Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo

Mostrar todas las versiones(3)

El sudeste de Sudamérica y en particular la zona centro de Argentina son regiones caracterizadas por la ocurrencia de sistemas convectivos intensos que producen fenómenos meteorológicos con un gran impacto social y económico, como son precipitaciones intensas, fuertes vientos, granizo, inundaciones...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Maldonado, Paula Soledad
Formato: Tesis Doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
ASIMILACION DE DATOS
ESCALA CONVECTIVA
RADAR METEOROLOGICO
PRONOSTICO POR ENSAMBLES
FENOMENOS METEOROLOGICOS DE ALTO IMPACTO
WRF-LETKF
SCALE- LETKF
DATA ASSIMILATION
CONVECTIVE SCALE
WEATHER RADAR
ENSEMBLE FORECASTING
HIGH-IMPACT WEATHER EVENTS
SCALE-LETKF
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7321_Maldonado
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id todo:tesis_n7321_Maldonado
record_format dspace
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-134
collection Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA)
language Español
orig_language_str_mv Español
topic ASIMILACION DE DATOS
ESCALA CONVECTIVA
RADAR METEOROLOGICO
PRONOSTICO POR ENSAMBLES
FENOMENOS METEOROLOGICOS DE ALTO IMPACTO
WRF-LETKF
SCALE- LETKF
DATA ASSIMILATION
CONVECTIVE SCALE
WEATHER RADAR
ENSEMBLE FORECASTING
HIGH-IMPACT WEATHER EVENTS
WRF-LETKF
SCALE-LETKF
spellingShingle ASIMILACION DE DATOS
ESCALA CONVECTIVA
RADAR METEOROLOGICO
PRONOSTICO POR ENSAMBLES
FENOMENOS METEOROLOGICOS DE ALTO IMPACTO
WRF-LETKF
SCALE- LETKF
DATA ASSIMILATION
CONVECTIVE SCALE
WEATHER RADAR
ENSEMBLE FORECASTING
HIGH-IMPACT WEATHER EVENTS
WRF-LETKF
SCALE-LETKF
Maldonado, Paula Soledad
Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
topic_facet ASIMILACION DE DATOS
ESCALA CONVECTIVA
RADAR METEOROLOGICO
PRONOSTICO POR ENSAMBLES
FENOMENOS METEOROLOGICOS DE ALTO IMPACTO
WRF-LETKF
SCALE- LETKF
DATA ASSIMILATION
CONVECTIVE SCALE
WEATHER RADAR
ENSEMBLE FORECASTING
HIGH-IMPACT WEATHER EVENTS
WRF-LETKF
SCALE-LETKF
description El sudeste de Sudamérica y en particular la zona centro de Argentina son regiones caracterizadas por la ocurrencia de sistemas convectivos intensos que producen fenómenos meteorológicos con un gran impacto social y económico, como son precipitaciones intensas, fuertes vientos, granizo, inundaciones y actividad eléctrica. Por lo tanto, avanzar en el conocimiento de estos fenómenos y en la capacidad de pronosticar en forma eficaz la ocurrencia de los mismos es una preocupación primordial en nuestra región y al mismo tiempo un desafío científico actual a nivel internacional. Un potencial enfoque que permite mejorar la condición inicial de los pronósticos de fenómenos severos es acoplar modelos numéricos regionales en alta resolución con sistemas de asimilación de datos y contar con observaciones que posean la suficiente resolución espacio tempo ral para capturar los procesos asociados a la escala convectiva. El objetivo general del presente trabajo es contribuir al desarrollo a nivel nacional y regional de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo de eventos meteorológicos de alto impacto que, a su vez, sea factible de ser transferido para su uso operativo. Para ello se implementó un sistema de asimilación de datos de radar basado en el filtro de Kalman por ensambles transformado y localizado (LETKF) que permite asimilar observaciones de velocidad radial y reflectividad. Se evaluó su desempeño en dos situaciones de convección húmeda profunda, considerando diferentes modos de organización de la convección y empleando dos modelos numéricos de la atmósfera para explorar distintos aspectos en el diseño experimental, como es la aplicación de una estrategia de asimilación utilizando dominios anidados. Por un lado, se acopló el LETKF con el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting (WRF) para asimilar observaciones sintéticas de radar. Se exploró la sensibilidad del sistema WRF-LETKF a las perturbaciones aleatorias empleadas para generar un ensamble de condiciones iniciales y de borde en escala convectiva y también la sensibilidad a parámetros del método LETKF, como son la localización y la inflación de la matriz de covarianza de los errores. Por otro lado, se acopló el LETKF con el modelo regional Scalable Computing for Advanced Library and Environment (SCALE-RM) para asimilar observaciones reales del radar RMA1-Córdoba perteneciente al SIstema NAcional de RAdares Meteorológicos (SINARAME). Se analizó el desempeño del sistema SCALE-LETKF para un caso de estudio de una tormenta supercelular que tuvo lugar durante la campaña de medición Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observations (RELAMPAGO). Los resultados obtenidos muestran que la asimilación de datos de radar impacta positivamente la representación de la ubicación, intensidad y tiempo de ocurrencia de los sistemas convectivos, a la vez que contribuye en forma eficaz en el pronóstico de fenómenos severos como lluvias intensas y ráfagas en superficie. El sistema WRF-LETKF presenta gran sensibilidad al tipo de perturbaciones empleadas para generar el ensamble de condiciones iniciales y de borde, y una mayor sensibilidad a modificaciones en la escala de localización horizontal que en el parámetro de inación. El sistema SCALE-LETKF reproduce en forma acertada y consistente la dinámica de la supercelda simulada, por lo que el conjunto de datos generado resulta de gran valor para el estudio detallado de los procesos asociados a convección húmeda profunda en nuestra región. De esta forma, los experimentos numéricos realizados permiten destacar aspectos que resultan relevantes para el diseño de un sistema de asimilación de datos de radar en escala convectiva, ponen en evidencia la factibilidad de su implementación con los recursos computacionales adecuados y demuestran el enorme potencial de este método para el desarrollo de un sistema de pronósticos por ensambles en escala convectiva en nuestro país.
