The Climate-system Historical Forecast Project: do stratosphere-resolving models make better seasonal climate predictions in boreal winter?

Using an international, multi-model suite of historical forecasts from the World Climate Research Programme (WCRP) Climate-system Historical Forecast Project (CHFP), we compare the seasonal prediction skill in boreal wintertime between models that resolve the stratosphere and its dynamics (high-top') and models that do not (low-top'). We evaluate hindcasts that are initialized in November, and examine the model biases in the stratosphere and how they relate to boreal wintertime (December-March) seasonal forecast skill. We are unable to detect more skill in the high-top ensemble-mean than the low-top ensemble-mean in forecasting the wintertime North Atlantic Oscillation, but model performance varies widely. Increasing the ensemble size clearly increases the skill for a given model. We then examine two major processes involving stratosphere-troposphere interactions (the El Niño/Southern Oscillation (ENSO) and the Quasi-Biennial Oscillation (QBO)) and how they relate to predictive skill on intraseasonal to seasonal time-scales, particularly over the North Atlantic and Eurasia regions. High-top models tend to have a more realistic stratospheric response to El Niño and the QBO compared to low-top models. Enhanced conditional wintertime skill over high latitudes and the North Atlantic region during winters with El Niño conditions suggests a possible role for a stratospheric pathway.

Desarrollo de una app para la generación preventiva de alertas sanitarias

Desde hace unos años, parece que la informática ha ido invadiendo numerosos campos de la ciencia, se ha ido consolidando como parte fundamental en el desarrollo y la tecnología y ya se puede ver como motor de la economía, las comunicaciones, el comercio e incluso, la medicina. Este trabajo se centra en la aplicación de la informática en el área de las enfermedades infecciosas, intentando contribuir con una nueva idea que revolucione el mundo de las mismas dentro de la medicina, en una situación en la que el término “Smart City” cada vez es más importante. Se trata de un sistema formado por una app para Android y una web controlada y gestionada por un médico, la cual permite identificar posibles usuarios contagiados, localizar focos de contagios y gestionar de una manera óptima, el estado y los avisos de cada usuario. En esta memoria se describe el trabajo realizado, la arquitectura del sistema, las tecnologías utilizadas, el diseño de la aplicación móvil y de la página web, su implementación, las pruebas realizadas, las conclusiones a las que se ha llegado y las posibles mejoras que se podrían incluir en el proyecto en un futuro.