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Coloquio // “Asimilación de datos por análogos para la validación de modelos de circulación general: un invento no tan maravilloso”

26 de mayo / / 13:00 - 14:00

JUEVES 26/05, a las 13hs:
Modo presencial:
Aula 1203, edificio 0+infinito, Ciudad Universitaria
“Asimilación de datos por análogos para la validación de modelos de circulación general: un invento no tan maravilloso”
Dr. Juan Ruiz – CIMA, DCAO, IRL-IFAECI
En esta charla contaremos la historia de un invento no tan maravilloso que consiste en combinar técnicas de aprendizaje automático con asimilación de datos para evaluar modelos de circulación general.
En la actualidad existen diversos modelos numéricos que permiten simular la dinámica del sistema climático. Para determinar la precisión con la que dichos modelos pueden capturar diferentes procesos físicos es imprescindible contar con herramientas que permitan validarlos mediante la comparación con observaciones.
La asimilación de datos es una herramienta que permite combinar modelos dinámicos con observaciones. Recientemente, la asimilación de datos permitió la definición de métodos y métricas para validar modelos numéricos en base a observaciones. Estas métricas tienen en cuenta la incertidumbre intrínseca a las simulaciones numéricas y a las observaciones.
Por otra parte, métodos de aprendizaje automático tales como la regresión por análogos permiten una aplicación eficiente que aprovecha todo el potencial de la asimilación de datos con un bajo costo computacional. En esta charla discutiremos cómo la regresión por análogos puede ser utilizada para el cálculo de métricas que permitan evaluar modelos de circulación general haciendo uso de las simulaciones existentes. En la charla mostraremos ejemplos con modelos simples (Lorenz 63) y con modelos de complejidad intermedia (SPEEDY) para mostrar el potencial de la técnica.
Juan Ruiz es docente del Departamento de Cs. de la Atmósfera y los Océanos e investigador del CONICET. Actualmente está interesado en la aplicación de técnicas de asimilación de datos para la mejora en el pronóstico a corto plazo y del uso de técnicas de aprendizaje automático en el contexto de las ciencias de la atmósfera.

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Date:
26 de mayo
Time:
13:00 - 14:00