Resumen de Evaluación, frente a Hirlam-02, de las predicciones de ocurrencia de lluvia de un modelo estadístico de precipitación diaria

Jesús Abaurrea León , Evelio Álvarez Lamata, Jesús Asín Lafuente

• En este trabajo se compara la predicción de ocurrencia de lluvia apreciable (mayor o igual que 0.1 litros/m2) obtenida con un modelo de regresión logística que usa la información registrada en un observatorio, con las previsiones del modelo Hirlam-02, ambas con un horizonte de predicción de 6 horas. Se ha construido un modelo útil para cualquier día del año y modelos específicos para las tres épocas (fría, templada y cálida) en las que se ha dividido éste. Los modelos específicos son más simples y fáciles de interpretar pero no producen mejoras notables en la predicción. La comparación se realiza con los datos y en la celda en la que se ubica el observatorio del aeropuerto de Zaragoza. La predicción que produce directamente HIRLAM-02 no corresponde con el régimen observado, ni en los valores medios ni en el ciclo anual, y la previsión de ocurrencia es peor que la del modelo estadístico. Se analiza también la predicción que produce HIRLAM-02 utilizando umbrales distintos para cada una de las tres épocas consideradas, lo que le permite alcanzar porcentajes de días correctamente predichos superiores a los del modelo estadístico.[EN]In this work, the prediction of rainfall occurrence (rainfall higher than 0.1 mm/m2) obtained from a logistic regression model based on data measured in an observatory is compared with the forecast obtained from the Hirlam-02 model, both of them using a 6 hours forecasting horizon. We have built a global model, useful for any day, and specific models for three periods defined in the year: cold, hot and mild. The specific models are simpler and easier to understand but they do not produce a noticeable improvement of forecasting results. The comparison is performed using data from the Zaragoza airport observatory and from the HIRLAM cell where it is located. The HIRLAM-02 forecast is not able to reproduce the observed average or the annual cycle and the forecasting results are worse than those obtained from the statistical model. When a different threshold is applied in each of the periods considered, the percentage of success of HIRLAM-02 forecast is highly improved and overcomes those of the statistical model.