Sistema de alertas para el caribe colombiano basado en WRF con asimilación de datos

Abstract

Las tormentas tropicales tienen un gran impacto sobre la infraestructura colombiana en las regiones costeras tales como Santa Marta, San Andrés, Cartagena, Riohacha y Barranquilla. Detectarlas a tiempo podría ayudar a la mitigación del golpe que podrían tener las tormentas tropicales en la región Caribe. Este proyecto propone desarrollar una plataforma de alertas para la detección de tormentas tropicales en el caribe colombiano, a través del uso del modelo WRF y técnicas de asimilación de datos. Además, tiene como objetivo incentivar la investigación en temas relacionados con la asimilación de datos y la predicción numérica del clima, y concientizar sobre la relevancia y utilidad de las matemáticas aplicadas en problemáticas reales. Se construyó una infraestructura inter servidores en donde, en uno se maneja procesamiento de los datos y ejecución del modelo, y en otro se desplegó una página web que permite la visualización de estadísticas y la suscripción de los usuarios para el envío de las alertas. Para analizar el desempeño de este sistema, se construyó una matriz de covarianza para el análisis de los ensembles a través del método de descomposición de Cholesky modificado. Los objetivos fueron cumplidos satisfactoriamente. Creando el sistema de alertas y utilizando el modelo WRF, pudimos demostrar la importancia y utilidad que pueden aportar las matemáticas aplicadas en la resolución de diversas problemáticas reales, como son las tormentas tropicales, incentivando de esta forma la investigación en dicha área y similares.

Tropical storms have a great impact on Colombian infrastructure in coastal regions such as Santa Marta, San Andres, Cartagena, Riohacha and Barranquilla. Detecting them in time could help mitigate the impact that they have on the Caribbean region. This project proposes to develop an alert system for the detection of tropical storms in the Colombian Caribbean, through the use of the WRF model and data assimilation techniques. It also aims to encourage research on topics related to data assimilation and numerical weather prediction, and to raise awareness of the relevance and usefulness of mathematics applied to real problems. An inter-server infrastructure was built, where one server handles data processing and model execution, and the other one deploys a web page that allows the visualization of statistics and user subscription to send alerts. To analyze the performance of this system, a covariance matrix was constructed for the analysis of the ensembles through the modified Cholesky decomposition method. The objectives were satisfactorily met. By creating the warning system and using the WRF model, we were able to demonstrate the importance and usefulness of applied mathematics in the resolution of various real problems, such as tropical storms, thus encouraging research in this and similar areas.