Programa QOSAP

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.

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.

Imagen: Metodología de un OSE. En primer lugar, se selecciona un entorno atmosférico real y, a continuación, se asimilan las observaciones. A continuación, se lleva a cabo un análisis y se crea una previsión del modelo con el consiguiente análisis sobre el éxito. El modelo se verifica mediante el análisis y la previsión.
Imagen: Metodología de un OSE. En primer lugar, se selecciona un entorno atmosférico real y, a continuación, se asimilan las observaciones. A continuación, se lleva a cabo un análisis y se crea una previsión del modelo con el consiguiente análisis sobre el éxito. El modelo se verifica mediante el análisis y la previsión.

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).

Imagen: Metodología de un OSSE. En primer lugar, la ejecución de la naturaleza con la verdad simulada, luego las observaciones sintéticas, el análisis, la previsión del modelo y el análisis posterior. El modelo se verifica mediante la ejecución en la naturaleza.
Imagen: Metodología de un OSSE. En primer lugar, la ejecución de la naturaleza con la verdad simulada, luego las observaciones sintéticas, el análisis, la previsión del modelo y el análisis posterior. El modelo se verifica mediante la ejecución en la naturaleza.
Resultados clave del OSSE
  • Tecnología Pionera

    Elaboración del primer OSSE regional del Golfo de México.

  • Comunicaciones

    Utilización de los OSSE para la radio ocultación del GNSS y las sondas hiperespectrales geoestacionarias.

  • Aviones no tripulados

    La integración de aeronaves tripuladas y no tripuladas mejora las previsiones de la trayectoria e intensidad de los huracanes.

  • Posibilidades globales

    Desarrollo y validación de un nuevo sistema global de OSSE.

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
Desarrollo del sistema OSSE de los océanos y los ecosistemas
  • Desarrollo inicial de un sistema global de OSSE oceánico
  • Avances en el desarrollo de las capacidades de OSE y OSSE para el seguimiento, la predicción y la gestión de los ecosistemas y las pesquerías
  • Avances en los OSEs y OSSEs regionales para la evaluación de los componentes del sistema de observación desde la plataforma hasta la costa
  • Avances en los OSEs y OSSEs biofísicos regionales para mejorar la gestión de los hábitats costeros con estrés local y remoto
Desarrollo del sistema OSSE atmosférico
  • Mejora de la simulación de las observaciones convencionales y por satélite
  • Desarrollo y evaluación de la nueva carrera natural a escala de cuenca de la NOAA
  • Adquisición y evaluación inicial de la nueva corrida de naturaleza global del ECMWF
  • Desarrollo inicial del sistema OSSE 4DEnVAR
  • Aplicación y pruebas iniciales de EFSO en el marco de OSSE
  • Métodos de verificación revisados para las evaluaciones atmosféricas
  • Discusiones e investigaciones iniciales para desarrollar capacidades de evaluación de aplicaciones no modulares

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.

Fuente

Lista de tareas

  • Utilice esta lista de comprobación para determinar si un OSSE es adecuado para su proyecto.
  • ¿Es realista el sistema?
  • ¿Es el sistema OSSE apropiado para los impactos de interés?
  • ¿Son conocidas las advertencias asociadas al sistema OSSE?
  • ¿Se completará rápidamente el OSSE?

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

Imagen del artículo "Experimentos de simulación del sistema de observación del futuro".

Hoffman, R. N., & Atlas, R. (2016). Futuros experimentos de simulación de sistemas de observación. Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana, 97(9), 1601-1616.

