stringtranslate.com

Red de aplicaciones de pronóstico del clima

Climate Forecast Applications Network (CFAN) es una empresa que desarrolla herramientas de previsión meteorológica y climática y proporciona servicios de investigación y consultoría para gestionar los riesgos meteorológicos y climáticos. CFAN fue iniciado en 2006 por Judith Curry y Peter Webster en el programa VentureLab del Instituto de Innovación Empresarial de Georgia Tech . [1]

Fondo

Aplicaciones de pronóstico climático en Bangladesh fue uno de los primeros proyectos de CFAN. [2] [3] En 1998, el 60% de Bangladesh sufrió inundaciones durante más de tres meses cuando el río Brahmaputra y el Ganges se inundaron simultáneamente. CFAN desarrolló un modelo de pronóstico hidrológico de 1 a 10 días en 2000, y el modelo entró en funcionamiento en 2003. El Sistema Regional Integrado de Alerta Temprana contra Riesgos Múltiples (RIMES), con sede en Bangkok, Tailandia, continúa utilizando el modelo para Bangladesh. Después de tres años de inundaciones estivales en Pakistán, se desarrolló un modelo para el valle del Indo, pero las autoridades paquistaníes no lo han utilizado. [4] CFAN ha seguido pidiendo mejores pronósticos meteorológicos para el sur de Asia, particularmente después del efecto del ciclón Nargis en Myanmar [5] y la marejada ciclónica del súper tifón Haiyan .

Recepción

En Global Flood Hazard: Applications in Modeling, Mapping, and Forecasting , CFAN fue llamado un "ejemplo notable" para los procesos de alerta temprana de inundaciones, y su sistema fue elogiado por su efectividad y costo. [6] Sus pronósticos probabilísticos están disponibles en línea para los clientes y pueden usarse para la gestión operativa y de desastres. [7] En Reducción de desastres: sistemas de alerta temprana para el cambio climático , se cita a CFAN como un ejemplo de "redes y compromisos institucionales fuertes" que han facilitado el desarrollo de esquemas de pronóstico de inundaciones y su aplicación, a nivel internacional. [8] En Flood Forecasting: A Global Perspective, las predicciones de CFAN sobre el momento de las inundaciones en Bangladesh y el riesgo de inundaciones para el río Brahmaputra se caracterizaron como "hábiles" a pesar de la "considerable sobreestimación o subestimación de las magnitudes máximas", siendo las predicciones para el Ganges "menos hábiles". . [9]

Referencias

  1. ^ "Mejora de las predicciones de inundaciones en los países en desarrollo". www.news.gatech.edu . Consultado el 14 de febrero de 2020 .
  2. ^ Webster, P y col. (2010) Pronósticos probabilísticos de alcance extendido de las inundaciones del Ganges y Brahmaputra en Bangladesh. Boletín de la Sociedad Meteorológica Estadounidense http://webster.eas.gatech.edu/Papers/BAMS_Webster_etal_2010.pdf
  3. ^ Subbiah, AR; Fakhruddin, SHM (2008). Aplicación del pronóstico climático a largo plazo en beneficio de la sociedad: experiencias de las inundaciones de Bangladesh de 2007. Conferencia Internacional sobre Riesgos y Desastres. pag. 8 - a través de Researchgate.net.
  4. ^ Qué puede hacer Pakistán para mejorar su gestión de inundaciones, por Khurram Husain, Herald, 29 de noviembre de 2016 http://herald.dawn.com/news/1152876
  5. ^ El ejemplo de Bangladesh para un mundo post-Nargis, por Andrew Freedman Washington Post, 14 de mayo de 2008 http://voices.washingtonpost.com/capitalweathergang/2008/05/tropical_cyclone_nargis_ Which.html
  6. ^ Schumann, Guy J.-P.; Bates, Paul D.; Apel, Heiko; Arónica, Giuseppe T. (18 de julio de 2018). Peligro de inundación global: aplicaciones en modelado, cartografía y previsión. John Wiley e hijos. pag. 120.ISBN​ 978-1-119-21786-2.
  7. ^ Mohanty, Universidad de California; Mohapatra, M.; Singh, OP; Bandyopadhyay, BK; Rathore, LS (12 de octubre de 2013). Monitoreo y predicción de ciclones tropicales en el Océano Índico y cambio climático. Medios de ciencia y negocios de Springer. ISBN 978-94-007-7720-0.
  8. ^ Singh, Ashbindu; Zommers, Zinta (12 de mayo de 2014). Reducción de desastres: sistemas de alerta temprana para el cambio climático. Saltador. pag. 170.ISBN​ 978-94-017-8598-3.
  9. ^ Adams, Thomas E.; Pagano, Thomas C. (4 de abril de 2016). Previsión de inundaciones: una perspectiva global. Prensa académica. págs. 401–403. ISBN 978-0-12-801859-0.