Físico de la UNNE disertó en Munich sobre modelos meteorológicos
Con la colaboración de otros investigadores.
El doctor Manuel Pulido profesor de la FaCENA de la UNNE y referente en la Argentina en el estudio del cambio climático, fue uno de los disertantes principales en el International Symposium on Data Assimilation (ISDA2018) que se llevó a cabo en Munich, Alemania.En la oportunidad, Pulido disertó ante la comunidad científica sobre las técnicas actuales basadas en el aprendizaje automatizado "para inferir el error de modelo, en modelos de pronósticos meteorológicos".En los últimos años hubo un fuerte crecimiento en la cantidad de información que se posee de la atmósfera a través de múltiples instrumentos de medición. Actualmente se obtienen en una hora cientos de terabytes de datos provenientes de satélites remotos, radares meteorológicos, y otros numerosos instrumentos que miden el estado de la atmósfera.TE PUEDE INTERESAR: Falleció un hombre en otro accidente de tránsito fatalCon este caudal de información, los científicos se enfrentan al desafío de desarrollar técnicas para el análisis de "big data" destinado, en este caso, a mejorar los pronósticos meteorológicos, pero fundamentalmente enfocado en la prevención de desastres naturales. La utilización de toda esta información observacional en los pronósticos meteorológicos es lo que se denomina asimilación de datos y fue el tema del simposio.Uno de los desafíos que presenta en la actualidad la asimilación de datos, explica Pulido, es la "estimación de la incerteza de modelos". "En el grupo hemos estado trabajando hace ya cinco años en el desarrollo de una técnica que permita determinar la incerteza o error de un modelo matemático de pronósticos utilizando un conjunto de observaciones en un marco estadístico. El desarrollo está basado en lo que se denomina el algoritmo de Expectation-Maximization".Los resultados expuestos en la conferencia son el fruto de una intensa colaboración internacional, que incluyo una primera publicación en colaboración con investigadores del KAUST (Arabia Saudita) y del instituto IMT (Francia).
