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TÍTULO DEL PROYECTO MEDICANES: AMBIENTES METEOROLÓGICOS, PREDECIBILIDAD NUMÉRICA Y EVALUACIÓN DEL RIESGO EN EL CLIMA PRE

DATOS BÁSICOS DEL PROYECTO Investigador Principal: Romualdo Romero March Organismo: Universidad de las Islas Baleares (UIB) Centro: Facultad de Ciencias Departamento: Dept de Física (Grupo de Meteorología) Subvención concedida: 189,000 EUR (Gastos Ejecución) Personal: aprox 60%

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TÍTULO DEL PROYECTO MEDICANES: AMBIENTES METEOROLÓGICOS, PREDECIBILIDAD NUMÉRICA Y EVALUACIÓN DEL RIESGO EN EL CLIMA PRE

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Presentation Transcript

  1. DATOS BÁSICOS DEL PROYECTO Investigador Principal: Romualdo Romero March Organismo: Universidad de las Islas Baleares (UIB) Centro: Facultad de Ciencias Departamento: Dept de Física (Grupo de Meteorología) Subvención concedida: 189,000 EUR (Gastos Ejecución) Personal: aprox 60% Otros Costes: aprox 40% Fecha Inicio: 01/01/2009 Fecha finalización: 31/12/2012 TÍTULO DEL PROYECTO MEDICANES: AMBIENTES METEOROLÓGICOS, PREDECIBILIDAD NUMÉRICA Y EVALUACIÓN DEL RIESGO EN EL CLIMA PRESENTE Y FUTURO

  2. PARTICIPANTES Entidades Públicas: UIB, AEMET-Baleares, AEMET-Madrid Investigadores: 14 Dr. Romualdo Romero March (TU  CU, IP del proyecto): UIB Dr. Sergio Alonso Oroza (CU): UIB Dr. Climent Ramis Noguera (CU): UIB Dr. Víctor Homar Santaner (PCD  TU): UIB Dr. Ángel Luis De Luque Sölheim (AU  AEMET-Canarias): UIB María del Mar Vich Ramis (Becaria FPI  AU): UIB Lorena Garcies Artigues (Becaria FPU): UIB Maria Tous Nadal (Becaria FPI del proyecto): UIB Dr. Agustín Jansà Clar: AEMET-Baleares Ana Genovés Terol: AEMET-Baleares  AEMET-Madrid Joan Campins Pons: AEMET-Baleares María Ángeles Picornell Alou: AEMET-Baleares José Antonio García-Moya Zapata: AEMET-Madrid  Jefe DDA Carlos Santos Burguete: AEMET-Madrid

  3. OBJETIVO DEL PROYECTO Objective 1. To build a satellite-based data set of medicanes and describe statistically the attributes of these storms and any possible trend in the last three decades. Objective 2. To characterize the meteorological environments conducive to medicanes development and maintenance and isolate the key physical factors. Objective 3. To examine and improve the numerical predictability of medicanes by means of mesoscale ensemble prediction systems. Objective 4. To develop customized post processing techniques to appropriately describe the probabilistic forecasts of extreme phenomena. Objective 5. To quantitatively assess the medicane risk and its uncertainty in the present and future climate. BREVE DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO Abordar por vez primera un estudio integral de los infrecuentes aunque peligrosos MEDICANES: (i) aclarando su verdadera fenomenología, (ii) caracterizando los ambientes precursores, (iii) ensayando y mejorando su predecibilidad numérica y (iv) evaluando el riesgo actual y futuro ante el cambio climático.

