dor_id: 11200

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Atmósfera", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR)

561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/

650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index

351.#.#.b: Atmósfera

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/8486/7956

100.1.#.a: Rajan, D.; Mitra, A. K.; Rizvi, S. R. H.; Paliwal, R. K.; Bohra, A. K.; Bhatia, V. B.

524.#.#.a: Rajan, D., et al. (2001). Impact of satellite derived moisture in a global numerical weather prediction model. Atmósfera; Vol. 14 No. 4, 2001. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/11200

245.1.0.a: Impact of satellite derived moisture in a global numerical weather prediction model

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

264.#.0.c: 2001

264.#.1.c: 2009-10-05

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx

884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/8486

001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/8486

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: In recent years space instruments and remote sensing tools are allowing us to look at the Earth with new eyes; they have extended the scope of vision. India has the world"s most gigantic monsoon system which is extremely important for the Indian agriculture. India gets most of its rain during four months (June to September) of the monsoon season. In July we get the highest number of tropical disturbances in the Indian oceanic region. During the month of July 1996, two low pressures and one depression formed over Indian region. The present study aims to derive the moisture profile for the period July 1996, by using remote sensing technique and their impact on the analysis-forecast system. The inclusion of satellite derived moisture in the numerical weather prediction (NWP) model results (i) the weakening monsoon flow pattern near Somalia region, (ii) the reduction of wind speeds in the south Bay of Bengal, (iii) the formation of a trough in the west coast of India, and (iv) the realistic rainfall prediction over the Orissa and Andhra Pradesh region, etc. All these effects are in contrast to the existing control and could help in better prediction of rainfall and flow pattern during the monsoon season.

773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 14 No. 4 (2001)

773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index

046.#.#.j: 2021-10-20 00:00:00.000000

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236

310.#.#.a: Trimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

handle: 072a0f9d6f99efb7

harvesting_date: 2023-06-20 16:00:00.0

856.#.0.q: application/pdf

245.1.0.b: Impact of satellite derived moisture in a global numerical weather prediction model

last_modified: 2023-06-20 16:00:00

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No entro en nada

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