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Page 2 Editora: Dra. Gladys Jiménez Valverde Director de ...

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TÓPICOS METEOROLÓGICOS Y OCEANOGRÁFICOS 63entre 60 y 80 mm y ubicó espacialmente muy bienla lluvia (figura 6). La PC <strong>de</strong> GD y G3 subestimaron lalluvia en 50 % y la PC que usó BMJ la sobreestimó en30%.A<strong>de</strong>más, las parametrizaciones KF y GD subestimaronlas lluvias sobre el Mar Caribe, posiblemente comoconsecuencia <strong>de</strong>l uso que éstas hacen <strong>de</strong>l CAPE, <strong>de</strong>tal manera que podrían ser <strong>de</strong>ficientes para preverlluvias nocturnas causadas por nubes estratificadas. Esimportante señalar, que todas las parametrizacionesgeneraron <strong>de</strong> 20 a 25 mm, entre las 21 y 23 horas (9a 11 p.m.), representando muy bien espacialmentela actividad lluviosa durante el período nocturno, lacual se inició a las 8 p.m.Por otra parte, cuando se utilizó la parametrizaciónen el dominio <strong>de</strong> 2,49 X 2,49 km (ver figura 7) huboresultados diversos. BMJ, G3 y SP, <strong>de</strong>spués <strong>de</strong> las2100, mostraron una disminución significativa<strong>de</strong> la precipitación en comparación con las otrasparametrizaciones. A las 17 horas la mejor PC quesimuló las precipitaciones en el Valle Central fueBMJ; SP al igual que BMJ i<strong>de</strong>ntificaron muy bien losnúcleos <strong>de</strong> precipitación en el Valle Central.En cuanto a la GD, aunque genera resultadossatisfactorios tuvo problemas en la distribucióntemporal y en la cantidad <strong>de</strong> lluvia, es <strong>de</strong>cir, aunquelos resultados fueron muy similares a los ocurridoscon otras parametrizaciones, ubicó la convecciónmáxima y las precipitaciones en otros puntosdiferentes a aquellos en don<strong>de</strong> ocurrió.Sin embargo, al observar las imágenes <strong>de</strong> satélite ycompararlas con los puntos <strong>de</strong> convección máxima<strong>de</strong> las simulaciones, tal y como se observa en lasfiguras 6 y 7, podría llegarse a conclusiones erradas sino se conocen los máximos <strong>de</strong> lluvia para cada hora.Al analizar las figuras 8, 9 y 10, y correlacionar la lluviareal con la simulada, se observa que las simulacionesque usaron GD y KF tuvieron la menor correlación.Por el contrario, las simulaciones con G3 y SP tuvieronuna correlación promedio mayor a 0,65 para BMJ y<strong>de</strong> 0,70 para SP, en el período entre las 17 y 23. Lacorrelación fue mayor para la región <strong>de</strong>l occi<strong>de</strong>nte<strong>de</strong>l Valle Central.La parametrización KF sobreestimó las precipitacionesdurante todo el día (figura 7), se pue<strong>de</strong>n observar losmontos sobreestimados <strong>de</strong> las 17 a 21 horas.Las SP y BMJ simularon mejor el evento extremo enestudio durante el período vespertino, sin embargo,en la noche se presentaron discrepancias, siendoúnicamente la simulación sin parametrización quienrepresentó mejor la actividad lluviosa <strong>de</strong> las 19 a 20horas (ver figura 7). Si se observan las imágenes <strong>de</strong>las simulaciones, la que mejor se ajusta en cuanto acantidad <strong>de</strong> lluvia y nubosidad, es la parametrizaciónBMJ, no obstante lo anterior, la que mejor se ajustaríaen relación a la ubicación <strong>de</strong> los eventos es la G3.Referente a la simulación que usó KF, no solosobreestimó la precipitación real ocurrida, sinoque algunas veces la ubicó en lugares don<strong>de</strong> noestaba precipitando; mientras que la G3 sobrestimólevemente los acumulados registrados, a<strong>de</strong>más escongruente con la distribución espacial e incluso parael período <strong>de</strong> la tar<strong>de</strong> y primeras horas <strong>de</strong> la nochepareciera que fue el mejor esquema que parametrizóla lluvia, tal como se observa en la figura 7.

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