CAPITULO 13 EL PRONOSTICO METEOROLOGICO 1. … Meteo/ARCH... · METODOS DE PRONOSTICO : ... pero si...

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    CAPITULO 13

    EL PRONOSTICO METEOROLOGICO 1. METODOS DE PRONOSTICO:

    Actualmente existen diferentes mtodos para realizar un pronstico. El mtodo que un pronosticador utilice depende bsicamente de su experiencia, la cantidad de informacin disponible, del nivel de dificultad que presenta la situacin y del grado de exactitud o confianza necesaria en el pronstico. El Mtodo de la persistencia (Hoy es igual a maana) Es la manera ms simple de hacer un pronstico, este mtodo asume que las condiciones atmosfricas no cambiarn en el tiempo. Por ejemplo si hoy es un da soleado con 20 C, por ste mtodo se asume que maana ser soleado y con 20 C, tambin. Si 2 mm de precipitacin cayeron hoy, se asume que 2 mm. caern maana.

    Este mtodo trabaja bien cuando los patrones atmosfricos cambian poco y los sistemas en los mapas del tiempo se mueven muy lentamente. Este mtodo trabaja bien para pronsticos de temperatura en Lima, donde este parmetro vara muy poco. Por lo tanto, si las condiciones cambian significativamente de un da a otro, el mtodo de la persistencia falla y no es el mejor mtodo para pronosticar. El Mtodo de la tendencia (Usando matemticas) Este mtodo involucra el clculo de la velocidad de centros de altas y bajas presiones, frentes y reas de nubes y precipitacin. Usando esta informacin el pronosticador puede predecir donde se espera estas caractersticas en un tiempo futuro. Por ejemplo si se observa un sistema de tormentas a 1000 Km, movindose a una velocidad de 250 Km por da, usando el mtodo de tendencia se puede predecir que este sistema llegara en 4 das.

    El uso de este mtodo para predecir dentro de un lapo de tiempo corto es conocido como Nowcasting y es frecuentemente usado para predecir precipitacin. Por ejemplo si hay un lnea de tormentas a 60 km. al oeste de nuestra posicin y movindose con direccin sureste a 30 km. por hora, podramos predecir que esta llegar en 2 horas. El mtodo de la tendencia trabaja bien con sistemas que se mueven en la misma direccin y a la misma velocidad por un largo periodo. Si los sistemas aceleran, desaceleran, cambian de intensidad o direccin, este mtodo no trabajar bien. El Mtodo climatolgico

    El mtodo climatolgico es otra forma simple de realizar un pronstico. Este mtodo involucra el uso de promedios estadsticos de las variables atmosfricas, acumulados de muchos aos. Por ejemplo si se quiere predecir como estar el tiempo para un 28 de julio en Lima , se podran usar los datos promediados de los

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    registros de todos los 28 de julio de varios aos, conocidos como Normales (diarias), y usar esta informacin para pronosticar este da.

    Si esos promedios computaron 19 C y 0,0 mm de lluvia en Lima, entonces

    por este mtodo se pronosticara 19 C y 0,0 mm de lluvia para ese da. El mtodo climatolgico trabajar bien mientras que los patrones

    climatolgicos sean similares para la fecha escogida, pero si los patrones son diferentes (se tiene un comportamiento anmalo en la fecha escogida) este mtodo fallar. El Mtodo anlogo

    El Mtodo Anlogo es un mtodo algo complicado. Supone examinar el escenario del pronstico actual y recordar un da en el pasado en el cual el escenario meteorolgico fue muy similar (un anlogo). El pronosticador podra predecir que el tiempo en este pronstico ser muy similar al ocurrido en el pasado.

    Por ejemplo, si observamos que hoy es un da caluroso y un frente fro se

    esta aproximando. Ud. recuerda que la semana anterior tuvo un da caluroso y un frente fro aproximndose, arrojo unas fuertes tormentas que se desarrollaron en la tarde. Por lo tanto Ud. podra predecir que el actual frente arrojar unas fuertes tormentas en la tarde de hoy.

