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Evaluación del rendimiento de las previsiones de lluvia en tiempo real de subestacional (S2S) sobre África Occidental de las temporadas de monzones de 2020 y 2021 para uso operativo

Autores: Olaniyan, Eniola A.; Woolnough, Steven J.; Andrade, Felipe M. De; Hirons, Linda C.; Thompson, Elisabeth; Lawal, Kamoru A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Evaluación del rendimiento de las previsiones de lluvia en tiempo real de subestacional (S2S) sobre África Occidental de las temporadas de monzones de 2020 y 2021 para uso operativo


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Precisos
Pronósticos s2s
áfrica occidental
Ecmwf
Pronósticos de lluvia
Patrones de monzón

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las previsiones precisas de subestacional a estacional (S2S) son fundamentales para mitigar los impactos del clima extremo y apoyar el desarrollo en África Occidental. Este estudio evalúa las previsiones de lluvia S2S en tiempo real del ECMWF durante el monzón de África Occidental 2020-2021 (marzo-octubre) y utiliza pronósticos correspondientes para comparación. Verificamos las previsiones con un adelanto de 1-4 décadas contra dos conjuntos de datos de lluvia basados en satélites (TAMSAT y GPM-IMERG) para cubrir la incertidumbre de las observaciones. El análisis se centra en los patrones monzónicos espaciotemporales sobre el Golfo de Guinea (GoG) y el Sahel (SAH). Los resultados muestran que el ECMWF-S2S captura características clave del monzón. La habilidad de la previsión es generalmente mayor sobre el Sahel que sobre el GoG, y alcanza su punto máximo durante el período principal del monzón (julio-agosto). Notablemente, las previsiones logran aproximadamente un 80% de sincronización con el tiempo de anomalía de lluvia observada, lo que indica que aproximadamente 4 de cada 5 décadas han predicho correctamente las fases húmedas/secas. La evaluación probabilística muestra una fuerte fiabilidad. El puntaje de habilidad de probabilidad clasificada sin sesgo (RPSS) es alto en todos los umbrales, mientras que el AUC promedio de ROC (~0.68) indica una discriminación moderada. Sin embargo, las previsiones tienden a subestimar las lluvias muy bajas en el GoG y las lluvias muy altas en el Sahel. Utilizar múltiples conjuntos de datos y métricas robustas ayuda a mitigar la incertidumbre de las observaciones. Estos resultados, para el primer piloto S2S en tiempo real sobre África Occidental, demuestran que las previsiones de lluvia del ECMWF son hábiles y aplicables (especialmente hasta 2-3 décadas por adelantado), proporcionando confianza para los sistemas de alerta temprana y planificación en la región.

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