Evaluación de rendimiento del modelo WRF bajo distintos esquemas de parametrización en el pronóstico de los huracanes Eta e Iota sobre el mar Caribe colombiano en el año 2020
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Resumen
Esta investigación evaluó el desempeño del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) en la predicción de los huracanes Eta e Iota en el Mar Caribe colombiano. El objetivo fue evaluar el rendimiento del modelo bajo distintos esquemas de parametrización física, mediante la comparación de ocho configuraciones, analizando su capacidad para simular la trayectoria ciclónica, la presión mínima central, la velocidad del viento y la precipitación acumulada. Se emplearon datos del modelo global GFS para las condiciones iniciales y de frontera, utilizando un dominio con resolución de 12 km por celda, validados con observaciones del Centro Nacional de Huracanes y estaciones locales. Los resultados evidenciaron que la regionalización dinámica mediante WRF añade valor frente a los modelos globales al mejorar la representación espacial y temporal de procesos locales. Las configuraciones WRF-HWRF y WRF-FAC presentaron los menores errores de trayectoria, mientras que WRF-FAC y WRF-FAC-SST mostraron mejor desempeño relativo en la simulación de la presión mínima central y del viento máximo, especialmente en niveles bajos y medios, aunque con sesgos en la magnitud de los extremos. El GFS evidenció mayor robustez en la representación sinóptica y vertical, particularmente en el viento a 10 m y en niveles medios, aunque con tendencia a suavizar los picos de intensidad. En cuanto a la precipitación acumulada, el desempeño dependió de la interacción entre microfísica y convección, evidenciando que no existe una configuración universalmente óptima y que la coherencia de las parametrizaciones y la representación océano–atmósfera son clave para mejorar los pronósticos. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
This research evaluated the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in predicting Hurricanes Eta and Iota in the Colombian Caribbean Sea. The objective was to assess the model’s performance under different physical parameterization schemes through the comparison of eight configurations, analyzing its ability to simulate cyclone track, minimum central pressure, wind speed, and accumulated precipitation. Data from the global GFS model were used as initial and boundary conditions, employing a domain with a spatial resolution of 12 km per grid, validated with observations from the National Hurricane Center and local stations. The results showed that dynamic downscaling using WRF adds value compared to global models by improving the spatial and temporal representation of local processes. The WRF-HWRF and WRF-FAC configurations presented the lowest track errors, while WRF-FAC and WRF-FAC-SST showed relatively better performance in simulating minimum central pressure and maximum wind, particularly in the lower and mid-levels, although biases remained in the magnitude of extreme values. The GFS demonstrated greater robustness in the synoptic and vertical representation of the atmosphere, particularly for 10 m wind and mid-levels, although it tended to smooth intensity peaks. Regarding accumulated precipitation, model performance depended on the interaction between microphysics and convection schemes, indicating that no single configuration is universally optimal and that consistency among parameterizations and the ocean–atmosphere coupling representation is crucial for improving tropical cyclone forecasts.
Descripción
ilustraciones a color, diagramas, mapas, tablas