    Este mtodo es muy difcil debido a que es virtualmente imposible encontrar

    un anlogo perfecto, varias caractersticas del tiempo raramente se repiten en el mismo lugar, donde ellos fueron anteriormente observados, an ms, pequeas diferencias entre el tiempo actual y el anlogo, pueden conducir a resultados muy diferentes al esperado. Aunque, si se archivan muchas condiciones meteorolgicas, existen mejores posibilidades de encontrar un anlogo, por lo que las condiciones de pronosticar con este mtodo mejorara. 2. PREDICCION NUMERICA DEL TIEMPO (Numerical Weather Prediction -NWP)

    La prediccin numrica del tiempo, usa complejos programas de cmputo, conocidos como modelos numricos de pronstico, que procesan (corren) datos en supercomputadoras y proporcionan predicciones de las variables meteorolgicas, tales como la temperatura, presin atmosfrica, viento, humedad y precipitacin.

    Un modelo numrico es un conjunto de ecuaciones matemticas cuya

    solucin requiere de mtodos numricos. Las ecuaciones bsicas de un modelo numrico del tiempo son aquellas que rigen el movimiento del aire (horizontal y vertical), conservacin de la masa y la energa, las transformaciones termodinmicas, los procesos de formacin y desarrollo de las nubes, etc. Los mtodos numricos ms comunes usados para resolver el sistema de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales (modelo numrico del tiempo) son: diferencias finitas, mtodos espectrales y elementos finitos.

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    Asimismo debemos tener en cuenta que tenemos dos clases de modelos, el barotrpico y el modelo baroclnico. El Modelo Barotrpico

    Una atmsfera es barotrpica si no existen vientos trmicos; en este modelo no se tiene en cuenta el tipo de desarrollo de ciclones o anticiclones y tiene otras restricciones como:

    Despus del tiempo t = 0, el movimiento del aire viene gobernado tan slo por

    la inercia que posee en el instante t = 0, lo que equivale decir que no se tiene en cuenta cualquier aportacin de nueva energa.

    El movimiento se supone que es totalmente horizontal y no divergente, de

    modo que cada partcula conserva su vorticidad absoluta inicial durante su movimiento; la vorticidad viene medida a travs de los vientos geostrficos. El Modelo Baroclnico

    Los modelos posteriores se encaminaron a eliminar las mltiples restricciones que tena el modelo barotrpico y en particular, han sido utilizados diversos modelos baroclnicos, en los que se tienen en cuenta las condiciones existentes a dos o tres niveles; de esta forma se toman en consideracin los desarrollos sinpticos asociados a los vientos trmicos. En la actualidad se han hecho esfuerzos en el sentido de incluir en el modelo influencias tales como la topografa, calentamiento superficial, rozamiento , e intercambios de calor latente. 3. ECUACIONES QUE GOBIERNAN LOS MODELOS NUMRICOS: El Movimiento horizontal

    La segunda ley de Newton dice que la aceleracin de una partcula es igual al vector suma de las fuerzas que actan sobre el cuerpo. Esto es el principio de la conservacin del Momentun.

    Las principales fuerzas en la atmsfera son: la fuerza que acta en el aire

    debido a la Presin y la Fuerza de Coriolis. La Fuerza de Coriolis (aceleracin) es una aceleracin aparente que el aire posee por la rotacin de la tierra. Si una parcela de aire se mueve entre 2 puntos entonces su desplazamiento relativo a la superficie de la tierra se curvara y tendera hacia la izquierda en el hemisferio sur. La Ecuacin hidrosttica

    La aceleracin hidrosttica es una expresin relacionada a la variacin de la presin con la altura. La componente vertical de la Fuerza de Coriolis en las ecuaciones verticales del movimiento es muy pequea comparada con las fuerzas de gran escala como el gradiente de presin y la gravedad que actan en esta direccin. En muchos de los modelos se asume el equilibrio hidrosttico.

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    La Ecuacin Termodinmica

    La 1ra. Ley de la Termodinmica puede ser enunciado como la cantidad de calor adicionado al sistema es exactamente balanceado, por el trabajo realizado en incrementar su volumen y el cambio de su energa interna. Esta es una expresin del principio de la conservacin de energa, con la cual el cambio en la energa dentro de un sistema es igual a la transferencia neta de la energa a travs de las capas del sistema. La Ecuacin de Continuidad

    Esto es el principio bsico de la Conservacin de la Masa con lo cual el estado de la materia no se crea ni se destruye. La Ecuacin del Estado

