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Los detalles de Vortex Seasonal, el sistema de predicción estacional

Javier López de Benito by Javier López de Benito
18/01/2023
in Noticias patrocinadas
0
vortex seasonal

En los dos últimos años, Aragón se ha convertido en la segunda autonomía en energía eólica en servicio de nuestro país.

Vortex SEASONAL utiliza los conjuntos de datos de previsión estacional del Copernicus Climate Change Service (C3S), proporcionados por el European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), la Met Office del Reino Unido, Météo-France, el Servicio Meteorológico Alemán (Deutscher Wetterdienst, DWD), el Euro-Mediterranean Center on Climate Change (Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici, CMCC) el National Weather Service’s NCEP (National Centers for Environmental Prediction, NCEP) de Estados Unidos y la Agencia Meteorológica de Japón (JMA).

Estos modelos se inicializan con datos que describen el estado del sistema en el punto de partida de la previsión y, después, se utilizan para predecir la evolución de este estado en el tiempo.

En este sentido, mientras que los conjuntos de modelos pueden describir las incertidumbres procedentes de un conocimiento inexacto de las condiciones iniciales de los componentes del sistema, la incertidumbre derivada de las aproximaciones realizadas en los modelos depende en gran medida de la elección del modelo utilizado.

Por ello, la forma perfecta para cuantificar el efecto de estas aproximaciones es combinar los resultados de varios modelos desarrollados, inicializados y operados de forma independiente.

Sus mapas de anomalía de la velocidad del viento recogen todos los conjuntos de cada centro meteorológico. La media del conjunto se utiliza como información para resumir todos ellos.

Además, las nuevas previsiones mensuales se lanzan el día 1 del mes y se publican el día 13 por el C3S. En este aspecto, cada 14 días del mes se actualizan los mapas del mes en curso y de los dos meses siguientes.

Las previsiones mensuales de anomalías de la velocidad del viento se calculan como un porcentaje de las previsiones medias mensuales sobre las previsiones retrospectivas medias mensuales (previsión retrospectiva). En concreto, las previsiones retrospectivas se inician a intervalos equivalentes durante el periodo 1993-2016.

¿Cuándo se utiliza Vortex SEASONAL?

Vortex SEASONAL se puede utilizar a la hora de planificar los ingresos o la producción con algunos trimestres de antelación, así como cuando se necesitan predicciones mensuales precisas.

Del mismo modo, puede usarse cuando se planifican las operaciones, el mantenimiento y la construcción de un parque eólico para los próximos meses.

vortex seasonal

Los detalles técnicos de Vortex SEASONAL

Vortex SEASONAL cuenta con una serie de detalles técnicos que cabe conocer. ¡Sigue leyendo que te lo resumimos en la siguiente lista!

  • Previsiones de las anomalías de la velocidad del viento con una antelación de hasta 6 meses en base mensual.
  • Previsiones de anomalías de la velocidad del viento con una antelación de hasta 12 meses con carácter trimestral, semestral o anual.
  • Series temporales horarias de 30 años a 3 km de resolución horizontal como referencia climática.
  • Diferentes capas de mapas.
  • Campos de medias de conjuntos con una antelación de 6 meses.
  • Mapas de previsión estacional global de diferentes modelos estacionales (ECMWF, NCEP, UK MetOffice, Meteo France, DWD, CMCC, JMA).
  • Mapas de anomalía de la velocidad del viento con una antelación de hasta 6 meses, con carácter mensual, trimestral o semestral.
  • Los mapas están disponibles para su descarga en formato kmz.
  • Previsiones mensuales de anomalías de la velocidad del viento hasta 12 meses antes con el modelo Vortex SEASONAL.
  • La información sobre la predictibilidad de cada previsión se calcula a partir del rendimiento del modelo en el pasado.
  • Análisis de la climatología mensual específica del lugar para la velocidad del viento y las anomalías.
  • Interfaz estacional interactiva con todos los datos a analizar.
  • Informe mensual específico del lugar.

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