  4. 1. MEDEX: Mediterranean experiment on cyclones that produce high impact weather in the Mediterranean (Phase I 2000-2005 and Phase II 2006-2010, WWRP de la OMM, IP Agustí Jansà) 2. MEDEXIB: Estudio de la estructura y previsibilidad de los ciclones mediterráneos que producen situaciones de tiempo peligroso: aportación de Illes Balears al proyecto MEDEX de la OMM (2002-2005, MCYT REN2002-03482/CLI, IP Climent Ramis) 3. PRECIOSO: Diseño de técnicas dinámico-estadísticas para la predicción de precipitación y ciclones en el Mediterráneo (2005-2008, MEC CGL2005-03918/CLI, IP Romualdo Romero) 4. ENSEMBLE: Aplicación de técnicas de predicción por conjuntos a episodios meteorológicos de gran impacto en el Mediterráneo Occidental (2005-2008, MEC CGL2005-5681/CLI, IP Víctor Homar) 5. MEDICANES 6. PREDIMED: Improving short-range Mediterranean severe-weather forecasts by means of adaptive observations and advanced ensemble methods in MEDEX Phase II and HyMeX (concedido 2012-2014, IP Víctor Homar)

  5. POSSIBLE CASES … http://www.uib.es/depart/dfs/meteorologia/METEOROLOGIA/MEDICANES

  6. DESARROLLO DEL PROYECTO TASK1: DATA ACQUISITION AND COMPUTING RESOURCES 1.1: Satellite data and generation of monthly animations (2009) 1.2: Instrumental observations of high-impact Mediterranean cyclones (2009) 1.3: Large-scale meteorological grid analyses and GCM outputs (2009) 1.4: Numerical models and computing resources (2009-2010-2011) 1.1: A través de EUMETSAT, animaciones históricas del satélite Meteosat (VIS, IR, WV). Bajo el sistema McIdas desde mediados de los 90 1.2: Recopilados los datos de los ciclones MEDEX y las observaciones de los medicanes que afectaron zonas costeras 1.3: Descargados los análisis ECMWF y ERA-40, y los GCMs de IPCC AR4 1.4: Informática: blades y disco. Modelos: MM5, WRF, MesoNH y HIRLAM

  7. DESARROLLO DEL PROYECTO TASK 2: CHARACTERISTICS AND ENVIRONMENTS OF MEDICANES 2.1: Manual/subjective analysis of satellite data(2009) 2.2: Automatic/objective analysis of satellite data (2009) 2.3: Characterization of satellite-derived attributes of medicanes(2009-2010) 2.4: Dynamically-oriented climatology of Mediterranean cyclones(2009-2010) 2.5: Key meteorological factors for medicane development and maintenance(2010) 2.1 y 2.2: Visionado de las películas en base a criterio objetivo + técnicas semiobjetivas de TC (vientos) + técnicas objetivas McIdas (seguimiento y precipitación estratiforme vs convectiva) >> 220 posibles / 12 verdaderos

  8. MEDICANE COLECCIÓN PELÍCULAS METEOSAT (IR) 1982-2005 LISTA (6) MEDICANES “ACADÉMICOS” LISTA (12) MEDICANES LISTA CASOS POSIBLES (220) CASOS “BIBLIOGRÁFICOS” casos no detectables en IR o que no cumplen estrictamente todos los criterios, pero casi Criterios: • Continuidad masa nubosa • Ojo bien definido • Simetría • Ø < 300 km • Duración > 6 h

  9. 2.3: Zonas de génesis, épocas del año, tamaño, duración, trayectoria, períodos de formación, madurez, disipación, etc… (base para la verificación de las simulaciones numéricas) 2.4: Comparación “MEDEX vs 220/12 eventos” de una colección de parámetros dinámicos y termodinámicos de los ambientes precursores (calculados utilizando ERA-40) 2.5: Detectados dos índices relativamente discriminadores: DIAB1000 y GenPDF (permitirán aislar los ambientes de gran escala potencialmente conducentes a Medicane)

  10. DESARROLLO DEL PROYECTO TASK 3: ENSEMBLE PREDICTION SYSTEMS 3.1: Sensitivity analysis to resolved and sub-grid scale processes(2009) 3.2: Estimate of the pdfs of effects from the most sensitive parametrizations (2009-2010) 3.3: Generation of ensembles based on stochastic parameterizations(2009-2010) 3.4: Generation of ensembles based on stochastic physics(2009-2010) 3.5: Generation of ensembles based on dynamical backscatter of energy(2009-2010) 3.6: Generation of manually targeted ensembles (2009-2010) 3.7: Generation of automatically targeted ensembles(2009-2010)

