La reducción de las previsiones climáticas estacionales utilizando modelos climáticos regionales (RCMs) se convirtió en un área emergente durante la última década debido a la representación más completa de los importantes procesos físicos a una resolución más fina que ofrecen los RCMs. Sin embargo, es crucial probar los RCMs para determinar la configuración de modelo más apropiada para un propósito particular en una región dada a través de experimentos numéricos. Así, este estudio de sensibilidad tuvo como objetivo identificar una configuración óptima en el modelo de Tiempo, Investigación y Pronóstico (WRF) sobre Etiopía. Se probaron un total de 35 simulaciones de WRF con diferentes combinaciones de esquemas de parametrización para cúmulos (CU), capa límite planetaria (PBL), microfísica de nubes (MP), radiación de onda larga (LW) y radiación de onda corta (SW) durante la temporada de verano (junio a agosto, JJA) de 2002. Las simulaciones de WRF utilizaron una configuración de dos dominios con un dominio anidado de 12 km que cubría Etiopía. Los datos de forzamiento inicial y de frontera para WRF provenían del Reanálisis del Sistema de Pronóstico Climático (CFSR). Las simulaciones se compararon con observaciones de estaciones y en cuadrícula para evaluar su capacidad para reproducir diferentes aspectos de la lluvia de JJA. Se utilizó un método de clasificación objetiva que emplea una puntuación agregada de varias estadísticas para seleccionar la configuración de modelo con mejor rendimiento. Se encontró que la lluvia de JJA era más sensible a la elección de la parametrización de cúmulos y menos sensible a la microfísica de nubes. Todas las simulaciones capturaron la distribución espacial de la lluvia de JJA con el coeficiente de correlación de patrón (PCC) variando de 0.89 a 0.94. Sin embargo, todas las simulaciones sobreestimaron la cantidad de lluvia de JJA y el número de días de lluvia. De las 35 simulaciones, una que utilizó los esquemas Grell CU, ACM2 PBL, LIN MP, RRTM LW y Dudhia SW tuvo el mejor desempeño en reproducir la cantidad y la distribución espacio-temporal de la lluvia de JJA y fue seleccionada para la reducción de la previsión operativa de CFSv2.