Sistema de alertas para el caribe colombiano basado en WRF con asimilación de datos

Las tormentas tropicales tienen un gran impacto sobre la infraestructura colombiana en las regiones costeras tales como Santa Marta, San Andrés, Cartagena, Riohacha y Barranquilla. Detectarlas a tiempo podría ayudar a la mitigación del golpe que podrían tener las tormentas tropicales en la región Caribe. Este proyecto propone desarrollar una plataforma de alertas para la detección de tormentas tropicales en el caribe colombiano, a través del uso del modelo WRF y técnicas de asimilación de datos. Además, tiene como objetivo incentivar la investigación en temas relacionados con la asimilación de datos y la predicción numérica del clima, y concientizar sobre la relevancia y utilidad de las matemáticas aplicadas en problemáticas reales. Se construyó una infraestructura inter servidores en donde, en uno se maneja procesamiento de los datos y ejecución del modelo, y en otro se desplegó una página web que permite la visualización de estadísticas y la suscripción de los usuarios para el envío de las alertas. Para analizar el desempeño de este sistema, se construyó una matriz de covarianza para el análisis de los ensembles a través del método de descomposición de Cholesky modificado. Los objetivos fueron cumplidos satisfactoriamente. Creando el sistema de alertas y utilizando el modelo WRF, pudimos demostrar la importancia y utilidad que pueden aportar las matemáticas aplicadas en la resolución de diversas problemáticas reales, como son las tormentas tropicales, incentivando de esta forma la investigación en dicha área y similares.

• Autores: Guevara Hernández, Víctor Daniel; Molano Artuz, Sebastián Andrés; Manotas Marmolejo, Alejandro Jesús
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9535
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/9535
• Palabra clave: WRF; Numerical weather prediction; Data assimilation; WRF; Predicción numérica del clima; Asimilación de datos
• License: Universidad del Norte