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Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos operativos del modelo WRF del esquema probabilístico correspondientes al año 2020. Las variables que se verifican son: temperatura a 2m, temperatura mínima y máxima diaria y precipitación acumulada en 24 horas. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. Solo para el caso de las temperaturas máximas y mínimas diarias se comparan los resultados con los correspondientes al ensamble del Global Forecast System (GEFS). En líneas generales, el ensamble resulta subdispersivo, el análisis del desempeño de los 4 ciclos de pronóstico arrojó resultados similares... This technical note is developed within the framework of the National Meteorological Service (NMS) Forecast Cross-Verification Plan. Here are presented the operational forecast verification results of the WRF model of the probabilistic scheme corresponding to the year 2020. The variables that are verified are the following: 2-m temperature, daily minimum and maximum temperatures and 24-hour accumulated precipitation. Observations for verification come from the NMS surface stations network. Only for daily minimum and maximum temperatures a comparison with Global Ensemble Forecast System (GEFS) forecasts was made...

Fil: Matsudo, Cynthia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina Fil: Salles, María Alejandra. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Esta nota técnica se desarrolla en el marco del Plan de Verificación Transversal de pronóstico del SMN. Aquí se presentan los resultados de la verificación de los pronósticos operativos del modelo WRF del esquema determinístico correspondientes al año 2020. Las variables que se verifican son las siguientes: temperatura a 2m, temperatura de rocío a 2m, temperatura mínima y máxima diaria, precipitación acumulada en 24 horas y magnitud del viento a 10m. Las observaciones para la verificación provienen de la red de estaciones de superficie del SMN. Se comparan los resultados con los correspondientes al modelo GFS. En líneas generales todas las variables pronosticadas muestran un desempeño similar o superior a los pronósticos obtenidos con GFS. La calibración de las temperaturas demuestra una mejora respecto de las mismas sin calibrar. Asimismo se puede ver que la calidad del pronóstico de la temperatura máxima es mejor que la de la temperatura mínima. Por otro lado, esta verificación contribuyó a detectar errores importantes en el pronóstico de la temperatura de rocío así como los de la magnitud del viento. This technical note is developed within the framework of the SMN's Forecast Cross-Verification Plan. Here are presented the operational forecast verification results of the WRF model of the deterministic scheme corresponding to the year 2020. The variables that are verified are the following: 2-m temperature, 2-m dew temperature, daily minimum and maximum temperature, 24- hour accumulated precipitation and 10-m wind speed. Observations for verification come from the SMN surface stations network. The results are compared with those corresponding to the GFS model. In general lines, all the predicted variables show a similar or superior performance to the predictions obtained with GFS. Calibration of temperatures shows an improvement over uncalibrated temperatures. It can also be seen that the quality of the forecast for the maximum temperature is better than that of the minimum temperature. In addition, this verification contributed to detect significant errors in the dew temperature as well as in the wind speed forecasts.

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se realiza un análisis de las configuraciones del modelo y cómo estas impactan en el tiempo de procesamiento, con el fin último de construir un ensamble multifísico. Consta de dos secciones, una primera donde se hace un análisis de la configuración de la cantidad de nodos utilizados, cómo se distribuyen los procesos y además se evalúan diferentes versiones de WRF y el uso de distintos compiladores. En la segunda parte se analizan un conjunto de 60 y 40 configuraciones físicas diferentes del modelo. Finalmente se define la configuración del ensamble que se implementa operativamente en HM. This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. In order to build a multiphysics ensemble forecast, an analysis of the model configurations and their impact on the processing time is carried out and presented in this technical note. It consists of two sections, in the first one different computational tests were performed, evaluating the number of nodes used, the distribution of the processes, the version of WRF model and also the compilers used. In the second part, a set of 60 and 40 different physical configurations of the model are analyzed. Finally, the configuration of the ensemble forecast system that is operationally implemented in HM is defined.

Fil: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. El sistema de pronóstico implementado en el HPC, implica un gran volumen de información que debe ser postprocesado para poder ser utilizado. En la presente nota técnica se describe la metodología de postproceso seleccionada, se mencionan las variables que se generan y la nomenclatura con la que se guardan los diferentes tipos de archivos. Además, se evalúa el tiempo de postproceso y el espacio en disco necesario para ejecutar el sistema de pronóstico y mantener un archivo histórico de la información. This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. The forecasting system implemented at the HPC involves a great volume of data that must be post processed in order to be useful. In this technical note the selected post-processing methodology is described, along with the generated variables and the corresponding files nomenclature. In addition, post processing time and storage space required for both the forecasting system execution and maintenance of a historical dataset are evaluated.

Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Esta Nota Técnica forma parte de una serie que recopila informes realizados en el marco de la implementación del sistema de pronóstico numérico en el sistema de cómputo de alta performance HPC, Huayra Muyu (HM), adquirido a través del proyecto CyT Alerta. En la presente se realiza un análisis de las configuraciones del modelo y cómo estas impactan en el tiempo de procesamiento, con el fin último de definir la configuración del esquema determinístico y la posibilidad de incluir la ejecución de más de un pronóstico determinístico contemplando diferentes dominios, resoluciones y plazos de pronóstico, según las necesidades de distintos usuarios. Se describen los experimentos numéricos realizados y los resultados alcanzados. Finalmente se detalla la configuración definida para el modelo determinístico de pronóstico a ejecutarse operativamente en Huayra Muyu (HM). This Technical Note is part of a series that describes the work carried out to implement the numerical forecast system in the High Performance Computer Huayra Muyu (HM), which was financed as part of the CyT Alerta project. In this technical note both the model configuration and its impact in the processing time are analyzed with the aim of defining a deterministic configuration taking into account the possibility of including various deterministic executions considering different resolutions, domains and forecast times, according to distinct user needs. The numerical experiments are described along with their results, concluding with the defined configuration to be run as the forecast deterministic model operatively in Huayra Muyu (HM).

Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Righetti, Silvina Andrea. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Una de las herramientas que se utilizan para pronosticar eventos meteorológicos de alto impacto asociados a tormentas son los pronósticos numéricos y en particular aquellos que cuentan con una resolución que permite resolver adecuadamente los procesos atmosféricos en la mesoescala. Dichos procesos están frecuentemente asociados con la ocurrencia de fenómenos meteorológicos de alto impacto como precipitación intensa, vientos fuertes, etc. Una mejor representación de los procesos atmosféricos en mesoescala, ayuda a identificar de manera más precisa las situaciones sinópticas que pueden devenir en la ocurrencia de dichos fenómenos. En ese sentido se desarrolló un sistema de pronóstico operativo con el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) aumentando la resolución espacial y temporal de los pronósticos numéricos respecto a las disponibles hasta el momento en la región. El objetivo del presente informe es documentar las características del pronóstico numérico generado con el modelo WRF-ARW en alta resolución que se encuentra implementado en una fase semi- operativa desde enero de 2017 y actualmente está en su fase final de pase a operaciones. Numerical forecasts represent a very useful tool to forecast high-impact weather events associated with storms and in particular those that have a resolution that allows to properly solve atmospheric processes in the mesoscale. These processes are frequently associated with the occurrence of high impact weather phenomena such as intense precipitation, strong winds, etc. A better representation of mesoscale atmospheric processes helps to identify in a more precise way the synoptic situations that can trigger the occurrence of these phenomena. In this sense, an operational forecast system was developed with the mesoscale model Weather Research and Forecasting Model (WRF), increasing the spatial and temporal resolution of the numerical forecasts with respect to those available so far in the region. The objective of this report is to document the characteristics of the numerical forecast system generated with the WRF-ARW model in high resolution that is implemented in a semi-operational phase since January 2017 and is currently in its final phase to be operational.

During November-December 2012, high-resolution (4 km-38 vertical levels), convection-12 allowing 48 hours WRF-ARW forecasts were produced at the National Weather Service of 13 Argentina. The aim of this paper is to evaluate hourly quantitative precipitation forecasts to 14 assess the model performance on representing its location, intensity, spatial variability and 15 diurnal cycle. The focus is on the central-east region of Argentina and south of Brazil. The study 16 is based on a combination of visual comparison of forecasted and estimates accumulated 17 precipitation fields and objective scores calculated employing 8-km resolution CMORPH (CPC 18 MORPHing technique) satellite rainfall estimations. Additional insight is gained by examining 19 an organized convective event occurred during 6th and 7th December 2012. As a complement, 20 radar data is considered to evaluate convective features using simulated model reflectivity. 21 Results show that WRF model forecast captures quite well the position and timing of the major 22 convective events, even though the magnitude of events was underestimated. Total amounts 23 averaged over the verification domain are underestimate as well as the areal coverage for 24 small thresholds. In general, results suggest that convection-allowing WRF-ARW model has the 25 potential to improve short range forecasts over the region although it should be evaluated 26 over a longer period of time. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina Fil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Ruiz, Juan Jose. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina Fil: Vidal, Luciano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina Fil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios de Clima y sus Impactos; Argentina

Este trabajo presenta las características del sistema de pronóstico numérico en alta resolución basado en el modelo BRAMS en su versión 4.2, diseñado para el pronóstico de tormentas en la región pampeana y que se procesa en forma experimental en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Se realiza una descripción del sistema de pronóstico mostrando un caso de estudio y una primera evaluación de la calidad del mismo. En particular, se presentan los resultados de la verificación operativa de los pronósticos aplicando metodologías adecuadas para pronósticos en alta resolución. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar información provista por sensores remotos que cuenten con una mayor resolución espacial y temporal que las utilizadas habitualmente. Asimismo, se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de los pronósticos probabilísticos a la precipitación y se examinan las ventajas de su utilización dada la incorporación de la incertidumbre asociada a las simulaciones numéricas de la atmósfera. This work presents the characteristics of a high-resolution numerical forecast system using the BRAMS model version 4.2 designed for the forecast of storms in the Pampa region which is processed on daily basis at the National Meteorological Service of Argentina (NMS). The forecast system is described by showing a case study and a first evaluation of its quality. In particular, the results of rainfall forecasts are presented with an operational verification scheme which implies the application of adequate methodologies for high-resolution forecasts. We discuss the availability of remote sensing data with higher spatial and temporal resolutions than the ones usually used. Finally, the results of rainfall probabilistic forecasts are shown and we examine the advantages of this tool as a value-added product giving the incorporation of the uncertainty associated to the numerical simulations of the atmosphere. Fil: Matsudo, Cynthia Mariana. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina Fil: Garcia Skabar, Yanina. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomia; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Ferreira, Lorena. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina Fil: Ruiz, Juan Jose. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina Fil: Salio, Paola Veronica. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina Fil: Vidal, Luciano. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Nicolini, Matilde. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina