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jueves, enero 1, 2026

Lanza Unison Prometeus, programa para pronosticar lluvias, clima y temperaturas y condiciones al noroeste de México

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Hermosillo, Sonora. 05 de julio de 2021.- Este lunes fue lanzado el proyecto de Pronóstico Meteorológico de la Universidad de Sonora (Prometeus) que permitirá obtener predicciones climáticas como lluvias, temperaturas mínimas y máximas, viento, humedad relativa y más condiciones en el noroeste del país.

Prometeus tiene como base el programa Weather Reaserch Forecastin (WRF), creado por el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de Estados Unidos: permite una simulación atmosférica con la que es posible establecer predicciones con mayor exactitud y que es, además, una herramienta utilizada por científicos a nivel mundial.

Carlos Manuel Minjárrez Sosa, responsable del proyecto y adscrito al Departamento de Física, detalló que se trabajó en este proyecto durante aproximadamente un año junto a investigadores de la institución educativa y también de Arizona.

“Nos ofrece un modelo de alta resolución espacial, ¿y qué es eso? Que es un modelo con una cuadrícula muy fina, tan fina como el poder de cómputo nos lo pueda resolver, y que tiene ciertas ventajas que otros modelos que se ofrecen no tienen.

En ese sentido, la posibilidad de hacer ese mallado tan fino no exige mucho más que otros modelos y es el esfuerzo que estamos desarrollando tanto investigación como divulgación en la División de Ciencias Exactas y Naturales”.

Agregó que “esta primera etapa fue apoyada por el Departamento de Física y el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Sonora”.

Estos pronósticos podrán ser consultados desde este momento en el sitio web www.meteodatos.unison.mx, aunque se plantea llevar estos datos también a las redes sociales como Twitter para mayor accesibilidad.

Trabajaron también en el proyecto Julio Waissman Vilanova, del Departamento de Matemáticas; Daniel Mendoza Camacho, del Departamento de Matemáticas; Aracely Dzul Campos; Victor Manuel Ibarra Encinas, estudiante de la Maestría en Ciencias de Datos.

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