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En el marco del futuro crecimiento de la participación de la generación renovable en el sistema eléctrico argentino, es necesario estudiar la capacidad de pronóstico del recurso eólico y solar en el territorio nacional, en un horizonte temporal de algunas horas a varios días. En este trabajo se analiza la capacidad del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) para ser aplicado a la predicción de variables asociadas a la generación renovable. Para ello, se compararon los pronósticos de WRF utilizando distintas configuraciones contra observaciones de alta calidad de cada uno de los recursos. Se reportan resultados a lo largo de dos semanas testigo y se presentan métricas del error de pronóstico. En base a estos resultados se extraen conclusiones y se proponen líneas de trabajo a futuro., Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES)

Los eventos de visibilidad reducida producen complicaciones y accidentes en el transporte aéreo y terrestre. Por tal motivo, su pronóstico ayuda a reducir las pérdidas materiales y humanas asociadas a dichos fenómenos. El presente estudio contribuye a mejorar el pronóstico de visibilidad mediante un modelo dinámico-estadístico que produce pronósticos probabilísticos de visibilidad. Dicho modelo está basado en la combinación de un conjunto de pronósticos retrospectivos globales y observaciones in-situ. El modelo propuesto es utilizado para generar pronósticos probabilísticos de visibilidad para diferentes umbrales de visibilidad en el aeropuerto de Ezeiza en el período comprendido entre diciembre de 1984 y enero de 2011. Los resultados de la evaluación muestran que la combinación de los datos observados con las variables pronosticadas por el modelo dinámico produce pronósticos que tienen mejor desempeño que los que utilizan solo observaciones o solo las variables pronosticadas por el modelo dinámico. Asimismo se encontró que considerar la variación de los errores sistemáticos del modelo, con la época del año permite introducir mejoras adicionales en el desempeño del pronóstico probabilístico. Low visibility events are sometimes associated with delays and accidents related with air and land transportation. An accurate forecast of low visibility events can help to reduce the economical and human life losses associated with this phenomenon. This work contributes to the improvement of visibility forecast proposing a dynamic-statistical model that generates probabilistic visibility forecasts. This model combines retrospective forecast generated with a global model and in-situ observations. The proposed model is used to generate probabilistic visibility forecasts for Ezeiza airport between December 1984 and January 2011. Results show that combining in-situ observations and numerical model outputs increases the skill of the probabilistic forecasts with respect to the probabilistic forecast that are based only on observations or only on numerical model outputs. Considering the dependence of systematic numerical model errors with the time of the year produce an additional increase in the forecast skill.

La técnica de pronósticos por ensambles permite obtener una reducción en el error en los pronósticos a la par que brinda información sobre la confiabilidad de los pronósticos y se basa en la realización de múltiples simulaciones utilizando condiciones iniciales ligeramente perturbadas o modelos diferentes. Esta técnica ha sido utilizada en pronósticos a mediano y corto plazo y funciona operativamente en los principales centros mundiales de pronóstico. En el presente trabajo de tesis, el pronóstico por ensambles es aplicado al pronóstico regional a corto plazo sobre Sudamérica. Tres diferentes metodologías para la generación de ensambles son evaluadas sobre distintas regiones de Sudamérica con diversos regímenes de precipitación, haciendo especial énfasis en las propiedades de los pronósticos probabilísticos de precipitación. Por otra parte se evaluaron diferentes estrategias para calibrar los pronósticos probabilísticos de precipitación de forma tal de aumentar su confiabilidad y por ende el valor económico de los mismos. Los resultados obtenidos muestran en qué medida la utilización de la técnica de pronósticos por ensambles puede incrementar el valor de la información meteorológica provista sobre Sudamérica. The use of ensambles in weather forecasting has reduced forecasts errors and provides some information about the daily changes in the forecast uncertainty. There are several methods for ensemble generation: some of them introduce perturbations in the initial and / or boundary conditions, others consist on the use of multiple models and some others combine both approaches. Ensembles of forecasts are run operationally at the most important forecast centers around the world to provide short and medium range forecasts and also to generate seasonal forecasts and climate change scenarios. In this work three ensemble techniques have been applied to obtain short range regional weather forecasts over South America. The performance of these ensembles has been objectively tested using different sources of data. Special attention has been given to development of Probabilistic Quantitative Precipitation Forecasts (PQPF). In most cases the PQPF derived from the ensemble proved to be unreliable, for this reason several calibration techniques have been applied and verified in order to correct systematic biases. The calibration of the PQPF increases the reliability of the forecasts and consistently the economical value of the information provided to the public. The results of this thesis quantify how ensemble forecasting can improve forecast value over South America. Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.