

• Muy alta sensibilidad.

• Sobreestimación.

• Integra solo variables de superficie.

Page 13: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.CENMA-WRF para Santiago. http://aire.cenma.cl

Page 14: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.CENMA-WRF para Santiago.

• 4 veces al día (0, 6, 12 y 18 UTC).

• Entradas GFS GRIBS (0,25° x 0,25°).

• Duración de la corrida: 1,5 hrs app .

• Pronóstico cada 1 hora hasta 96 horas.

• 4x 4 KM para la RM

• Servidor DELL PowerEdge 2950: 8x2,66 GHZ, 8 MB RAM, 1TB

HDD, conexión ADSL 2 mb/s.

Page 15: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.CENMA-WRF para Santiago.

• Mejor resolución espacial (4x4 Km).

• Mejor resolución temporal (1 Hr).

• Determinar con mejor precisión fenómenos de pequeña

escala.

• Generar productos derivados (meteogramas, perfiles, etc).

• Condiciones de entrada para modelos de dispersión

(evaluaciones de impacto ambiental).

• Desarrollar modelos de pronóstico de calidad de aire de

mayor precisión.

Page 16: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Convenio de transferencia tecnológica DRI-CENMA.

• Caracterización de Fuentes Emisoras.

• Implementación de WRF-Chem.

Page 17: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Trabajo en Progreso: Conexión WRF-Red Meteorológica

CENMA.

Page 18: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Trabajo en Progreso: Elaboración de Inventarios de emisiones,

conexión WRF-Monitoreo de Calidad del Aire (MACAM)

Page 19: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.Trabajo en Progreso: Modelos de pronóstico calidad del aire

para Santiago.

Modelo Estadístico.

Condiciones de inicio desde WRF-CENMA.

Pronóstico de MP10, MP2.5 y Ozono.

Resolución Temporal: 1 hora.

Anticipación: 96 horas.

Autoajuste y correción de errores basado en RNA.

Page 20: Cenma forecast tools

WRF en CENMA.07.10.2010, Primer Encuentro Nacional de Modelación Atmosférica.

Claudio Cortés Norambuena.

Licenciado en Meteorología.

Centro Nacional del Medio Ambiente, CENMA.

Page 21: Cenma forecast tools

CENMA forecasting tools.Cassmassi performance, 2010

Only model.

89.1%Global accuracy

23.1%Not alerted events

33.3%Fake alerts

Cassmassi performance, 2010

Model with expert adjustment.

97.9%Global accuracy

15.4%Not alerted events

15.4%Fake alerts