Programa de Evaluación del Sistema de Observación Cuantitativa
Integración de instrumentos inteligentes para sistemas de observación
DESPLÁCESE PARA SABER MÁS
Optimización de los sistemas de observación
El programa QOSAP evalúa tanto los sistemas de observación nuevos como los propuestos, realizando experimentos para determinar el impacto de los datos de observación en los modelos (existentes o propuestos). El programa QOSAP tiene dos evaluaciones principales: Experimentos de Sistemas de Observación (OSEs) y Experimentos de Simulación de Sistemas de Observación (OSSEs). Juntos, estos experimentos pueden ayudar a los gestores a tomar decisiones sobre la eficacia, el impacto y la viabilidad de los sistemas de observación nuevos y propuestos.
Aumentar la duración de una previsión fiable
El programa QOSAP llevó a cabo experimentos exhaustivos con un sistema global de OSSE previamente existente para determinar el valor potencial de las constelaciones de radio ocultación para la predicción meteorológica numérica operativa actual.
Las observaciones de radio ocultación (COSMIC-2) aumentaron la duración de la previsión fiable en un 28,4% en los trópicos, con nuevas mejoras en los extratrópicos del hemisferio norte y sur.
Aumentar la visibilidad
El programa QOSAP realizó experimentos para determinar los beneficios, las compensaciones, las estrategias de muestreo y la configuración ideal para la instrumentación Doppler Wind Lidar a bordo del avión Hurricane Hunter de la NOAA con el fin de mejorar las previsiones de huracanes.
Una comparación de las observaciones asimiladas (en el modelo de investigación y previsión meteorológica de huracanes) reveló que el Lidar de viento Doppler proporcionaba una mejor cobertura del campo de viento, un análisis más preciso del campo de viento (aumento de la velocidad hasta 8 kts en la capa límite, y una capacidad de observación que medía 10 veces más cerca de la superficie que la instrumentación actualmente instalada (una mejora de 250-500 metros a 25 metros sobre la superficie).
Apoyo a la Ley de investigación y previsión meteorológica de 2017
La Ley de Innovación en Investigación y Predicción Meteorológica de 2017 ordena específicamente a la NOAA que realice OSSE para evaluar cuantitativamente el valor y los beneficios relativos de las capacidades y los sistemas de observación.
- El AOML lleva a cabo experimentos de simulación de sistemas de observación (OSSE) para evaluar el impacto de sistemas de observación grandes y costosos antes de su despliegue.
- El AOML completó los experimentos OSSE requeridos por la Ley de Innovación en Investigación y Predicción Meteorológica de 2017 en los satélites de ocultación radial.
- El AOML llevará a cabo OSSE para todos los sistemas de satélite propuestos en la NOAA y optimizará el uso de los aviones de reconocimiento de la NOAA.
La Ley Meteorológica H.R. 353 obliga a la NOAA a realizar OSSE para evaluar cuantitativamente el valor y los beneficios relativos de las capacidades y sistemas de observación. En particular, las OSSE se llevarán a cabo antes de la adquisición de los principales sistemas de observación operativa de propiedad del Gobierno o alquilados por el Gobierno cuyo coste del ciclo de vida sea superior a 500.000.000 de dólares, y antes de la compra de cualquier dato nuevo importante proporcionado comercialmente con un coste del ciclo de vida superior a 500.000.000 de dólares.
Acerca del programa QOSAP
El QOSAP mejora los modelos atmosféricos, oceánicos y acoplados existentes mediante la realización de experimentos de simulación para evaluar las compensaciones y los impactos de los diferentes tipos de observación en las oficinas de línea de la NOAA. Estos estudios ayudan a la gestión de la NOAA a determinar la precisión, la rentabilidad y la viabilidad de las observaciones dentro de varios diseños de modelos.
Objetivos
Mejorar las capacidades de evaluación cuantitativa y objetiva para evaluar los impactos y compensaciones de los sistemas de observación operativos y futuros para evaluar y priorizar la arquitectura del sistema de observación de la NOAA.
- Aumentar la capacidad de la NOAA para realizar evaluaciones cuantitativas de los sistemas de observación.
- Desarrollar y utilizar metodologías de evaluación cuantitativa adecuadas.
- Informar de las principales decisiones sobre el diseño y la aplicación de sistemas de observación compuestos óptimos.
Viabilidad económica
Los sistemas de observación son más rentables y permiten la evolución estratégica de la tecnología emergente.
