Desempeño del modelo WRF en la simulación de precipitación en los municipios de Sonsón y Rionegro del oriente antioqueño.

Abstract

RESUMEN : Los pronósticos meteorológicos de modelos numéricos han emergido en los últimos años como fuentes de información para previsiones futuras de variables como temperatura y precipitación en ventanas de tiempo de 24 a 48 horas. Las variables atmosféricas como la precipitación son altamente afectadas por procesos meteorológicos de mesoescala a nivel regional, lo cual ha generado presión para validar estas fuentes de información y así producir datos con menor incertidumbre, que contribuyan a predecir oportunamente eventos meteorológicos en estas ventanas de tiempo. El objetivo de este Trabajo de Grado es validar el Modelo Weather Research and Forecasting (WRF) en los municipios de Sonsón y Rionegro, ubicados en la subregión del oriente de Antioquia, a partir de datos observados por estaciones meteorológicas del Sistema de Alerta Temprana del Valle de Aburrá (SIATA). Ambos municipios generan un contraste importante en el modelo: Sonsón porque se ubica en una región con topografía compleja, lo que representa un reto importante para los modelos meteorológicos; por su parte, Rionegro se ubica en la zona de valles de la subregión, donde se espera una mayor eficiencia en las simulaciones del modelo. La validación del modelo WRF consistió en comparar los conjuntos de datos pronosticados y observados mediante métricas de error como la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE por sus siglas en inglés) y el Error Medio o Sesgo (ME por sus siglas en inglés), y estadísticos de dispersión como la correlación de Pearson y de Spearman. Además, se usaron las tablas de contingencia con los escalares de Sesgo (B), Porción Correcta (PC), Probabilidad de Detección (POD) y Probabilidad de Falsas Alarmas (FAR). Se encontró que, en la mayoría de los casos, WRF genera sobreestimación en la precipitación pues, mientras que las observaciones variaron entre magnitudes de 0,0 mm/hr a 0,7 mm/hr en Rionegro y 1 mm/hr en Sonsón, el modelo superó los 2,5 mm/hr. La sobreestimación fue mayor en el municipio de Sonsón porque presentó más horas en los ciclos medios diurnos de las métricas de error con valores superiores a 1,5 mm/hr de ME y superiores a 4 mm/hr en la métrica de RMSE; además, los mayores errores porcentuales del Error Medio normalizado (nME) y la Raíz del Error Cuadrático Medio normalizado (nRMSE por sus siglas en inglés) también se presentaron por más horas en el municipio de Sonsón, obteniendo porcentajes iguales o superiores a 1000% y 5000% en nME y nRMSE, respectivamente. También se encontró que, según las tablas de contingencia, el modelo puede representar mejor la precipitación cuando se usan acumulados diarios y cada 12 horas. La relación FAR/POD, en promedio, pasaba de 0,838 a 0,376 de los acumulados horarios a los acumulados cada 12 horas y de 0,376 a 0,14 de los acumulados cada 12 horas a los acumulados diarios, para los que se observa una disminución del valor de la relación cuando aumenta la escala temporal del acumulado.

ABSTRACT : Numerical weather forecasting models have emerged in recent years as sources of information for future forecasts of variables such as temperature and precipitation in time windows of 24 to 48 hours. Atmospheric variables such as precipitation are highly affected by mesoscale meteorological processes at regional level, which has generated pressure to validate these sources of information and thus produce data with less uncertainty, which contribute to timely prediction of meteorological events in these time windows. The objective of this graduate work is to validate the Weather Research and Forecasting (WRF) model in the municipalities of Sonsón and Rionegro, located in the eastern subregion of Antioquia, based on data observed by weather stations of the Early Warning System of the Aburrá Valley (SIATA). Both municipalities generate an important contrast in the model: Sonsón because it is located in a region with complex topography, which represents an important challenge for the meteorological models; on the other hand, Rionegro is located in the valley area of the subregion, where greater efficiency is expected in the model simulations. The validation of the WRF model consisted of comparing the predicted and observed data sets using error metrics such as Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Error or Bias (ME), and dispersion statistics such as Pearson's and Spearman's correlation. In addition, contingency tables with Bias (B), Correct Portion (CP), Probability of Detection (POD) and False Alarm Probability (FAR) scalars were used. It was found that, in most cases, WRF generates overestimation in precipitation because, while the observations varied between magnitudes of 0.0 mm/hr to 0.7 mm/hr in Rionegro and 1 mm/hr in Sonsón, the model exceeded 2.5 mm/hr. The overestimation was greater in the municipality of Sonsón because it presented more hours in the diurnal mean cycles of the error metrics with values higher than 1.5 mm/hr for ME and higher than 4 mm/hr in the RMSE metric; In addition, the highest percentage errors of the normalized Mean Error (nME) and the Root Mean Normalized Mean Squared Error (nRMSE) also occurred for more hours in the municipality of Sonsón, obtaining percentages equal to or higher than 1000% and 5000% in nME and nRMSE, respectively. It was also found that, according to the contingency tables, the model can better represent precipitation when daily and 12-hourly accumulations are used. The FAR/POD ratio, on average, went from 0.838 to 0.376 from hourly to 12-hourly accumulations and from 0.376 to 0.14 from 12-hourly to daily accumulations, for which a decrease in the value of the ratio is observed when the time scale of the accumulation increases.