Performance Comparison of High Resolution Weather Research and Forecasting Model Output with North American Mesoscale Model Initialization Grid Forecasts

2012 ◽  
Author(s):  
John Raby ◽  
Jeff Passner ◽  
Gail Vaucher ◽  
Yasmina Raby
Keyword(s):  
High Resolution ◽  
North American ◽  
Mesoscale Model ◽  
Performance Comparison ◽  
Weather Research And Forecasting ◽  
Forecasting Model ◽  
Model Output ◽  
Model Initialization ◽  
Weather Research

scholarly journals High-resolution fire danger forecast for Poland based on the Weather Research and Forecasting Model

2021 ◽  
Author(s):  
Alan Mandal ◽  
Grzegorz Nykiel ◽  
Tomasz Strzyzewski ◽  
Adam Kochanski ◽  
Weronika Wrońska ◽  
...  
Keyword(s):  
High Resolution ◽  
Fire Danger ◽  
Weather Research And Forecasting ◽  
Forecasting Model ◽  
Weather Research

scholarly journals Development of “Physical Parametrizations with PYthon” (PPPY, version 1.1) and its usage to reduce the time-step dependency in a microphysical scheme

2020 ◽  
Vol 13 (2) ◽  
pp. 443-460
Author(s):  
Sébastien Riette
Keyword(s):  
Climate Model ◽  
Mesoscale Model ◽  
Weather Research And Forecasting ◽  
Small Scale ◽  
Forecasting Model ◽  
Time Step ◽  
Numerical Weather ◽  
Numerical Weather Model ◽  
Weather Model ◽  
Weather Research

Abstract. To help develop and compare physical parametrizations such as those found in a numerical weather or climate model, a new tool was developed. This tool provides a framework with which to plug external parametrizations, run them in an offline mode (using one of the two time-advance methods available), save the results and plot diagnostics. The software can be used in a 0-D and a 1-D mode with schemes originating from various models. As for now, microphysical schemes from the Meso-NH model, the AROME (Applications of Research to Operations at Mesoscale) model and the Weather Research and Forecasting model have been successfully plugged. As an application, Physical Parametrizations with PYthon (PPPY) is used in this paper to suppress the origin of the time-step dependency of the microphysical scheme used in the Météo-France small-scale operational numerical weather model. The tool helped to identify the origin of the dependency and to check the efficiency of the introduced corrections.

scholarly journals Comparación entre la Componente Atmosférica del Sistema HWRF y el Modelo WRF-HWRF Utilizando Diferentes Resoluciones Horizontales en la Simulación del Huracán Irma (2017). Parte I

2021 ◽  
Author(s):  
Albenis Pérez-Alarcón ◽  
Oscar Díaz-Rodríguez ◽  
José Carlos Fernández-Alvarez ◽  
Ramón Pérez-Suárez ◽  
Patricia Coll-Hidalgo
Keyword(s):  
Mesoscale Model ◽  
Weather Research And Forecasting ◽  
Forecasting Model ◽  
Global Forecast System ◽  
Forecast System ◽  
Estudio De Caso ◽  
Weather Research

Resumen Se realizó un estudio de caso de varias configuraciones de modelos de pronóstico numérico para evaluar la habilidad de los mismos en el pronóstico de la intensidad y trayectoria de los ciclones tropicales. Para ello se seleccionaron 4 configuraciones del dominio de cómputo con 27-9 y 18-6 km de resolución para el HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) y 4 configuraciones para el WRF (Weather Research and Forecasting Model), empleando el núcleo dinámico NMM (Non-hydrostatic Mesoscale Model) con la opción de seguimiento de vórtice. Se realizaron las simulaciones correspondientes al huracán Irma desde el 1ro al 12 de septiembre del 2017 inicializadas con salidas de pronóstico del GFS (Global Forecast System). En la evaluación realizada no se observaron diferencias notables entre las 8 configuraciones, aunque fue deficiente el pronóstico de la intensidad del huracán Irma, con un error en el pronóstico de la velocidad máxima del viento superior a los 50 km/h. La comparación de las salidas de cada configuración con los registros de las boyas y estaciones meteorológicas de superficie evidenció que el comportamiento de las variables viento y presión atmosférica tiene una tendencia similar a los valores registrados en las estaciones, con errores inferiores a los 3.8 m/s para la velocidad del viento y 3 hPa para la presión atmosférica. La configuración que mostró mejor habilidad para el pronóstico de ciclones tropicales fue HWRF_18-6-m (referida al modelo y la resolución horizontal empleada), aunque es la que más capacidad de cómputo requiere.

Kalman Filter bank post-processor methodology for the Weather Research and Forecasting Model wind speed grid model output correction

2018 ◽  
Vol 38 (6) ◽  
pp. 511-525 ◽  
Author(s):  
Alejandro Baró Pérez ◽  
Conor Lynch ◽  
Adrián L. Ferrer Hernández ◽  
Israel Borrajero Montejo ◽  
Alfredo Roque Rodríguez
Keyword(s):  
Kalman Filter ◽  
Wind Speed ◽  
Filter Bank ◽  
Weather Research And Forecasting ◽  
Forecasting Model ◽  
Model Output ◽  
Grid Model ◽  
Weather Research
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