    La ecuacin del estado relaciona 3 principales variables termodinmicas, presin, densidad y temperatura para un gas perfecto. Sin embargo, un perfecto gas no existe pero los gases reales como la atmsfera podemos asumir que obedecen estas ecuaciones. La Ecuacin de Vapor de H2O

    Esta ecuacin describe el camino en el cual la cantidad de vapor de agua en una particular parcela de aire cambia como un resultado de la adveccin, de condensacin o evaporacin. 4. PARAMETRIZACIONES FISICAS DE LOS MODELOS:

    Hay muchos procesos que ocurren en la atmsfera tales como evaporacin de la humedad de la superficie terrestre, formacin de nubosidad y precipitaciones, o por ejemplo el recorrido del flujo del aire a travs de las montaas. La representacin de aquellos procesos en la atmsfera es conocido como parametrizaciones fsicas, algunas de las cuales se realizan en los modelos numricos. La Radiacin

    La atmsfera est manejada por la radiacin solar, entonces una representacin exacta de los procesos radiativos es esencial para el modelo de pronstico de tiempo. La radiacin en la atmsfera est dividido en onda corta y onda larga.

    La onda corta es la radiacin solar que ingresa a la atmsfera y puede ser

    absorbido por nubes, gases atmosfricos y superficie terrestre o reflejado de nuevo al espacio. El flujo de onda corta depende del ngulo zenital (vara de acuerdo a la latitud, estacin y tiempo del da), nubosidad y el albedo de la superficie.

    La radiacin en onda larga es aquella emitida por nubes, y otras superficies la

    que depende de la cantidad y temperatura del objeto y su emisividad.

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    Los efectos de cada componente de la atmsfera en la radiacin (vapor H20,

    Co2 y Ozono) son diferentes, en cuanto a la absorcin del flujo en onda larga. En muchos modelos la radiacin de onda larga est considerada en 6 bandas y la onda corta en 4 bandas. La Nubosidad y precipitacin a gran escala

    Los modelos sostienen valores fraccionales de cobertura nubosa conjuntamente con valores separados de vapor de agua en las nubes y hielo, esto es kilos de agua/ hielo en las nubes por kilos de aire hmedo dentro de la nube.

    La evaporacin y la condensacin del vapor de agua desde las capas ms

    bajas permitirn, el enfriamiento o calentamiento del medio ambiente a travs del intercambio de calor latente. A temperatura de 9 C y por debajo de esta, todo el contenido de las nubes es hielo, con una mezcla de agua y hielo entre 9 y 0 C, la proporcin de hielo disminuye con temperatura ms altas. El ascenso dinmico es el proceso ms importante que conduce a la formacin de nubes en el modelo, pero las nubes pueden asimismo formarse a travs del enfriamiento radiativo y el transporte turbulento. En la figura 2 se presenta el diagrama de las nubes y precipitacin a gran escala. La Conveccin y precipitacin convectiva

    Un modelo de nubosidad es utilizado para representar la conveccin de cmulus y cumulonimbus, en el cual se considera corrientes ascendentes y una precipitacin inducida por corrientes descendentes.

    Se realiza una prueba para la inestabilidad convectiva: si la temperatura

    potencial de cualquier nivel es ms alta que el nivel superior la conveccin se inicia. La conveccin continuar mientras el aire dentro de la nube contine siendo caliente. Antes que la nube se deforme completamente en el nivel donde parte del aire cesa de ser caliente, la masa restante, calor, vapor de agua y nube con agua/ hielo se mezclan completamente dentro del ambiente en la parte superior de la nube. Se utiliza un simple modelo de nubes para representar plumas convectivas dentro del cuadrado de la cuadrcula, y se diagnostica precipitacin dentro de ese cuadrado si: (i) El lquido de la nube y el contenido del hielo excede una cantidad importante (ii) La profundidad de la nube excede un valor crtico. (iii) Todo este esquema vara dependiendo del tipo de modelo.

    Este valor est determinado en 1.5 Km. sobre el mar y 4 Km. sobre la tierra. Sin embargo, si la temperatura en el tope de la nube es menor que 10 C la profundidad crtica se reduce a 1 Km. sobre la tierra o el mar. As como la precipitacin a gran escala, el esquema de conveccin permite la evaporacin y la conversin a lquido de la precipitacin.

