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Uno de los desafíos en la generación de análisis y pronósticos regionales es lograr una definición adecuada de su condición de borde. En particular, para un sistema de asimilación de datos regional es importante estudiar el impacto de la forma en que se relaja el estado del modelo a las condiciones de borde, ya que esto puede generar un deterioro en la calidad del análisis y por ende los pronósticos. En este trabajo se propone un posible tratamiento para sortear estas dificultades examinando la sensibilidad en los análisis y pronósticos de un sistema regional de asimilación de datos y pronóstico por ensamble Local Ensemble Transform Kalman Filter – Weather Research and Forecasting Model (LETKF- WRF), incorporando la información del modelo global conducente GEFS como condición de borde y utilizando la técnica spectral nudging (SN). Se realizaron experimentos numéricos en un período de 2 meses, evaluando el impacto de la técnica SN en los análisis y pronósticos generados, utilizando un ensamble multi-esquema de 20 miembros, compuesto por combinaciones entre parametrizaciones de cumulus y capa límite planetaria. Los resultados obtenidos muestran que la implementación del SN junto al sistema de asimilación de datos impacta de manera positiva, mejorando el desempeño de las variables de circulación y termodinámicas tanto en los análisis como en los pronósticos. Más aun, se destaca que la implementación de dicha técnica es factible y posee un gran potencial para mejorar los análisis y pronósticos regionales, que deberá seguir siendo estudiado en profundidad con nuevos experimentos.

IMPACTO DE LA INCLUSIÓN DEL NUDGING ESPECTRAL EN LOS AN ´ ALISIS Y PRONÓSTICOS REGIONALES GENERADOS CON EL LETKF-WRF