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Despite the wealth of existing climate forecast data, only a small part is effectively exploited for sectoral applications. A major cause of this is the lack of integrated tools that allow the translation of data into useful and skillful climate information. This barrier is addressed through the development of an R package. Climate Services Toolbox (CSTools) is an easy-to-use toolbox designed and built to assess and improve the quality of climate forecasts for seasonal to multi-annual scales. The package contains process-based, state-of-the-art methods for forecast calibration, bias correction, statistical and stochastic downscaling, optimal forecast combination, and multivariate verification, as well as basic and advanced tools to obtain tailored products. Due to the modular design of the toolbox in individual functions, the users can develop their own post-processing chain of functions, as shown in the use cases presented in this paper, including the analysis of an extreme wind speed event, the generation of seasonal forecasts of snow depth based on the SNOWPACK model, and the post-processing of temperature and precipitation data to be used as input in impact models. This research has been supported by the Horizon 2020 (S2S4E; grant no. 776787), EUCP (grant no. 776613), ERA4CS (grant no. 690462), and the Ministerio de Ciencia e Innovación (grant no. FPI PRE2019-088646). Peer Reviewed "Article signat per 19 autors/es: Núria Pérez-Zanón, Louis-Philippe Caron, Silvia Terzago, Bert Van Schaeybroeck, Llorenç Lledó, Nicolau Manubens, Emmanuel Roulin, M. Carmen Alvarez-Castro, Lauriane Batté , Pierre-Antoine Bretonnière, Susana Corti, Carlos Delgado-Torres, Marta Domínguez, Federico Fabiano, Ignazio Giuntoli, Jost von Hardenberg, Eroteida Sánchez-García, Verónica Torralba, and Deborah Verfaillie"

Despite the wealth of existing climate forecast data, only a small part is effectively exploited for sectoral applications. A major cause of this is the lack of integrated tools that allow the translation of data into useful and skilful climate information. This barrier is addressed through the development of an R package. CSTools is an easy-to-use toolbox designed and built to assess and improve the quality of climate forecasts for seasonal to multi–annual scales. The package contains process-based state-of-the-art methods for forecast calibration, bias correction, statistical and stochastic downscaling, optimal forecast combination and multivariate verification, as well as basic and advanced tools to obtain tailored products. Due to the design of the toolbox in individual functions, the users can develop their own post-processing chain of functions as shown in the use cases presented in this manuscript: the analysis of an extreme wind speed event, the generation of seasonal forecasts of snow depth based on the SNOWPACK model and the post-processing of data to be used as input for the SCHEME hydrological model.

Número monográfico dedicado al "18th EMS Annual Meeting: European Conference for Applied Meteorology and Climatology 2018" We describe a methodology for ensemble member’s weighting of operational seasonal forecasting systems (SFS) based on an enhanced prediction of a climate driver strongly affecting meteorological parameters over a certain region. We have applied it to the North Atlantic Oscillation (NAO) influence on the Iberian Peninsula winter precipitation. The first step in the proposed approach is to find the best estimation of winter NAO. Skill and error characteristics of forecasted winter NAO index by different Copernicus SFS are analysed in this study. Based on these results, a bias correction scheme is proposed and implemented for the ECMWF System 5 ensemble mean of NAO index, and then a modified NAO index pdf based on Gaussian errors is formulated. Finally, we apply the statistical estimation theory to achieve the Best linear unbiased estimate of winter NAO index and its uncertainty. For this purpose, two a priori estimates are used: the bias corrected NAO index Gaussian pdf from ECMWF System 5, and a skilful winter NAO index prediction based on teleconnection with snow cover advance with normal distributed errors. The second step of the proposed methodology is to employ the enhanced NAO index pdf estimates for ensemble member’s weighting of a SFS based on a single dynamical model. The new NAO pdfs obtained in this work have been used to improve the skill of the ECMWF System 5 to predict both NAO index and precipitation over the Iberian Peninsula. We show the improvement of NAO prediction, and of winter precipitation forecasts over our region of interest, when members are weighted with the bias corrected NAO index Gaussian pdf based on ECMWF System 5 compared with the usual approach based on equiprobability of ensemble members. Forecast skill is further enhanced if the Best NAO index pdf based on an optimal combination of the two a priori NAO index estimates is used for ensemble member’s weighting. The research leading to these results has received funding from MEDSCOPE project. MEDSCOPE is cofunded by the European Commission as part of ERA4CS, an ERANET initiated by JPI Climate, grant agreement no. 690462.