Resumen: Un conjunto adicional de desafíos surgirá cuando los futuros sistemas DA acoplen fuertemente los diferentes componentes del sistema terrestre. A medida que evolucionen los sistemas de previsión operacional y de asimilación de datos (DA), los sistemas de experimentos de simulación de sistemas de observación (OSSE) deberán evolucionar en paralelo. El desarrollo previsto de los sistemas operacionales -especialmente la utilización de datos que actualmente no se utilizan o están empezando a utilizarse, como las radiaciones de microondas que afectan a todo el cielo y a la superficie- supondrá un gran desafío para nuestra capacidad de construir sistemas OSSE realistas. En respuesta, los futuros sistemas OSSE requerirán modelos acoplados para simular la naturaleza y simuladores de observación acoplados. Se examinan los requisitos de los futuros sistemas OSSE en evolución y las posibles soluciones para satisfacer esos requisitos. Se prevé que en el futuro la técnica del OSSE se aplicará...

Experimentos de simulación del futuro sistema de observación

Hoffman, R. N., & Atlas, R. (2016). Futuros experimentos de simulación de sistemas de observación. Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana, 97(9), 1601-1616.

Resumen: Un conjunto adicional de desafíos surgirá cuando los futuros sistemas DA acoplen fuertemente los diferentes componentes del sistema terrestre. A medida que evolucionen los sistemas de previsión operacional y de asimilación de datos (DA), los sistemas de experimentos de simulación de sistemas de observación (OSSE) deberán evolucionar en paralelo. El desarrollo previsto de los sistemas operacionales -especialmente la utilización de datos que actualmente no se utilizan o están empezando a utilizarse, como las radiaciones de microondas que afectan a todo el cielo y a la superficie- supondrá un gran desafío para nuestra capacidad de construir sistemas OSSE realistas. En respuesta, los futuros sistemas OSSE requerirán modelos acoplados para simular la naturaleza y simuladores de observación acoplados. Se examinan los requisitos de los futuros sistemas OSSE en evolución y las posibles soluciones para satisfacer esos requisitos. Se prevé que en el futuro la técnica del OSSE se aplicará...

Imagen del artículo "Experimentos de simulación del sistema de observación del futuro".

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

    Baker, W.E., R. Atlas, C. Cardinali, A. Clement, G.D. Emmitt, B.M. Gentry, R.M. Hardesty, E. Kallen, M.J. Kavaya, R. Langland, Z. Ma, M. Masutani, W. McCarty, R.B. Pierce, Z. Pu, L.P. Riishojgaard, J. Ryan, S. Tucker, M. Weissmann y J.G. Yoe. Perfiles de viento medidos por Lidar: The missing link in the global observing system. Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana, 95(4):543-564 (doi:10.1175/BAMS-D-12-00164.1) (2014).

    Halliwell, G.R., A. Srinivasan, V. Kourafalou, H. Yang, D. Willey, M. Le Henaff y R. Atlas. Evaluación rigurosa de un sistema OSSE oceánico gemelo para el Golfo de México abierto. Journal of Oceanic and Atmospheric Technology, 31(1):105-130 (doi:10.1175/JTECH-D-13-00011.1) (2014).

    Nolan, D.S., J.A. Zhang y E.W. Uhlhorn. On the limits of estimating the maximum wind speeds in hurricanes. Monthly Weather Review, 142(8):2814-2837 (doi:10.1175/MWR-D-13-00337.1) (2014). [La primera frase del resumen dice: "Este estudio utiliza un enfoque de experimento de simulación del sistema de observación (OSSE) para probar las limitaciones..."

    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).

  • 2015

    Atlas, R., V. Tallapragada, y S. Gopalakrishnan. Advances in tropical cyclone intensity forecasts. Revista de la Sociedad de Tecnología Marina, 49(6):149-160 (doi:10.4031/MTSJ.49.6.2) (2015).

    Atlas, R., L. Bucci, B. Annane, R. Hoffman y S. Murillo. Observing System Simulation Experiments to assess the potential impact of new observing systems on hurricane forecasting. Marine Technology Society Journal, 49(6):140-148 (doi:10.4031/MTSJ.49.6.3) (2015).

    Atlas, R., R.N. Hoffman, Z. Ma, G.D. Emmitt, S.A. Wood, S. Greco, S. Tucker, L. Bucci, B. Annane, R.M. Hardesty y S. Murillo. Observing system simulation experiments (OSSEs) to evaluate the potential impact of an optical autocovariance wind lidar (OAWL) on numerical weather prediction. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 32(9):1593-1613 (doi:10.1175/JTECH-D-15-0038.1) (2015).