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    5. CONFIABILIDAD DE UN PRONSTICO NUMRICO DEL TIEMPO:

    Las ecuaciones matemticas de un modelo numrico del tiempo pueden ser resueltas en una regin limitada o en el globo entero. Cuando es en una regin limitada se llama MODELO REGIONAL, cuando es en el globo entero se le llama MODELO GLOBAL.

    La capacidad del hombre para predecir el tiempo con anticipacin de 24, 48, 72 horas o ms, es muy limitada. Se podra decir que es casi imposible de predecir el tiempo con varios das de anticipacin. Sin embargo a travs de un MODELO GLOBAL se puede tener pronsticos confiables hasta con una semana de anticipacin. La confiabilidad es mayor para periodos de tiempo menor que 5 das, y en regiones de latitudes medias, tales como Estados Unidos, Argentina, Sur de Brasil, Europa, Rusia, etc.

    La habilidad (skill) de un Modelo Global para hacer buenas predicciones del tiempo depende de varios factores. Por ejemplo: las condiciones iniciales; condiciones de superficie; tipos de parametrizaciones de los procesos de superficie, radiacin y la conveccin; la resolucin del modelo; el tipo de mtodo numrico usado; etc. En general un modelo Global complejo que incluye todos los procesos fsicos solamente puede ser corrido en una supercomputadora como la CRAY, IBM, SX-3 o SX-4. De esta forma, en las latitudes medias podemos tener pronsticos confiables hasta con una semana de anticipacin. En las regiones tropicales como Per, Colombia, parte Norte y Central de Brasil, Cuba, India, etc, la confiabilidad de estos modelos disminuye.

    Un modelo numrico regional es muy til para el pronstico del tiempo con alta resolucin (desde 500-600 m hasta 60-100 Km.) y con antecedencia de 48 horas. Estos modelos son ms confiables que los modelos globales, y no necesariamente requieren de un supercomputador.

    La confiabilidad de un modelo numrico depende tambin de la cantidad y

    calidad de datos que son proporcionados al modelo como condicin inicial. Esto implica que para el Per existe la necesidad de tener la mayor cantidad de estaciones meteorolgicas de superficie y de altura. 6. LOS MODELOS NUMERICOS: El Modelo MRF (Medium Range forecasting) y de Aviacin (AVN)

    El MRF como el AVN son modelos espectrales, los modelos tienen una parametrizacin fsica completa, que incluye el calentamiento convectivo, precipitaciones a gran escala as como la evaporacin y cadas de gota de lluvias. El MRF produce diariamente un anlisis global para las 4 horas sinpticas principales y un pronstico global vlido para 240 horas basadas en la informacin de la 00UTC.

    El AVN produce diariamente un anlisis global para las 00:00 y 12:00 UTC y

    un pronstico global para 72 horas. Ambos modelos son utilizados en el Senamhi, el primero es obtenido travs del WAFS.

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    El Modelo del Centro Europeo ( ECMWF)

    El sistema de asimilacin de datos consta en un anlisis de interpolacin ptima multivariable y es un modelo normal no lineal de inicializacin. El modelo de pronstico es una formulacin espectral en la horizontal, con una truncacin angular de 213 ondas y con 31 niveles en la vertical.

    Los esquemas de parametrizacin fsica comprenden la inicializacin de la

    conveccin profunda y llana, asimismo un esquema de radiacin. El ECMWF produce diariamente un anlisis global para las 4 horas sinpticas y un pronstico global vlido para 240 horas basadas en la informacin de las 12 UTC. El Modelo UKMET

    Es un modelo global, prcticamente es poco utilizado en el pas, tiene una resolucin de 1.25 longitud con 0.833 en latitud, con 19 niveles y con humedad calculada en los 16 primeros niveles. Se corre dos veces al da y tiene validez para 6 das. 7. LA PREDICCION NUMERICA HIDROMETEOROLOGICA EN EL SENAMHI:

    El SENAMHI cuenta desde fines del ao 2000, con el Centro de Prediccin Numrica - CPN, oficina encargada de desarrollar modelos numricos para el pronstico del tiempo, el clima y la hidrologa de nuestro pas, colocndose al nivel de los servicios meteorolgicos ms modernos del mundo. Este centro nace en el marco del proyecto Mejoramiento de la Capacidad de pronstico y Evaluacin del Fenmeno El Nio y Mitigacin de desastres en el Per financiado por el Banco Mundial. Con ello se pretende contar con herramientas objetivas y tiles al momento de realizar el anlisis para el pronstico y consecuentemente prevenirnos de eventos extremos tales como el fenmeno El Nio.

