Browsing by Author "Urbina, Brayan"
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Item Open Access Desarrollo de un modelo de Machine Learning para el pronóstico meteorológico de precipitación a escala subestacional en Perú(Instituto Geofísico del Perú, 2023-09) Urbina, Brayan; Takahashi, KenEste trabajo muestra los avances de la aplicación del Machine Learning (ML) para predecir las precipitaciones en Perú a escala subestacional con hasta seis semanas de anticipación. Para ello, se utiliza el proyecto Subseasonal to Seasonal (S2S) como insumo para aplicar el enfoque de downscaling y mejorar la precisión y la resolución espacial de las predicciones teniendo como referencia el producto PISCOp V2.1 del SENAMHI. Luego de procesar los datos, se realiza un Análisis de Componentes Principales y se desarrollan modelos de regresión lineal múltiple para predecir los principales componentes observados utilizando los preestablecidos a partir de NCEP CFSv2 como predictores para cada día de pronóstico. Los resultados muestran un buen desempeño de las predicciones hasta 5 días de anticipación, especialmente en la región amazónica, pero la habilidad de pronóstico disminuye más allá de los cinco días debido a la complejidad de los factores que influyen en las precipitaciones y debido también a la simplicidad del modelo de regresión lineal. Se plantea la posibilidad de incorporar variables adicionales relacionadas con las oscilaciones de Madden-Julian (MJO, por sus siglas en inglés) en futuras versiones del modelo para ampliar el horizonte de pronóstico.Item Open Access Implementación y validación de un modelo océanico multimodal para la región ecuatorial del océano Pacífico(Instituto Geofísico del Perú, 2020-01) Urbina, Brayan; Mosquera Vásquez, Kobi AlbertoDebido a las condiciones anómalas en el sistema océano-atmósfera en el Pacífico tropical durante las dos fases de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), varios eventos climáticos extremos se desarrollan alrededor del mundo y, con mayor intensidad, en el Perú. Por este motivo es importante estudiar y entender cada uno de los procesos físicos que están involucrados en las fases de ENOS, de tal manera que se puede contribuir a un mejor pronóstico. El objetivo de este trabajo es mostrar los avances en el desarrollo e implementación de un modelo oceánico multimodal cuyos resultados permitirán analizar con mayor detalle la dinámica del Pacífico ecuatorial, con énfasis en las dos fases de ENOS. El modelo oceánico multimodal se basa en la descomposición baroclínica de un océano estratificado, del cual se extraen los coeficientes de proyección en todo el océano Pacifico ecuatorial y que, finalmente, se asocian a los forzantes del modelo. Los resultados evidencian una adecuada habilidad para representar la variabilidad del océano en términos de las anomalías del nivel del mar y precisamente son los dos primeros modos baroclínicos los que reproducen la mayor parte de dicha variabilidad. Por último, las salidas del modelo se proyectaron en los modos meridionales de ondas de Kelvin y Rossby oceánicos.Item Open Access Pronósticos históricos de las ondas ecuatoriales oceánicas utilizando los modelos climáticos CanCM3 y CanCM4(Instituto Geofísico del Perú, 2020-09) Urbina, Brayan; Mosquera Vásquez, Kobi AlbertoTener una previsión de las condiciones oceánicas a través de las ondas ecuatoriales (Kelvin y Rossby) resulta ser un factor importante para el trabajo de monitoreo sistemático que realiza la Comisión Multisectorial encargada del Estudio Nacional del Fenómeno “El Niño” (ENFEN), ya que estas ondas pueden ser, en algunos casos, desencadenantes de episodios de El Niño o La Niña. Por ello, en este trabajo se realizan experimentos numéricos que permitan pronosticar, hasta con 12 meses de antelación, la dinámica de las ondas oceánicas largas en el Pacífico ecuatorial. Para esto se usan los campos de vientos superficiales, pronosticados entre 1980 y 2009, de dos versiones del modelo climático acoplado Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCma). Esta información se usa como forzante del Modelo Oceánico Multimodal (MOMM) para simular el nivel del mar. Los resultados indican que el MOMM reproduce con relativa precisión las condiciones oceánicas con algunos meses de anticipo. Asimismo, la variabilidad de las anomalías del nivel del mar se corresponde con eventos cálidos y fríos característicos de ENOS. Los resultados también arrojaron que existe una mejor predictibilidad para los meses desde septiembre hasta enero del siguiente año. Por último, se emplea un enfoque de conjunto multimodelo denominado EMN evidenciando una mejora en la habilidad del pronóstico.