Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Sensibilidad de los pronósticos por ensambles a la inclusión de observaciones en el sistema de asimilación de datos en Argentina |
| Título alternativo: | Sensitivity to the inclusion of observations in the ensemble forecast data assimilation system in Argentina |
| Autor: | Casaretto, Gimena |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Lugar de trabajo: | Argentina. Servicio Meteorológico Nacional
|
| Fecha de defensa: | 12-03-2026 |
| Fecha en portada: | 2025 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos |
| Departamento Docente: | Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos |
| Director: | Dillon, María Eugenia |
| Director Asistente: | Solman, Silvina Alicia |
| Jurado: | Saucedo, Marcos Adolfo; Solman, Silvina Alicia; Peña Méndez, Malaquías |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | MODELADO NUMERICO; ASIMILACION DE DATOS; OBSERVACIONES; IMPACTO; PRONOSTICO POR ENSAMBLES; EFSOINUMERICAL WEATHER PREDICTION; DATA ASSIMILATION; OBSERVATIONS; IMPACT; ENSEMBLE FORECASTING; EFSOI |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7918_Casaretto |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7918_Casaretto.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7918_Casaretto |
| Ubicación: | ATM 007918 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Casaretto, Gimena. (2026). Sensibilidad de los pronósticos por ensambles a la inclusión de observaciones en el sistema de asimilación de datos en Argentina. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7918_Casaretto |
Resumen:
El modelado numérico es un elemento fundamental en meteorología, pero sus predicciones presentan errores por limitaciones en modelos y observaciones. Esta tesis evalúa el impacto de distintos conjuntos de observaciones en un sistema regional de asimilación de datos por ensamble, utilizando la metodología Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Impact (EFSOI). EFSOI permite cuantificar el impacto de observaciones sin necesidad de realizar experimentos de negación, reduciendo costos computacionales. Se realizaron experimentos para aplicar EFSOI por primera vez en Sudamérica, evaluando el impacto de datos de estaciones automáticas y convencionales, radiosondeos, aviones y satélites. Se identificaron observaciones beneficiosas y perjudiciales, destacando la importancia de la red de estaciones automáticas. Además, se incorporaron perfiles termodinámicos satelitales, demostrando su impacto positivo, lo que permitió su asimilación operativa en el Servicio Meteorológico Nacional. También se aplicó EFSOI en un sistema regional a escala convectiva en Sierras de Córdoba, asimilando reflectividad de radar y datos de superficie, y evaluando distintas métricas de error. Finalmente, se utilizó en dos sistemas sobre Estados Unidos, diferenciados por su estrategia de asimilación, como primer paso para cuantificar cómo cada esquema aprovecha las observaciones. Estos resultados fortalecen el desarrollo de sistemas de pronóstico más precisos en Argentina.
Abstract:
Numerical weather prediction is a key element in meteorology, but its forecasts pre sent errors due to limitations in models and observations. This thesis evaluates the im pact of different sets of observations on a regional ensemble data assimilation system, using the ensemble forecast sensitivity to observation impact (EFSOI) methodology. EF SOI allows one to quantify the impact of observations without performing datadenial experiments, thus reducing computational costs. Experiments were carried out to apply EFSOI for the first time in South America, evaluating the impact of data from automatic and conventional weather stations, ra diosondes, aircraft, and satellites. Beneficial and detrimental observations were identi fied, highlighting the importance of the automatic weather station network. In addition, satellitederived thermodynamic profiles were incorporated, demonstrating a positive impact that led to their operational assimilation at the National Meteorological Service. EFSOI was also applied to a regional convectivescale system over the Sierras de Córdoba, assimilating radar reflectivity and surface data, and evaluating different error metrics. Finally, it was used in two systems across the United States, differentiated by their assimilation strategies, as a first step toward quantifying how each scheme levera ges observations. These results contribute to the development of more accurate forecasting systems in Argentina.
Citación:
---------- APA ----------
Casaretto, Gimena. (2026). Sensibilidad de los pronósticos por ensambles a la inclusión de observaciones en el sistema de asimilación de datos en Argentina. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7918_Casaretto
---------- CHICAGO ----------
Casaretto, Gimena. "Sensibilidad de los pronósticos por ensambles a la inclusión de observaciones en el sistema de asimilación de datos en Argentina". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2026.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7918_Casaretto
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