In this paper we present the upgrade of a web tool designed to help in the decision making process for water reservoirs management in Spain. The tool, called S-ClimWaRe (Seasonal Climate predictions in support of Water Reservoirs management) is organized in two main displaying panels. The first one -diagnostic panel- allows the user to explore, for any water reservoir or grid point over continental Spain, the existing hydrological variability and risk linked to climate variability. The second one -forecasting panel- provides probabilistic seasonal predictions for some variables of interest. Following users’ need the tool initially covers the extended winter season (from November to March), when the North Atlantic Oscillation pattern strongly influences the hydrological interannual variability in South-Western Europe. This climate service is fully user driven with a strong commitment of users and stakeholders that has allowed continuous improvement of this tool, meeting users requirements and incorporating latest scientific progress.The latest S-ClimWaRe version -developed in the framework of the MEDSCOPE project within the European Research Area for Climate Services (ERA4CS) initiative- includes some technical enhancements requested by customers and new seasonal predictions obtained through application of two post-processing steps to ECMWF System-5 forecasts. These two steps consist of a downscaling statistical procedure and a new methodology that combines different skilful NAO forecasts to create an optimal NAO pdf that is then used to weight the ensemble members forecasts of hydrological variables. The new upgraded S-ClimWaRe web tool enriches the forecasting panel with precipitation and water inflow forecast skill, and provides additional forecasts for accumulated snowfall and temperature. A prototype based on two different hydrological models to produce the seasonal forecasts of water inflow has also been tested over a pilot dam. These hydrological models are driven by the downscaled precipitation and temperature forecasts also introduced in the web viewer. The assessment of this downscaling procedure shows promising results with respect to the existing seasonal forecasts based on a statistical approach.

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018. Dentro de una tradición de muchos años desarrollando un gran esfuerzo divulgativo del tiempo y el clima surgió el proyecto educativo METEOESCUELA, desarrollado por la Delegación Territorial de AEMET en Cantabria con la colaboración de la Consejería de Educación, Cultura y Deporte de Cantabria. El objetivo del proyecto es la creación de una red de observación meteorológica escolar, cuyos datos se comparten en un portal web (https://meteoescuela.aemet.es/cantabria). Todo ello pensado y dirigido al alumnado de quinto y sexto de Educación Primaria y de todos los cursos de Educación Secundaria Obligatoria. El proyecto se puso en marcha en el curso académico 2015-2016 y en la actualidad cuenta ya con la participación de 33 centros escolares, con una vocación de seguir creciendo a través de nuevas incorporaciones en los próximos cursos. El proyecto pretende fomentar el interés de la población escolar por la meteorología y la climatología mediante diferentes actividades: los alumnos realizan la observación meteorológica de temperatura, precipitación y meteoros, suben los datos a la web, pueden descargarlos para trabajar en el aula y participan en la elaboración de un Catálogo de Nubes y Meteoros enviando sus fotografías. La web proporciona también una serie de recursos educativos para el profesorado en temas de meteorología y climatología y se incluyen noticias divulgativas actualizadas sobre cambio climático, predicción, observaciones de un determinado episodio y otros temas de interés para el proyecto.

Número monográfico dedicado al "18th EMS Annual Meeting: European Conference for Applied Meteorology and Climatology 2018" In the frame of MEDSCOPE project, which mainly aims at improving predictability on seasonal timescales over the Mediterranean area, a seasonal forecast empirical model making use of new predictors based on a collection of targeted sensitivity experiments is being developed. Here, a first version of the model is presented. This version is based on multiple linear regression, using global climate indices (mainly global teleconnection patterns and indices based on sea surface temperatures, as well as sea-ice and snow cover) as predictors. The model is implemented in a way that allows easy modifications to include new information from other predictors that will come as result of the ongoing sensitivity experiments within the project. Given the big extension of the region under study, its high complexity (both in terms of orography and landsea distribution) and its location, different sub regions are affected by different drivers at different times. The empirical model makes use of different sets of predictors for every season and every sub region. Starting from a collection of 25 global climate indices, a few predictors are selected for every season and every sub region, checking linear correlation between predictands (temperature and precipitation) and global indices up to one year in advance and using moving averages from two to six months. Special attention has also been payed to the selection of predictors in order to guaranty smooth transitions between neighbor sub regions and consecutive seasons. The model runs a three-month forecast every month with a one-month lead time. This research has been supported by MEDSCOPE project, cofunded by the European Comission as part of ERA4CS, an ERANET initiated by JPI Climate (grant agreement 690462.5).

