Corrección del pronóstico cuantitativo de la precipitación mediante el uso de redes neuronales

A. Fuentes, M. Sierra, Y. Morfa

Resumen

En el presente trabajo se propone un modelo de redes neuronales como una técnica eficaz para la corrección del pronóstico cuantitativo de precipitación brindado por el modelo WRF. Para ello se emplea un Perceptrón Multi-Capa, con el objetivo de utilizar la salida (observaciones brindadas por las estaciones en superficie) para establecer una relación con los elementos de entrada (salidas del WRF). Se realiza el entrenamiento del modelo con datos reales de acumulado de precipitación correspondientes al año 2017; y se realiza la evaluación con el período comprendido entre el 4 de noviembre de 2018 y el 28 de febrero de 2019. Se logró la corrección del pronóstico cuantitativo de la precipitación en las estaciones analizadas, siendo más significativa la mejoría para la estación de Montaña y en los casos en los que el WRF sobreestima el acumulado de precipitación.

Palabras clave

redes neuronales artificiales; pronóstico cuantitativo de precipitación; WRF; corrección de sesgos

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