    Cucurull, L., y R.A. Anthes. Impact of loss of U.S. microwave and radio occultation observations in operational numerical weather prediction in support of the U.S. data gap mitigation activities. Weather and Forecasting, 30(2):255-269 (doi:10.1175/WAF-D-14-00077.1) (2015).

    Halliwell, G.R., V. Kourafalou, M. Le Henaff, L.K. Shay y R. Atlas. OSSE impact analysis of airborne ocean surveys for improving upper-ocean dynamical and thermodynamical forecasts in the Gulf of Mexico. Progress in Oceanography, 130:32-46 (doi:10.1016/j.pocean.2014.09.004) (2015).

    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).

  • 2016

    Androulidakis, Y.S., V.H. Kourafalou, G.R. Halliwell, M. Le Henaff, H.S. Kang, M. Mehari y R. Atlas. Interacción de los huracanes con el océano superior en la región de la pluma del Amazonas-Orinoco. Dinámica de los océanos, 66(12):1559-1588 (doi:10.1007/s10236-016-0997-0) (2016).

    Boukabara, S.A., I. Moradi, R. Atlas, S.P.F. Casey, L. Cucurull, R.N. Hoffman, K. Ide, V.K. Kumar, R. Li, Z. Li, M. Masutani, N. Shahroudi, J. Woollen e Y. Zhou. Paquete de Experimento de Simulación del Sistema de Observación Global de la Comunidad (OSSE): CGOP-Descripción y uso. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 33(8):1759-1777 (doi:10.1175/JTECH-D-16-0012.1) (2016).

    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).

    Hoffman, R.N., y R. Atlas. Futuros experimentos de simulación de sistemas de observación. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(9):1601-1616 (doi:10.1175/BAMS-D-15-00200.1) (2016).

    Kourafalou, V.H., Y.S. Androulidakis, G.R. Halliwell, H.-S. Kang, M. Mehari, M. Le Henaff, R. Atlas y R. Lumpkin. Desarrollo del sistema OSSE del Atlántico Norte: Evaluación de la carrera natural y aplicación a la interacción de los huracanes con la corriente del Golfo. Progress in Oceanography, 148:1-25 (doi:10.1016/ j.pocean.2016.09.001) (2016).

    Lee, P., R. Atlas, G. Carmichael, Y. Tang, B. Pierce, A.P. Biazar, L. Pan, H. Kim, D. Tong y W. Chen. Observing System Simulation Experiments (OSSEs) using a regional air quality application for evaluation. En Air Pollution Modeling and its Application XXIV, D.G. Steyn y N. Chaumerliac (eds.). Springer International Publishing, 599-605 (doi:10.1007/978-3-319-24478-5_97) (2016).

    Ruf, C.S., R. Atlas, P.S. Chang, M.P. Clarizia, J.L. Garrison, S. Gleason, S.J. Katzberg, Z. Jelenak, J.T. Johnson, S.J. Majumdar, A. O'Brien, D.J. Posselt, A.J. Ridley, R.J. Rose y V.U. Zavorotny. Nueva misión de satélites de vientos oceánicos para sondear los huracanes y la convección tropical. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(3):385-395 (doi:10.1175/BAMS-D-14-00218.1) (2016).

  • 2017

    Cucurull, L., R. Li, y T.R. Peevey. Evaluación de las observaciones de radio ocultación de la misión COSMIC-2 con una configuración simplificada del Experimento de Simulación del Sistema de Observación. Revisión mensual del tiempo, 145(9):3581-3597 (doi:10.1175/MWR-D-16-0475.1) (2017).

    Halliwell, G.R., M. Mehari, M. Le Henaff, V. Kourafalou, I. Androulidakis, H. Kang y R. Atlas. Sistema OSSE del Atlántico Norte: Evaluation of operational ocean observing system components and supplemental seasonal observations for improving coupled tropical cyclone prediction. Journal of Operational Oceanography, 10(2):154-175 (doi:10.1080/1755876X.2017. 1322770) (2017).