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018. Actualmente, la mayoría de los sistemas de predicción estacional basados en modelos AOCGC (Atmospheric Ocean Coupled Global Circulation) no tienen la suficiente habilidad para predecir el índice NAO (Oscilación del Atlántico Norte), y, por tanto, tampoco tienen habilidad para predecir la precipitación del periodo invernal sobre el sur de Europa. Por otra parte, COHEN y JONES (2011) han demostrado que parte de la variabilidad de la NAO en los meses del invierno puede ser forzada externamente por el avance de la cobertura nivosa a finales del otoño. En este estudio se intenta obtener una estimación óptima de este modo dominante de variabilidad extratropical y su incertidumbre, utilizando estimaciones a priori de NAO pronosticadas a partir de sistemas de predicción estacionales operacionales y empíricos.

Número monográfico dedicado al "18th EMS Annual Meeting: European Conference for Applied Meteorology and Climatology 2018". Under the S-ClimWaRe (Seasonal Climate prediction in support of Water Reservoirs management) initiative, a climate service to support decision-making process by water managers in Spanish reservoirs has been developed. It consists in a web-based toolbox jointly designed with stakeholders. The website is organized in two main areas. The first one allows the user to explore, for any water reservoir or grid point over continental Spain, the existing hydrological variability and risk linked to climate variability. This is performed through a set of indicators obtained from time series of hydrological and meteorological observations and North Atlantic Oscillation (NAO) index, identified as main climate driver in this geographical region. The second main area provides seasonal forecasts of NAO and both reservoir inflow and precipitation, complemented by information on probabilistic forecasts skill. Currently the NAO index is the only driver implemented for display, and forecasts come from a statistical forecasting system developed only for the extended winter NDJFM period. Through the MEDSCOPE (MEDiterranean Services Chain based On climate PrEdictions) project new sources of predictability and relationships with different climate drivers will be explored. Forecast skill improvement is expected after the combination and weighting of ensemble members of the Copernicus seasonal forecasting systems. These forecasts will feed more sophisticated hydrological models. The toolbox has been flexible designed with respect to sources of seasonal forecasts and extension to additional drivers, variables and seasons. In this way, user requirements and scientific progress will be easily incorporated to new versions of this climate service. The research leading to these results has received funding from EUPORIAS and MEDSCOPE projects. EUPORIAS was funded by the European Commission through the 7th Framework Programme for Research, grant agreement 308291. MEDSCOPE is co-funded by the European Commission as part of ERA4CS, an ERA-NET initiated by JPI Climate, grant agreement 690462.

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018. La iniciativa MedCOF forma parte de la red de los Foros Climáticos Regionales de Perspectivas del Clima (RCOF, por sus siglas en inglés) y su ámbito de actuación se centra en la región mediterránea. Los RCOF están reconocidos como uno de los principales elementos del Marco Mundial de Servicios Climáticos (GFCS, por sus siglas en inglés) liderado por la OMM. MedCOF se lanzó en junio de 2013 y desde entonces ha venido elaborando dos predicciones estacionales consensuadas anuales (verano e invierno) para todo el Mediterráneo. MedCOF incluye a 34 países con sus respectivos servicios meteorológicos nacionales, así como centros de investigación activos en el campo de la predicción estacional. El objetivo general de MedCOF es reforzar la colaboración entre los países mediterráneos y, en particular, entre las Asociaciones Regionales I y VI de la OMM, para desarrollar capacidades del Sistema de Información de Servicios Climáticos en el marco del GFCS. En particular, MedCOF tiene como prioridades: i) la explotación óptima de todos los recursos de información sobre predicción estacional; ii) la necesidad de proporcionar una respuesta coordinada y acordada de todos los servicios meteorológicos de la región ante la creciente demanda de información a escala estacional; iii) organización de actividades de formación y iv) aumentar la cooperación en tareas que requieren recursos que en muchos casos exceden las capacidades de los servicios meteorológicos individuales. En esta comunicación se describirá en detalle el funcionamiento y desarrollo pasado de esta iniciativa y su posible evolución en el marco de la reformulación que se pretende dar a los RCOF desde la OMM.

