Resumen Se realizó un estudio de caso de varias configuraciones de modelos de pronóstico numérico para evaluar la habilidad de los mismos en el pronóstico de la intensidad y trayectoria de los ciclones tropicales. Para ello se seleccionaron 4 configuraciones del dominio de cómputo con 27-9 y 18-6 km de resolución para el HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) y 4 configuraciones para el WRF (Weather Research and Forecasting Model), empleando el núcleo dinámico NMM (Non-hydrostatic Mesoscale Model) con la opción de seguimiento de vórtice. Se realizaron las simulaciones correspondientes al huracán Irma desde el 1ro al 12 de septiembre del 2017 inicializadas con salidas de pronóstico del GFS (Global Forecast System). En la evaluación realizada no se observaron diferencias notables entre las 8 configuraciones, aunque fue deficiente el pronóstico de la intensidad del huracán Irma, con un error en el pronóstico de la velocidad máxima del viento superior a los 50 km/h. La comparación de las salidas de cada configuración con los registros de las boyas y estaciones meteorológicas de superficie evidenció que el comportamiento de las variables viento y presión atmosférica tiene una tendencia similar a los valores registrados en las estaciones, con errores inferiores a los 3.8 m/s para la velocidad del viento y 3 hPa para la presión atmosférica. La configuración que mostró mejor habilidad para el pronóstico de ciclones tropicales fue HWRF_18-6-m (referida al modelo y la resolución horizontal empleada), aunque es la que más capacidad de cómputo requiere.

Heavy rainfall events, typically associated with tropical cyclones (TCs), provoke intense flooding, consequently causing severe losses to life and property. Therefore, the amount and distribution of rain associated with TCs must be forecasted precisely within a reasonable time to guarantee the protection of lives and goods. In this study, the skill of the Numerical Tool for Hurricane Forecast (NTHF) for determining rainfall pattern, average rainfall, rainfall volume, and extreme amounts of rain observed during TCs is evaluated against Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) data. A sample comprising nine systems formed in the North Atlantic basin from 2016 to 2018 is used, where the analysis begins 24 h before landfall. Several statistical indices characterising the abilities of the NTHF and climatology and persistence model for rainfalls (R-CLIPER) for forecasting rain as measured by the TRMM are calculated at 24, 48, and 72 h forecasts for each TC and averaged. The model under consideration presents better forecasting skills than the R-CLIPER for all the attributes evaluated and demonstrates similar performances compared with models reported in the literature. The proposed model predicts the average rainfall well and presents a good description of the rain pattern. However, its forecast of extreme rain is only applicable for 24 h.