  11. 3.1: Sensibilidad de casos de estudio a las condiciones iniciales y a las parametrizaciones de PBL, microfísica y convección 3.2: Efecto y calidad de las parametrizaciones físicas a partir de experimentos del SREPS de AEMET-Madrid. Relevancia sobre las PDFs todavía no explorada ??? 3.3: AEMET-Madrid ha trabajado en el aprendizaje y diseño de parametrizaciones estocásticas, pero no se ha avanzado demasiado en la aplicación de la técnica al SREPS ??? 3.4 y 3.5: Tareas no abordadas, pero se han diseñado y testado para los casos MEDEX ensembles multifísica, multimodelo y multi-condiciones iniciales (perturbando mediante PV inversion) 3.6: Se han realizado experimentos para cuantificar la conveniencia y robustez de diferentes funciones de respuesta (presión promediada, presión mínima, viento geostrófico máximo del sistema ciclónico, etc) para la generación manual de ensembles 3.7: A partir del análisis de 3.6, se está trabajando en la implantación de un sistema automático de detección de ciclones, definición de funciones de respuesta, generación de perturbaciones y sistema final de predicción

  12. DESARROLLO DEL PROYECTO TASK 4: POST PROCESSING NUMERICAL TECHNIQUES 4.1: BIAS removal through basic techniques(2009-2010) 4.2: Derive deterministic products from ensembles (2010) 4.3: Test clustering and tubing methods(2010) 4.4: Test advanced statistical correction techniques(2010) 4.5: Algorithms for the detection and tracking of medicanes(2010) 4.1: Se ha diseñado un novedoso método en base a las PDFs simulada y observada que corrige BIAS y otras deficiencias estadísticas 4.2: Se han implementado técnicas de verificación y post-proceso de los ensembles multifísica, multimodelo y multi-condiciones iniciales 4.3: Tarea retrasada, a la espera de disponer de los ensembles básicos… 4.4: Se ha probado el BMA sobre el SREPS de AEMET-Madrid (extremos) 4.5: Algoritmos para detección/caracterización de ciclones y técnica de Hart (2003) para discriminación del tipo de ciclón

  13. DESARROLLO DEL PROYECTO TASK 5: MEDICANE RISK ASSESSMENT 5.1: Test of the numerical methods on the medicane events(2010-2011) 5.2: Climatologies of medicane environmental parameters(2010-2011) 5.3: Medicane risk in the present climate(2011  2012) 5.4: Medicane risk in the future climate(2011  2012) 5.1: Simulaciones de control (MM5, IFS-ECMWF) con éxito de los casos de medicane. Simulaciones que desactivan los flujos superficiales y la vaguada precursora. En proyecto experimentos con los ensembles, SREPS-AEMET y mediante la técnica de scaled bred vectors ??? 5.2: Se han actualizado las climatologías de los ingredientes pro-medicanes para el clima presente y futuro 5.3 y 5.4: EN CURSO. A partir de simulaciones masivas de los días pro-medicanes y la generación de medicanes sintéticos (estancias MIT)

  14. http://medicanes.uib.es

  15. RIESGO EN EL CLIMA PRESENTE Y FUTURO ? Aproximación 1: Simulaciones de ambientes pro-medicanes

  16. RIESGO EN EL CLIMA PRESENTE Y FUTURO ? Aproximación 2: Ciclones sintéticos

  17. RESUMEN DE LOS RESULTADOS DEL PROYECTO Nacionales Internacionales Artículos científicos en revistas 1 15 Libros, capítulos de libros y 0 4 Monografías Conferencias en congresos 6 42 Patentes 0 0 Tesis Doctorales realizadas Doctorando Fecha Inicio Fecha Lectura Lorena Garcies (Univ. Reading) octubre 2008 septiembre 2011 M. Mar Vich (NOAA/NSSL, CNRS/LA) octubre 2006 mayo 2012 Maria Tous (Tesis Master – MIT) octubre 2009 2013-2014

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