Mejoras cuantitativas
Se evalúa la eficacia de la nueva instrumentación. Se predice la respuesta de integración para varias configuraciones de instrumentos y se diagnostican los impactos de la asimilación de datos.
Eficiencia del tiempo
Los retrasos entre el despliegue de los instrumentos y la integración operativa se reducen con la integración de OSSE.
Diferencias clave entre los OSSE y los OSE
¿Qué experimento es el adecuado para mi proyecto? Cuándo utilizar un OSE, un OSSE o ambos. Pase el ratón y haga clic en el botón de la imagen para obtener más información.
OSE
Los Experimentos del Sistema de Observación (OSE) evalúan el impacto de los datos reales de los instrumentos desplegados en un modelo concreto. Los OSE pueden ayudar a los científicos a determinar la forma más eficaz de utilizar la instrumentación para un modelo.
OSSE
Los experimentos de simulación de sistemas de observación (OSSE) evalúan el impacto de un posible sistema de observación probando un posible conjunto de datos de la instrumentación propuesta en un entorno natural simulado (llamado Nature Run).
Experimentos de simulación de sistemas de observación (OSSE)
Logros del año fiscal 2018
- Impacto de las sondas hiperespectrales geoestacionarias (GeoHSS) en la predicción meteorológica numérica
- Observaciones de radio ocultación (COSMIC-2, refractividad y recuperación de ángulos de curvatura)
- Impacto global y regional de los Cubesats
- OSSE relacionados con el papel de las observaciones oceánicas en la predicción de huracanes
La lista de control de OSSE
La lista de comprobación del Experimento de Simulación del Sistema de Observación o OSSE que se presenta aquí pretende ser una guía detallada para los profesionales y consumidores de OSSE para evaluar el diseño de un sistema y de los experimentos de OSSE. Proporciona un proceso paso a paso para animar al usuario a considerar todos los aspectos de los buenos principios de diseño de OSSE. La versión actual de la lista de comprobación de OSSE es directamente aplicable a los sistemas de observación, modelización y asimilación de datos (DA) relacionados con la meteorología. Sin embargo, cuestiones y preocupaciones muy similares se aplican a los OSSE que se utilizarían en una amplia gama de dominios geofísicos y el usuario de la lista de comprobación OSSE debería ser capaz de trasladar la discusión presentada aquí a estos dominios de forma bastante directa.
Éstas son sólo algunas de las preguntas de la lista de comprobación exhaustiva para OSSE. Para visitar la lista de comprobación y realizar el cuestionario, haga clic en el botón siguiente.
Publicación destacada
Haga clic para ver las publicaciones arbitradas relacionadas con OSSE
2013
Hoffman, R.N., J.V. Ardizzone, S.M. Leidner, D.K. Smith y R.M. Atlas. Estimaciones de error para los vientos superficiales del océano: Aplicando los diagnósticos de Desroziers al análisis multiplataforma de calibración cruzada de la velocidad del viento. Journal of Oceanic and Atmospheric Technology, 30(11):2596-2603 (doi:10.1175/JTECH-D-13-00018.1) (2013).Nolan, D.S., R. Atlas, K.T. Bhatia, y L.R. Bucci. Development and validation of a hurricane nature run using the Joint OSSE nature run and the WRF model. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 5(2):382-405 (doi:10.1002/jame.20031) (2013).
Privé, N.C., Y. Xie, J.S. Woollen, S.E. Koch, R. Atlas y R.E. Hood. Evaluation of the Earth Systems Research Laboratory's global Observing System Simulation Experiment (OSSE) system. Tellus A, 65:19011 (doi:10.3402/ tellusa.v65i0.19011), 22 pp. (2013).
Ralph, F.M., J. Intrieri, D. Andra, R. ATLAS, S. Boukabara, D. Bright, P. Davidson, B. Entwistle, J. Gaynor, S. Goodman, J.-G. Jiing, A. Harless, J. Huang, G. Jedlovec, J. Kain, S. Koch, B. Kuo, J. Levit, S. MURILLO, L.P. Riishojgaard, T. Schneider, R. Schneider, T. Smith y S. Weiss. The emergence of weather-related testbeds linking research and forecasting operations. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(8):1187-1211 (doi:10.1175/BAMS-D-12-00080) (2013).
2014
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Privé, N.C., Y. Xie, S. Koch, R. Atlas, S.J. Majumdar y R.N. Hoffman. Un experimento de simulación del sistema de observación para el impacto de los datos del sistema de aeronaves no tripuladas en las previsiones de la trayectoria de los ciclones tropicales. Monthly Weather Review, 142(11):4357-4363 (doi:10.1175/MWR-D-14-00197.1) (2014).
