Sundararaman Gopalakrishnan

Foto de la página del personal de Sundararaman Gopalakrishnan

Lo más destacado de la investigación

Intereses de investigación

Predicción numérica del tiempo.

Desarrollos de modelos. 

Meteorología de la capa límite. 

Modelización numérica de huracanes.

Estudios de procesos relacionados con los cambios rápidos de intensidad en los huracanes.

Estudios fundamentales relacionados con la comprensión de la meteorología mediante modelos y observaciones.

Sundararaman "Gopal" Gopalakrishnan, Ph.D.

Meteorólogo Senior, Jefe del Equipo de Modelización, División de Investigación de Huracanes

 

4301 Rickenbacker Causeway
Miami, Florida 33149

"Una mejor predicción del tiempo podría salvar vidas y reducir los daños materiales. Una mejor comprensión del tiempo conduce a una mejor predicción y a mejores modelos de previsión".

El Dr. Sundararaman "Gopal" Gopalakrishnan es meteorólogo jefe de la División de Investigación de Huracanes (HRD) del Laboratorio Oceanográfico y Meteorológico del Atlántico (AOML) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) de EE.UU. y arquitecto principal del sistema de Investigación y Previsión Meteorológica de Huracanes (HWRF) de la NOAA. Su investigación implica la simulación de una variedad de sistemas complejos, no lineales, que interactúan a escala, empezando por las térmicas secas (Simulaciones de Grandes Remolinos) hasta los huracanes; examinando las estructuras de mesoescala y su evolución, así como el mecanismo o mecanismos por los que se desarrollan; probando teorías, hipótesis y diversas representaciones físicas de modelos cercanos a la superficie; y finalmente interpretando, en la medida de lo posible, el comportamiento modelado y observado de estos sistemas. Tiene más de 60 publicaciones en revistas internacionales revisadas por pares. Ha sido editor asociado de Monthly Weather Review y Weather and Forecasting. El Dr. Gopal es coeditor del libro de texto titulado "Advanced Numerical Modeling and Data Assimilation Techniques for Tropical Cyclone Predictions" (editores: Capital Press, India, y Springer, Alemania). Gopal es el jefe del grupo de modelización de la División, donde supervisa y orienta a científicos y estudiantes avanzados de posgrado y posdoctorado. También es el líder del Programa de Predicción de Huracanes de Próxima Generación y de las transiciones de Investigación a Operaciones en la NOAA. Actualmente es el director de desarrollo del Programa de Mejora de la Predicción de Huracanes (HFIP) de la NOAA.

Trabajo actual

Arquitecto principal del sistema de investigación y previsión meteorológica de huracanes (HWRF) de la NOAA

Jefe de equipo del grupo de modelado

Director de desarrollo del Programa de Mejora de la Previsión de Huracanes (HFIP) de la NOAA

Descargar CV

1996, Doctorado en Ciencias Atmosféricas, Instituto Indio de Tecnología, Nueva Delhi, India
Título de la tesis: Modelización de la dispersión a mesoescala en una capa límite estable a vientos débiles con especial referencia al episodio de la fuga de gas de Bhopal

1990, Master en Tecnología, Física Atmosférica, Universidad de Poona, Poona, India

1989, Máster en Física, Instituto Tata de Investigación Fundamental - Universidad de Poona, Poona, India

  1. Hazelton, A., G.J. Alaka Jr., M. Fischer, R. Torn y S. Gopalakrishnan. Factores que influyen en la trayectoria del huracán Dorian (2019) en el Atlántico occidental: Análisis de un ensemble HAFS. Monthly Weather Review, 151(1):175-192, https://doi.org/10.1175/MWR-D-22-0112.1 2023
    Ref. 4213
  2. Hazelton, A., G.J. Alaka, Jr., L. Gramer, W. Ramstrom, S. Ditchek, X. Chen, B. Liu, Z. Zhang, L. Zhu, W. Wang, B. Thomas, J.H. Shin, C.-K. Wang, H.-S. Kim, X. Zhang, A. Mehra, F. Marks y S. Gopalakrishnan. 2022 previsiones de huracanes en tiempo real a partir de una versión experimental del Sistema de Análisis y Previsión de Huracanes (HAFSV0.3S) Fronteras de las Ciencias de la Tierra, 11:1264969, https://doi.org/10.3389/feart.2023.1264969 2023
    Ref. 4331
  3. Ko, M.-C., X. Chen, M. Kubat y S. Gopalakrishnan. El desarrollo de un modelo de aprendizaje automático consensuado para la rápida intensificación de los huracanes con datos del Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF). Meteorología y Predicción, 38(8):1253-1270, https://doi.org/10.1175/WAF-D-22-0217.1 2023
    Ref. 4268

Programa de desarrollo y competencias de liderazgo de la NOAA (LCDP): Clase X1 2019-2021

Medalla de Oro del Departamento de Comercio de Estados Unidos en 2014

Por el desarrollo y la aplicación del modelo de alta resolución del Sistema de Investigación y Previsión Meteorológica de Huracanes (HWRF), un gran avance en la predicción operativa de la intensidad de los huracanes.

Empleado federal del año 2014 de la Junta Ejecutiva Federal del Sur de Florida

Por su contribución al desarrollo del modelo avanzado de alta resolución para la investigación y previsión meteorológica de huracanes (HWRF) que se utiliza operativamente para proporcionar orientaciones de previsión al Centro Nacional de Huracanes.

Empleado federal NOAA/OAR del año 2012

Para la creación del sistema HWRF de alta resolución en colaboración con NWS/NCEP/EMC.