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018. La herramienta web diseñada para apoyar la gestión de los embalses en España, es fruto del equipo multidisciplinar formado en S-ClimWaRe, el servicio climático cuyo objetivo es avanzar en la gestión del agua en España. En el presente artículo se explicarán sus dos facetas, diagnóstico y pronóstico. La primera permite al usuario explorar, sobre un grid o en cualquier embalse, el riesgo y la variabilidad hidrológica ligados a la variabilidad climática. Esto se lleva a cabo por medio de un conjunto de diagnósticos obtenidos de las series temporales de observaciones hidrológicas y meteorológicas y un conjunto de «drivers» o impulsores climáticos. La otra faceta de esta herramienta se refiere al ámbito de la predicción, suministrando pronósticos estacionales que incluyen la pericia del sistema.

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018. El objetivo del presente estudio es analizar los avisos de aeródromo de helada y nieve de los aeropuertos de Vitoria y Pamplona desde la perspectiva del usuario: conocer su grado de satisfacción con los avisos emitidos y entender mejor las consecuencias que tienen en sus actividades la emisión de un aviso y cuestiones como la antelación con la que se emiten o los umbrales previstos. El estudio ha permitido identificar una serie de mejoras en el procedimiento de elaboración de dichos avisos, las cuales está previsto que se incorporen a la normativa de AEMET.

Las predicciones a largo plazo proporcionan un abanico de posibles cambios en las condiciones atmosféricas de un cierto mes, estación o año venidero, con respecto a los denominados valores normales. Debido a la naturaleza caótica de la atmósfera, es imposible predecir las variaciones diarias del tiempo en una localidad específica con meses de antelación. Incluso es imposible predecir con exactitud el tiempo promedio en zonas de cierta amplitud. En este capítulo se examinan estos conceptos punto por punto y se describe qué pueden aportar estas predicciones a largo plazo a la sociedad.

Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018. El objetivo principal del proyecto MEDSCOPE es mejorar la pericia (skill) de la predicción a escala estacional sobre el área mediterránea y demostrar su aplicabilidad en una colección de sectores seleccionados. En esta línea, se propone el desarrollo de un modelo empírico de predicción que complete la información proporcionada por los sistemas basados en modelos dinámicos. Se presenta una primera versión del mismo y su comparación con la pericia de otros sistemas basados en modelos dinámicos. El modelo empírico está basado en regresión lineal múltiple, usando la temperatura promedio en superficie y la precipitación acumulada como predictandos, e índices climáticos globales (patrones de teleconexión globales e índices basados en temperaturas de la superficie del mar (SST) y cobertura de hielo y nieve) como predictores. Su implementación permite modificar la lista de predictores de forma sencilla, lo que permitirá incorporar la información de nuevos índices que se obtengan de los experimentos de sensibilidad actualmente en curso realizados con modelos en el marco del mencionado proyecto MEDSCOPE. Dada la extensión del área estudiada, su gran complejidad (tanto orográfica como por distribución tierra-océano), y su situación geográfica, cada zona se ve afectada por diferentes factores en diferentes momentos del año. Por ello, se ha dividido el área geográfica en estudio en 10 regiones, en cada una de las cuales el modelo utiliza diferentes grupos de predictores, que también son diferentes para diferentes estaciones del año. El modelo genera cada mes un pronóstico para los tres meses siguientes.

S-CimWaRe es el resultado de un grupo de trabajo multidisciplinar impulsado por AEMET y la Direccion General del Agua creado con el objetivo de desarrollar un servicio climatico experimental para el apoyo a la gestion de los embalses en Espana. Este proyecto forma parte de las actividades de implementacion en Espana del Marco Mundial de Servicios Climaticos y se desarrolla como un caso de estudio dentro del proyecto europeo FP7 EUPORIAS que trabaja en el desarrollo de sistemas de prevision de impactos a escala estacional y decadal para el apoyo a la toma de decisiones dependientes del clima. En S-ClimWaRe se han seleccionado 4 embalses de las cuencas del Duero, Tajo, Ebro y Guadalquivir en los que se esta probando la utilizacion de las predicciones climaticas estacionales (Pouget et al., 2015). El proyecto combina datos de observacion hidrologicos y meteorologicos, el sistema estadistico de prediccion estacional de aportaciones que se describe en este documento y un modelo de prevision de riesgos de los embalses, SIMRISK, que fue desarrollado por la Universidad Politecnica de Valencia (Andreu et al., 1996). Asi mismo, el proyecto contempla la formacion en los temas que se van desarrollando, actividades de divulgacion y un activo foro de encuentro entre los agentes implicados. Este documento es un extracto del documento de referencia que con el titulo “Sistema Estadistico de Prediccion Estacional para la Gestion de los Embalses en Espana” sera pub