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Oke, P.R., G. Larnicol, E.M. Jones, V. Kourafalou, A.K. Sperrevik, F. Carse, C.A.S. Tanajura, B. Mourre, M. Tonani, G.B. Brassington, M. Le Hénaff, G.R. Halliwell, R. Atlas, A.M. Moore, C.A. Edwards, M.J. Martin, A.A. Sellar, A. Alvarez, P. De Mey y M. Iskandarani. Assessing the impact of observations on ocean forecasts and reanalyses: Parte 2, Aplicaciones regionales. Journal of Operational Oceanography, 8(S1):s63-s79 (doi:10.1080/ 1755876X.2015.1022080) (2015).
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Boukabara, S.A., T. Zhu, H.L. Tolman, S. Lord, S. Goodman, R. Atlas, M. Goldberg, T. Auligne, B. Pierce, L. Cucurull, M. Zupanski, M. Zhang, I. Moradi, J. Otkin, D. Santek, B. Hoover, Z. Pu, X. Zhan, C. Hain, E. Kalnay, D. Hotta, S. Nolin, E. Bayler, A. Mehra, S.P.F. Casey, D. Lindsey, L. Grasso, K. Kumar, A. Powell, J. Xu, T. Greenwald, J. Zajic, J. Li, J. Li, B. Li, J. Liu, L. Fang, P. Wang y T.-.C. Chen. S4: Una infraestructura O2R/R2O para optimizar la utilización de datos satelitales en los sistemas de modelización numérica de la NOAA: Un paso hacia la reducción de la brecha entre la investigación y las operaciones. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(12):2359-2378 (doi:10.1175/BAMS-D-14-00188.1) (2016).
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2017
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Boukabara, S.-A., K. Ide, N. Shahroudi, Y. Zhou, T. Zhu, R. Li, L. Cucurull, R. Atlas, S.P.F. Casey y R.N. Hoffman. Paquete del Experimento de Simulación del Sistema de Observación Global de la Comunidad (OSSE) (CGOP): Validación de simulación de observaciones perfectas. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 35(1):207-226 (doi:10.1175/JTECH-D-17-00771) (2018).
Boukabara, S.-A., K. Ide, Y. Zhou, N. Shahroudi, R.N. Hoffman, K. Garrett, V. Krishna Kumar, T. Zhu y R. Atlas. Paquete comunitario global de OSSE (CGOP). Part III: Calibration assessment and validation using an OSSE/OSE intercomparison of summary assessment metrics. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, presentado.
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Haddad, Z., R. Atlas, G.S. Bhat, D. Bouniol, S. Brown, L. Callahan, P. Chambon, T. Fiolleau, K. Furukawa, C. Goldstein, G. Heymsfield, S. Hristova-Veleva, E. Im, R. Kakar, M.C. Kalapureddy, H. Kim, C. Kishtawal, T. L'Ecuyer, L. Li, Z.J. Luo, G. Mace, P. Mukhopadhyay, T.N. Rao, D. Posselt, A. Protat, R. Roca, G. Skofronick-Jackson, R. Storer, O. Sy, P. Tabary, S. Tanelli, W.-K. Tao, F.J. Turk, S. van den Heever, D. Vane, D. Waliser, D. Wu y G. Stephens. Distributed satellite microwave observation strategies for cloud and precipitation dynamics. Journal of Earth System Science, presentado.
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Experimentos de sistemas de observación (OSE)
Logros del año fiscal 2018
- Experimentos globales para cuantificar los impactos de la radio ocultación, MW, IR y AMV en el actual NWP/DA global operativo
- Experimentos regionales para evaluar el impacto de CYGNSS
- Impacto del Doppler Wind Lidar aerotransportado en el análisis y la predicción de huracanes
- Impacto de la radio ocultación actual en la predicción de huracanes
- Experimentos oceánicos para cuantificar el impacto de las observaciones oceánicas en la predicción de huracanes
- Prueba de nuevos algoritmos de asimilación de datos sobre rayos
Contacte con
| Lidia Cucurull, Ph.D.
Científico jefe y director adjunto del programa QOSAP
Si desea más información sobre el Programa de Evaluación de Sistemas de Observación Cuantitativa, póngase en contacto con Lidia Cucurull, científica jefe y subdirectora del Programa.