Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Impact (EFSOI) applied to a regional data assimilation system over Argentina

Casaretto, Gimena; Dillon, María Eugenia; García Skabar, Yanina; Ruiz, Juan José

dc.contributor.author	Casaretto, Gimena
dc.contributor.author	Dillon, María Eugenia
dc.contributor.author	García Skabar, Yanina
dc.contributor.author	Ruiz, Juan José
dc.date.accessioned	2023-04-04T12:57:07Z
dc.date.available	2023-04-04T12:57:07Z
dc.date.issued	2022-11
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.12160/2382
dc.description	Fil: Casaretto, Gimena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.	es
dc.description	Fil: Dillon, María Eugenia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina.	es
dc.description	Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.	es
dc.description	Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.	es
dc.description.abstract	Observations that are assimilated into numerical weather prediction systems are conformed by numerous data sets and their impact should be objectively evaluated. This can be efficiently achieved by the Forecast Sensitivity to Observation Impact (FSOI) methodology. In this study we explore the application of the ensemble formulation of FSOI (EFSOI) in a regional data assimilation system over Argentina, a data sparse region, and evaluate the observation networks that result beneficial and detrimental for the forecast. We focus on the analysis of both conventional and nonconventional surface weather stations’ impact.	es
dc.format	application/pdf
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Centro Argentino de Meteorólogos	es
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/	es
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.subject	EFSOI	es
dc.subject	REGIONAL DATA ASSIMILATION SYSTEM	es
dc.title	Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Impact (EFSOI) applied to a regional data assimilation system over Argentina	es
dc.type	Documento de conferencia	es