Intereses de investigación
Evaluación de datos de radioocultación GNSS.
Mejora de la previsión de ciclones tropicales.
Convección profunda tropical/extratropical.
Variabilidad climática.
Dinámica de la troposfera superior/estratosfera inferior.
Doctor Benjamin Johnston
Científico de Proyecto, UCAR, División de Investigación de Huracanes
786.671.2453
3450 Mitchell Ln
Boulder, CO 80301
"Este gráfico muestra secciones transversales latitud-altura de los coeficientes de regresión entre el Índice del Niño Oceánico (ONI) y la media zonal C1 (a) humedad específica y (b) temperatura. Las unidades son % por ONI normalizado para la humedad específica y K por ONI normalizado para la temperatura. Los coeficientes de regresión se calculan con la serie temporal del ONI adelantada 2 meses. Las alturas de la tropopausa se indican con la línea negra continua y las alturas de la doble tropopausa con la línea negra discontinua. La línea punteada fina en (a) es aproximadamente el nivel en el que el contenido de información sobre la humedad procede casi exclusivamente del a priori."
El reciente trabajo del Dr. Benjamin Johnston demuestra el impacto que tiene la asimilación de los perfiles de ángulo de curvatura de COSMIC-2 GNSS-Radio Occultation (RO) en las previsiones de trayectoria e intensidad de ciclones tropicales en el modelo Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF). En este estudio, se centraron en la temporada de huracanes atlánticos de 2020, que fue la temporada atlántica más activa registrada, y seleccionaron ocho casos para su estudio de ciclones tropicales que alcanzaron fuerza de huracán e impactaron en tierra. Los resultados mostraron que la asimilación de las observaciones COSMIC-2 en el HWRF puede tanto mejorar como degradar las previsiones de trayectoria, intensidad y tamaño de los CT. Sin embargo, los resultados mixtos no fueron sorprendentes teniendo en cuenta que no se realizó ningún ajuste en el esquema de asimilación de datos.
Su trabajo actual se centra en la utilización del modelo de huracanes de nueva generación de la NOAA, el Sistema de Previsión y Análisis de Huracanes (HAFS), y en el ajuste del esquema de asimilación de datos de OR en HAFS para maximizar el impacto de COSMIC-2 y de las fuentes de datos comerciales de OR en los análisis y previsiones operacionales de huracanes.
Trabajo actual
Científico de Proyecto, UCAR, División de Investigación de Huracanes
2019, Doctorado, Ciencia de sistemas costeros y marinos, Texas A&M University-Corpus Christi, Corpus Christi, TX.
2012, Máster en Ciencias Atmosféricas, Universidad de Maryland, College Park, MD
2009, Licenciatura en Meteorología y Ciencias Ambientales de la Tierra, Universidad de Pensilvania, California, PA