Nowcasting en base a extrapolación de datos de radar

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Fil: Arruti, Aldana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Arruti, Aldana, García Skabar, Yanina, Ruiz, Juan José, Vidal, Luciano
Formato: Documento de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: Centro Argentino de Meteorólogos 2023
Materias:
PRONÓSTICO A MUY CORTO PLAZO
REFLECTIVIDAD
PREDICTIBILIDAD
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12160/2433
Aporte de:
El Abrigo - Repositorio Institucional del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Servicio Meteorológico Nacional (SMN)
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spelling I63-R169-20.500.12160-24332023-08-15T15:10:13Z Nowcasting en base a extrapolación de datos de radar Arruti, Aldana García Skabar, Yanina Ruiz, Juan José Vidal, Luciano PRONÓSTICO A MUY CORTO PLAZO REFLECTIVIDAD PREDICTIBILIDAD Fil: Arruti, Aldana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Ruiz, Juan José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Un sistema de pronóstico a muy corto plazo (nowcasting) de precipitación tiene como objetivo detectar, analizar y seguir la evolución de manera objetiva de diferentes sistemas precipitantes. Los sistemas de nowcasting pueden dividirse en tres grupos: los sistemas basados en la identificación y seguimiento de objetos individuales (seguimiento de celdas), los sistemas basados en la estimación de un campo de vectores de movimiento (VM) y aquellos que incorporaron técnicas de aprendizaje automático. Por otro lado, los sistemas de nowcasting que presentan un enfoque probabilístico buscan cuantificar la incertidumbre del pronóstico a través de la estimación de la probabilidad de ocurrencia de un evento mediante un conjunto de posibles estados del sistema. Este tipo de sistemas trae numerosos beneficios ya que permite a los tomadores de decisión determinar los criterios para emitir alarmas basado en la probabilidad de superar determinados umbrales de reflectividad o precipitación. En el presente trabajo se emplean diferentes técnicas de nowcasting aplicadas al campo de reflectividad radar, con un enfoque determinístico y probabilístico y se evalúan los resultados para un conjunto de casos de sistemas precipitantes en el marco de su implementación en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. 2023-04-25T14:33:16Z 2023-04-25T14:33:16Z 2022-11 Documento de conferencia http://hdl.handle.net/20.500.12160/2433 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Centro Argentino de Meteorólogos
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