    Halliwell, G.R., M. Mehari, L.K. Shay, V.H. Kourafalou, H. Kang, H.-S. Kim, J. Dong y R. Atlas. Evaluación cuantitativa de OSSE de los estudios oceánicos de respuesta rápida previos a la tormenta para mejorar la predicción de ciclones tropicales acoplados. Journal of Geophysical Research-Oceans, 122(7):5729-5748 (doi:10.1002/ 2017JC012760) (2017).

    Hoffman, R.N., N. Prive y M. Bourassa. Comentarios sobre "Reanálisis y observaciones: ¿Cuál es la diferencia?" Bulletin of the American Meteorological Society, 98(11):2455-2459 (doi:10.1175/BAMS-D-17-0008.1) (2017).

    Hoffman, R.N., S.-A. Boukabara, V.K. Kumar, K. Garrett, S.P.F. Casey y R. Atlas. An empirical cumulative density function approach to defining summary NWP forecast assessment metrics. Monthly Weather Review, 145(4):1427-1435 (doi:10.1175/MWR-D-16-0271.1) (2017).

    Leidner, S.M., T. Nehrkorn, J. Henderson, M. Mountain, T. Yunck y R.N. Hoffman. A severe weather quick observing system simulation experiment (QuickOSSE) of global navigation satellite system (GNSS) radio occultation (RO) superconstellations. Monthly Weather Review, 145(2):637-651 (doi:10.1175/MWR-D-16-0212.1) (2017).

    Li, J., Z. Li, P. Wang, T.J. Schmit, W. Bai y R. Atlas. An efficient radiative transfer model for hyperspectral IR radiance simulation and applications under cloudy-sky conditions. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 122(14):7600-7613 (doi:10.1002/2016JD026273) (2017).

    McNoldy, B., Annane, S. Majumdar, J. Delgado L. Bucci y R. Atlas. Impact of assimilating CYGNSS data on tropical cyclone analyses and forecasts in a regional OSSE framework. Marine Technology Society Journal, 51(1):7-15 (doi:10.4031/MTSJ.51.1.1) (2017).

    Pu, Z., L. Zhang, S. Zhang, B. Gentry, D. Emmitt, B. Demoz y R. Atlas. El impacto de las mediciones del lidar del viento Doppler en la previsión meteorológica de alto impacto: Estudios regionales de OSSE y asimilación de datos. En Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrological Applications, Volume 3, S.K. Park y L. Xu (eds.). Springer International (doi:10.1007/978-3-319-43415-5) (2017).

    Wentz, F.J., L. Ricciardulli, E. Rodríguez, B.W. Stiles, M.A. Bourassa, D.G. Long, R.N. Hoffman, A. Stoffelen, A. Verhoef, L.W. O'Neill, J.T. Farrar, D. Vandemark, A.G. Fore, S.M. Hristova-Veleva, F.J. Turk, R. Gaston y D. Tyler. Evaluación y ampliación del registro de datos climáticos del viento oceánico. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(5):2165-2185 (doi:10.1109/JSTARS. 2016.2643641) (2017).

    Zhang, S., Z. Pu, D.J. Posselt y R. Atlas. Impact of CYGNSS ocean surface wind speeds on numerical simulations of a hurricane in observing system simulation experiments. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 34(2):375-383 (doi:10.1175/JTECH-D-16-0144.1) (2017).

  • 2018

    Annane, B., B. McNoldy, S.M. Leidner, R. Hoffman, R. Atlas y S.J. Majumdar. A study of the HWRF analysis and forecast impact of realistically simulated CYGNSS observations assimilated as scalar wind speeds and as VAM wind vectors. Resumen mensual del tiempo (doi:10.1175/MWR-D-17-0240.1), en prensa.