    El mejoramiento tecnolgico brindado por dicho proyecto, ha permitido al

    SENAMHI incrementar su nmero de estaciones de trabajo con plataformas UNIX, en las cuales se ejecutan el procesamiento de datos y la generacin de informacin realizada por los modelos numricos usados en el CPN.

    3 workstations Compaq Alpha DS20E (Banco Mundial) 01 Pr 1 Procesador 21264 ALPHA 667 MHZ

    1 Disco de 9.1 GB SCSI HOT SWAP 10K rpm 1 RAID SCSI 1 GB de Memoria RAM 6 Slots PCI

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    2 workstations Compaq Alpha ES40 (Banco Mundial) 4 Procesadores 21264 ALPHA 667 Mhz. 1 Disco de 18.2 GB SCSI HOT SWAP SBB 7200 rpm. 1 RAID Ultra SCSI 02 GB de Memoria RAM

    1 workstations Compaq Alpha XP1000 (Recurso Propio) 1 Procesador Alpha 500 Mhz 1 GB de Memoria Ram 1 HD de 9 GB 5 slots PCI

    El CPN agrupa los modelos en tres reas bsicas: Modelos de tiempo, modelos climticos y modelos hidrolgicos. Todos ellos con el objetivo comn de detectar en corto, mediano y largo plazo condiciones atmosfricas que evidencien la presencia de un evento como el fenmeno El Nio en nuestro pas, permitiendo pronosticar donde y con qu intensidad se presentaran las lluvias ms fuertes, o detectando zonas potencialmente inundables ante el incremento de los caudales de los principales ros peruanos, etc. Los productos de los modelos numricos tienen adems una amplia variedad de aplicacin de gran confiabilidad y utilidad en la planificacin en las reas de agricultura, transporte comercio, etc. El Modelo ETA-SENAMHI

    La implementacin del modelo regional ETA en el SENAMHI, se da en marzo de 1999, actualmente este modelo esta corriendo operacionalmente una vez al da desde julio del 2000 para dos resoluciones horizontales: 25 Km. en el dominio Per y 48 Km. en el dominio Sudamrica, utilizando las salidas de los modelos americanos de aviacin (AVN) y WAFS como condiciones iniciales y de frontera.

    La obtencin y descarga de las condiciones iniciales va FTP dura

    aproximadamente cinco horas y media, mientras que el tiempo de procesamiento es de una hora. Se tiene proyectado que a fines del ao 2001, se podr correr en cuatro procesadores en paralelo, permitiendo reducir este tiempo en una cuarta parte.

    Asimismo, la adaptacin del modelo ETA a la elevada topografa de los

    Andes, representaba un problema significativo en el clculo de la precipitacin convectiva pronosticada, con la asesora del Dr. Mesinger (NCEP) se mejor el pronostico de lluvias acumuladas con valores ms cercanos a lo real y las salidas son generadas en GRADS y publicadas en la web del SENAMHI diariamente.

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    El Modelo RAMS

    El Regional Atmospheric Modeling System (RAMS), es un modelo muy verstil, que permite bajar la resolucin a menos de un kilmetro, pudiendo ser aplicado en la simulacin de la dinmica de la atmsfera en reas muy reducidas, desde ciudades hasta plantas industriales o estadios de ftbol.

    En la actualidad, el modelo est en prueba de operacin, habindose ya

    hecho uso de l para estudios especficos a solicitud, en reas pequeas y con muy buenos resultados pues permite alcanzar altas resoluciones.

    Las condiciones iniciales y de frontera son tomadas del modelo AVN, asimismo el esquema de asimilacin numrica que posee nos permite incorporar informacin de la nueva red de estaciones automticas de radio y de sondaje con las que cuenta hoy en da el SENAMHI.

    Para las salidas generadas adems del visualizador GRADS, hemos

    incorporado el uso del programa VIS5D , el cual nos permite generar campos en tres dimensiones, siendo esto de gran utilidad en las tareas de evaluacin de la circulacin atmosfrica real.

