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Desempeño del modelo WRF para la predicción de la tormenta en forma de V registrada del 11 al 12 de noviembre de 2019 en el este de Sicilia

Autores: Castorina, Giuseppe; Semprebello, Agostino; Insinga, Vincenzo; Italiano, Francesco; Caccamo, Maria Teresa; Magazù, Salvatore; Morichetti, Mauro; Rizza, Umberto

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Desempeño del modelo WRF para la predicción de la tormenta en forma de V registrada del 11 al 12 de noviembre de 2019 en el este de Sicilia


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Eventos meteorológicos severos
Tormentas en forma de V
Sicilia
Acumulaciones de lluvia
Modelo WRF
Estaciones meteorológicas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Durante la temporada de otoño, Sicilia a menudo se ve afectada por eventos meteorológicos severos, como tormentas autoconstructivas llamadas tormentas en forma de V. Estos fenómenos causan cantidades significativas de precipitación total en intervalos de tiempo cortos en áreas espaciales localizadas. En este marco, este estudio analiza el evento meteorológico registrado el 11 y 12 de noviembre de 2019 en Sicilia (sur de Italia), utilizando el modelo de Investigación y Pronóstico Meteorológico (WRF) con una resolución de cuadrícula espacial horizontal de 3 km. Es importante señalar que, en este evento, las acumulaciones de lluvia más significativas se registraron en el este de Sicilia. En particular, la estación meteorológica de Linguaglossa North Etna (Catania) registró una precipitación total de 293.6 mm. La previsión de precipitación proporcionada por la simulación del modelo WRF se ha comparado con los datos registrados por las estaciones meteorológicas ubicadas en Sicilia. Además, se llevó a cabo una simulación adicional utilizando la técnica de Asimilación de Datos Cuatridimensional (FDDA) para mejorar la capacidad del modelo en la reproducción del evento. En este sentido, para evaluar qué enfoque proporciona el mejor rendimiento (con o sin FDDA), se calcularon el Error Cuadrático Medio (RMSE) y los índices dicotómicos (Precisión, Puntaje de Amenaza, BIAS, Probabilidad de Detección y Tasa de Alarmas Falsas).

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