jueves, 25 de mayo de 2017

Modelo de Pronóstico Climatológico de Hielo Marino


Modelo Climatológico de Hielo Marino

ABRIL

Anomalia para el mes de ABR
Anomalia para el mes de ABR
* Variables Atmosféricas (Ver)
Anomalia para el mes de ABR Anomalia para el mes de ABR Anomalia para el mes de ABR

MAYO

Anomalia para el mes de MAY
Anomalia para el mes de MAY
* Variables Atmosféricas (Ver)
Anomalia para el mes de MAY Anomalia para el mes de MAY Anomalia para el mes de MAY

JUNIO

Anomalia para el mes de JUN
Anomalia para el mes de JUN
* Variables Atmosféricas (Ver)
Anomalia para el mes de JUN Anomalia para el mes de JUN Anomalia para el mes de JUN

Documentación

(English Version)

Since 2001, the Department of Meteorology of the Argentine Naval Hydrographic Service, obtains the results of the forecasting model for the variables Concentration of Antarctic Sea Ice (SI) and Anomalies of SI Concentration. Based on this information, monthly climatological estimations are made for the anomalies fields of: air temperature, surface pressure and precipitation.

To obtain these results it is used monthly data of sea ice concentration, derived from the information generated by NASA algorithms and provided by the National Snow and Ice Data Center (NSICC). The data base that is used is composed with full information since November, 1978.

This forecasting model is based in the results of Principal Component Analysis applied to the monthly anomalies series of SI (S-Mode), from which are obtained 6 temporal patterns, valid in some regions of Antarctica, assuming the importance on determining the sea regions around Antarctica that will have SI anomalies.

On the other hand, as for the Principal Component Analysis applied to the monthly anomalies fields of SI (T-Mode) are obtained 8 spatial patterns (5 for winter and spring and 3 for summer and autumn), each one with their positive or negative phases. In this way, are totalized sixteen more probable structures for the anomalies fields of SI concentration. Each spatial pattern has unique atmospheric fields associated. Thus, it is possible to forecast any atmospheric variable for the Southern Hemisphere. In this case, the variables selected are air temperature, surface pressure and precipitation.

The model provides the occurrence of these spatial patterns with their probability and some times, to obtain the final result is necessary to compound more than one of these patterns. Both S and T Modes patterns are actualized monthly, so the forecasts have been improving since 2001 with the increase of the amount of cases.

Recently, scientific personnel headed by PhD Sandra Barreira have experimenting with multi neural networks Perceptron with supervised learning and backward propagation algorithms to improve the results of the forecasting model. The Perceptron is an artificial neuronal network dedicated to the images recognition. It is been implemented through the anomalies fields of temperature and pressure associated to the anomalies spatial patterns of SI concentration. The obtained results, so far, are presented as encouraging.


En el Departamento Meteorología del Servicio de Hidrografía Naval de la República Argentina, desde el año 2001, se obtienen resultados de modelo de pronóstico de las variables Campos de concentración de hielo marino antártico (HM) y Anomalías de concentración de HM. A partir de esta información, se realizan estimaciones climáticas mensuales de los campos de anomalías de: temperatura del aire y presión a nivel de superficie, y precipitación.
Para lograr estos resultados, se utilizan datos mensuales de concentración de hielo marino derivados de la información generada por el algoritmo de la NASA que es provista mensualmente por el Centro de Hielo y Nieve de los Estados Unidos de América (NSIDC, por sus siglas en inglés). La base de datos con la que se cuenta abarca desde noviembre de 1978.
El modelo de pronóstico se basa en los resultados del Análisis de Componentes Principales aplicado a las series de anomalías mensuales de HM (Modo-S) del cual se obtienen 6 series de patrones temporales válidas en ciertas áreas de la Antártida, las cuales son importantes para determinar que regiones de los océanos y mares alrededor de la Antártida tendrán anomalías de HM positivas y cuales negativas sobre la base de lo que sucederá en la atmósfera.
Por otra parte, a partir del Análisis de Componentes Principales aplicado a los campos de anomalías mensuales de HM (Modo-T) se obtienen 8 patrones espaciales (5 para invierno y primavera y 3 para verano y otoño) cada uno con su fase negativa y positiva. De esta manera se totalizan 16 estructuras más probables del campo de anomalías de concentración de HM. Cada patrón espacial tiene campos atmosféricos únicos asociados. Por lo tanto, es posible pronosticar cualquier variable atmosférica que se elija del Hemisferio Sur. En nuestro caso se eligieron la temperatura del aire en superficie, la presión de superficie y la precipitación.
El modelo de pronóstico nos da la ocurrencia de estos patrones espaciales con una probabilidad de ocurrencia y a veces, para obtener el resultado final (los campos pronosticados para los distintos meses) es necesario componer más de un patrón espacial. Tanto las series temporales patrones (Modo-S) como los campos patrones (Modo-T) son actualizados mensualmente. Por esta razón los pronósticos han ido mejorando con el tiempo desde el 2001 al aumentar la cantidad de casos en cada categoría.
Recientemente, el personal científico encabezado por la Dra. Sandra Barreira ha estado experimentando con redes neuronales multicapas Perceptron con aprendizaje supervisado y algoritmos de propagación hacia atrás para mejorar los resultados del modelo de pronóstico. La Perceptron es una de las redes neuronales artificiales dedicadas al reconocimiento de imágenes. Se ha implementado a través de los campos de anomalías de temperatura y presión asociados a los patrones espaciales de anomalías de concentración de HM. Los resultados obtenidos hasta el momento se presentan bastante alentadores.

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NOTA: El uso de la información presentada a partir de este modelo de pronóstico es de responsabilidad del respectivo usuario, siendo que esta información resulta de procesos y análisis informáticos.

Notice: Use of these products based on this forecasting model is responsibility of each user, being that this information is the result of informatics processes and analysis.