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    El Modelo Climtico CCM3

    El centro ha implementado el modelo CCM3, el cual es un modelo climtico global acoplado ocano-atmosfrico-tierra, es decir, consta de dos modelos integrados en uno slo, al cual se le inicializa con temperaturas de agua de mar. La importancia de este modelo es que permite pronosticar con meses y hasta aos de anticipacin la eventual presencia de un evento extremo de escala global como son el fenmeno El Nio o La Nia, eventos que van desde fuertes sequas a tormentas, permitiendo la planificacin de las principales actividades econmicas del pas.

    Actualmente, se encuentra en fase de prueba, posee una resolucin de 2.8

    en latitud y longitud y es inicializado con temperatura de agua de mar pronosticada de REYNOLDS. Se han realizado pruebas de validez para aos con eventos El Nio. Sin embargo aun queda mucho trabajo por realizar, aplicando tcnicas necesarias para mejorar la resolucin espacial de este modelo utilizando el downscaling con el modelo RAMS y reducir la incertidumbre con el uso de mltiples corridas ensambladas.

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    Modelos Hidrolgicos: El Modelo Sacramento-HFS:

    Es un sistema de pronstico hidrolgico, adaptado del Hidrological Forecasting System (HFS) utilizado en EEUU por la National Weather Service. Este modelo est operando y genera caudal diario y mximos instantneos pronosticados con una anticipacin de hasta 5 das para la cuenca del ro Rmac, uno de los ms importantes ros en Lima ciudad capital. Este modelo hidrolgico utiliza pronsticos de lluvias del modelo ETA senamhi. El Modelo Sacramento-EHF:

    Modelo ensamblado EFS, proporciona pronsticos a largo plazo hasta para cuatro meses del caudal del ro Rmac. El Modelo HEC RAS:

    Realiza simulaciones de reas inundables, deteccin de zonas de desborde, etc. Esta informacin permite una efectiva administracin de recursos hdricos as como para mitigar los efectos de desastres naturales en zonas vulnerables.

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    8. DESCRIPCIN DE ALGUNOS RESULTADOS GRFICOS DE LOS MODELOS: Presin atmosfrica en superficie / espesor entre 1000 500 hPa

    Este producto puede ser obtenido travs de los modelos regionales como globales. Permite observar los sistemas de presiones (altas y bajas presiones), que por lo general las altas presiones estn asociadas a buen tiempo y las bajas a mal tiempo.

    Un fuerte gradiente de presin, indica mal tiempo y grandes velocidades de

    viento; una zona de isobaras distendido indican un flujo homogneo de viento asociada a buen tiempo. Asimismo las cuas estn asociadas a buen tiempo y las vaguadas asociadas a mal tiempo.

    MODELO ETA SENAMHI PRESIN AL NIVEL DEL MAR PERU

    MODELO ETA SENAMHI PRESIN AL NIVEL DEL MAR - SUDAMERICA

    Viento Horizontal en Niveles Bajos (850 hPa)

    Este modelo muestra convergencia y divergencia de vientos. En reas de convergencia observamos zonas nubosas y tiempo lluvioso, mientras en reas de divergencia observamos actividad anticiclnica y relativamente buen tiempo.

    La coloracin de los vientos est relacionada a su velocidad la cual puede ser observada en la escala correpondiente.

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    MODELO ETA SENAMHI VIENTO HORIZONTAL EN 850 hPa PERU

    MODELO ETA SENAMHI VIENTO HORIZONTAL EN 850 hPa - SUDAMERICA

    Viento Horizontal en Niveles Altos (200, 500 hPa)

    Este modelo muestra convergencia y divergencia de vientos en los niveles altos de la atmsfera. La convergencia generalmente se asocia al aire en descenso que impedira la formacin de nubosidad generadora de precipitacin mientras la divergencia generalmente se asocia a aire en ascenso que ayudara a la formacin de nubosidad generadora de precipitacin.

    La coloracin de los vientos est relacionada a su velocidad la cual puede ser

    observada en la escala correspondiente.

    MODELO ETA SENAMHI VIENTO HORIZONTAL EN 500 hPa PERU

    MODELO ETA SENAMHI

    VIENTO HORIZONTAL EN 200 hPa - SUDAMERICA

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    Alturas geopotenciales y vorticidad (500 hPa)

    Las bajas alturas geopotenciales comparadas con otras localidades de la misma latitud indican la presencia de una tormenta o vaguada en niveles medios. Alturas geopotenciales ms elevadas indican cuas. En las cartas pronosticadas el decrecimiento de la altura geopotencial indica un acercamiento o intensificacin de una tormenta.