    Blackwell, W.J., S. Braun, R. Bennartz, C. Velden, M. DeMaria, R. Atlas, J. Dunion, F. Marks, R. Rogers, B. Annane y R.V. Leslie. An overview of the TROPICS NASA Earth Venture mission. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (doi:10.1002/qj.3290), en prensa.

    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.

    Christophersen, H., R. Atlas, A. Aksoy y J. Dunion. Uso combinado de las observaciones por satélite y de las ondas de viento de los aviones no tripulados Global Hawk para mejorar los análisis y las previsiones de los ciclones tropicales. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, aceptado.

    Cucurull, L., R. Atlas, R. Li, M.J. Mueller y R.N. Hoffman. Un experimento de simulación del sistema de observación con una constelación de satélites de radio ocultación. Monthly Weather Review, presentado.

    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.

    Hoffman, R.N. El efecto del adelgazamiento y de las superobservaciones en un análisis simple de datos unidimensionales con error mal caracterizado. Monthly Weather Review, 146(4):1181-1195 (doi:10.1175/MWR-D-17-0363.1) (2018).

    Leidner, S.M., B. Annane, B. McNoldy, R. Hoffman y R. Atlas. Variational analysis of simulated ocean surface winds from the Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) and evaluation using a regional OSSE. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, aceptado.

    Li, Z., W.P. Menzel, J. Li, T. Schmit y R.M. Atlas. ¿Qué es la altura máxima de las nubes en el infrarrojo? Geophysical Research Letters, presentado.

    Peevey, T.R., J.M. English, L. CucurulL, H. Wang y A.C. Kren. Improving winter storm forecasts with Observing System Simulation Experiment (OSSE). Parte 1: Un estudio de caso idealizado de tres tormentas estadounidenses. Monthly Weather Review, 146(5):1341-1366 (doi:10.1175/MWR-D-17-0160.1) (2018).

    Tratt, D.M., J.A. Hackwell, B.L. Valant-Spaight, R.L. Walterscheid, L.J. Gelinas, J.H. Hecht, C.M. Swenson, C.P. Lampen, M.J. Alexander, L. Hoffman, D.S. Nolan, S.D. Miller, J.L. Hall, R. Atlas, F.D. Marks y P.T. Partain. GHOST: Un concepto de misión satelital para el monitoreo persistente de las ondas gravitacionales estratosféricas inducidas por tormentas severas. Bulletin of the American Meteorological Society (doi:10.1175/BAMS-D-17-0064.1), en prensa.

    Weatherhead, E.C., B.A. Wielicki, V. Ramaswamy, M. Abbott, T.P. Ackerman, R. Atlas, G. Brasseur, L. Bruhwiler, A.J. Busalacchi, J.H. Butler, C.T.M. Clack, R. Cooke, L. Cucurull, S.M. Davis, J.M. English, D.W. Fahey, S.S. Fine, J.K. Lazo, S. Liang, N.G. Loeb, E. Rignot, B. Soden, D. Stanitski, G. Stephens, B.D. Tapley, A.M. Thompson, K.E. Trenberth y D. Wuebbles. Designing the climate observing system of the future (Diseñando el sistema de observación del clima del futuro). Earth's Future, 6(1):80-102 (doi:10.1002/2017EF000627) (2018).

    Zhang, J.A., R. Atlas, G.D. Emmitt, L. Bucci y K. Ryan. Airborne Doppler wind lidar observations of the tropical cyclone boundary layer. Remote Sensing, 10(6):825 (doi:10.3390/rs10060825) (2018).

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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
OSEs recientes realizadas
  • Avance de las observaciones in situ

    Lidar de viento a bordo del avión P3.

  • Mejoras continuas

    Radio ocultación de COSMIC.

  • Cerrar las brechas de datos

    Estrategias de mitigación de la falta de datos.

  • Estrategias de asimilación

    Algoritmos avanzados de asimilación para observaciones de radio ocultación.

  • Algoritmos de asimilación

    Algoritmos avanzados de asimilación de datos de rayos del GOES-R.

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.