    La vorticidad negativa indica rotacin en sentido de las agujas del reloj y est

    asociada a bajas presiones o tormentas en niveles altos as como los vientos cortantes a la izquierda de la direccin del flujo.

    La vorticidad positiva es asociada con tiempo en calma y tiende a coincidir con cuas en las alturas geopotenciales; as como los vientos cortantes a la derecha de la direccin del flujo. 9. ELABORACIN DEL PRONSTICO METEOROLOGICO:

    El pronstico meteorolgico de acuerdo a su periodo de validez se clasifica en escala sinptica y mesoescala.

    El de escala sinptica es un pronstico muy general debido a la cantidad de informacin que utiliza, cuya resolucin es de 200 Km.; pero es importante porque los pronsticos regionales y mesoescalares se basan en toda la informacin de los grandes modelos globales. Con este tipo de pronstico se puede hablar a nivel muy general de la ocurrencia de fenmenos meteorolgicos sobre todo el territorio.

    El de Mesoescala es un pronstico ms minucioso y detallado por la mayor

    cantidad de informacin utilizada, por la regularidad y por la menor escala utilizada (datos de escala de departamento, menor a 1 hora, por lo general de estaciones automticas y complementados con informacin de radar). Con este tipo de

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    pronstico es posible predecir la ocurrencia de fenmenos a nivel de regin o departamento. Informacin utilizada Datos Observacionales

    INFORMACIN ALFANUMRICA

    INFORMACIN COBERTURA MEDIO DE RECEPCIN

    MENSAJE METAR NACIONAL MENSAJE SINOP SUDAMERICA

    IAT AUTOMATIZADO

    MENSAJE TEMP LIMA- IQUITOS- PTO. MALDONADO - PIURA

    - IAT AUTOMATIZADO - CORREO ELECTRNICO

    DESBORDES, AVENIDAS, HELADAS NACIONAL LOS DISPONIBLES

    INFORMACIN GRFICA

    INFORMACIN COBERTURA MEDIO DE RECEPCIN

    PRODUCTOS DEL WAFS GLOBAL LINEAS DE CORRIENTE A DIFERENTES NIVELES SUDAMERICA

    TEMPERATURA Y HUMEDAD A DIFERENTES NIVELES

    SUDAMERICA

    CORRIENTE EN CHORRO GLOBAL

    - MODELO ETA - SENAMHI - MODELOS INTERNACIONALES POR INTERNET

    IMGENES DE SATELITE GLOBAL Y PERU

    GVAR QFAX INTERNET

    Datos Climticos

    Informacin climtica de Aos anlogos como Aos Nio o Nia y de algn evento significativo.

    Datos normales de parmetros meteorolgicos como presin, temperatura, precipitacin, etc, para el territorio peruano. Asimismo posicin de los sistemas de presiones y circulacin promedio en superficie y en altura para Sudamrica. Datos de prediccin

    Informacin grfica de los resultados de los modelos de Prediccin numrica a escala global como el CPTEC, MRF, aviacin, etc y a escala regional como el ETA del Brasil. Toda esta informacin es obtenida a travs de internet.

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    10. PROCEDIMIENTOS RECOMENDADOS PARA ELABORAR UN PRONSTICO

    - Recepcin de informacin meteorolgica de superficie y altura de Per y Sudamrica (mensajes SYNOP, METAR, SPECI Y TEMP).

    - Elaboracin y anlisis de las carta sinpticas de superficie de las 00:00 y

    12:00Z.

    - Recopilacin de informacin de los modelos numricos a travs de internet (ETA- SENAMHI, CPTEC -Brasil, MRF-USA y otros).

    - Anlisis de toda la informacin de superficie, altura, imgenes de satlite y

    modelos numricos disponibles.

    - Elaboracin y edicin del pronstico, con emisiones diurno, con validez de 06:00 horas hasta las 18:00 horas del da siguiente y nocturno con validez de 18:00 horas del mismo da hasta las 06:00 horas del da siguiente.

    - Elaboracin y edicin del pronstico extendido con validez para 36 horas,

    considerando a Lima Metropolitana como rea principal as como por zonas de COSTA, SIERRA y SELVA, subdivididos en Norte Centro y Sur.