format Tesis Doctoral
author Maldonado, Paula Soledad
author_facet Maldonado, Paula Soledad
author_sort Maldonado, Paula Soledad
title Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
title_short Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
title_full Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
title_fullStr Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
title_full_unstemmed Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
title_sort implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo
publishDate 2022
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7321_Maldonado
work_keys_str_mv AT maldonadopaulasoledad implementacionyevaluaciondeunsistemadeasimilaciondedatosderadarmeteorologicoenescalaconvectivaparaeldesarrollodeunsistemadepronosticoporensamblesamuycortoplazo
AT maldonadopaulasoledad implementationandevaluationofaconvectivescaleweatherradardataassimilationsystemforthedevelopmentofaveryshortrangeensembleforecastingsystem
_version_ 1782029048753422336
spelling todo:tesis_n7321_Maldonado2023-10-03T13:18:13Z Implementación y evaluación de un sistema de asimilación de datos de radar meteorológico en escala convectiva para el desarrollo de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo Implementation and evaluation of a convective-scale weather radar data assimilation system for the development of a very short-range ensemble forecasting system Maldonado, Paula Soledad ASIMILACION DE DATOS ESCALA CONVECTIVA RADAR METEOROLOGICO PRONOSTICO POR ENSAMBLES FENOMENOS METEOROLOGICOS DE ALTO IMPACTO WRF-LETKF SCALE- LETKF DATA ASSIMILATION CONVECTIVE SCALE WEATHER RADAR ENSEMBLE FORECASTING HIGH-IMPACT WEATHER EVENTS WRF-LETKF SCALE-LETKF El sudeste de Sudamérica y en particular la zona centro de Argentina son regiones caracterizadas por la ocurrencia de sistemas convectivos intensos que producen fenómenos meteorológicos con un gran impacto social y económico, como son precipitaciones intensas, fuertes vientos, granizo, inundaciones y actividad eléctrica. Por lo tanto, avanzar en el conocimiento de estos fenómenos y en la capacidad de pronosticar en forma eficaz la ocurrencia de los mismos es una preocupación primordial en nuestra región y al mismo tiempo un desafío científico actual a nivel internacional. Un potencial enfoque que permite mejorar la condición inicial de los pronósticos de fenómenos severos es acoplar modelos numéricos regionales en alta resolución con sistemas de asimilación de datos y contar con observaciones que posean la suficiente resolución espacio tempo ral para capturar los procesos asociados a la escala convectiva. El objetivo general del presente trabajo es contribuir al desarrollo a nivel nacional y regional de un sistema de pronóstico por ensambles a muy corto plazo de eventos meteorológicos de alto impacto que, a su vez, sea factible de ser transferido para su uso operativo. Para ello se implementó un sistema de asimilación de datos de radar basado en el filtro de Kalman por ensambles transformado y localizado (LETKF) que permite asimilar observaciones de velocidad radial y reflectividad. Se evaluó su desempeño en dos situaciones de convección húmeda profunda, considerando diferentes modos de organización de la convección y empleando dos modelos numéricos de la atmósfera para explorar distintos aspectos en el diseño experimental, como es la aplicación de una estrategia de asimilación utilizando dominios anidados. Por un lado, se acopló el LETKF con el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting (WRF) para asimilar observaciones sintéticas de radar. Se exploró la sensibilidad del sistema WRF-LETKF a las perturbaciones aleatorias empleadas para generar un ensamble de condiciones iniciales y de borde en escala convectiva y también la sensibilidad a parámetros del método LETKF, como son la localización y la inflación de la matriz de covarianza de los errores. Por otro lado, se acopló el LETKF con el modelo regional Scalable Computing for Advanced Library and Environment (SCALE-RM) para asimilar observaciones reales del radar RMA1-Córdoba perteneciente al SIstema NAcional de RAdares Meteorológicos (SINARAME). Se analizó el desempeño del sistema SCALE-LETKF para un caso de estudio de una tormenta supercelular que tuvo lugar durante la campaña de medición Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observations (RELAMPAGO). Los resultados obtenidos muestran que la asimilación de datos de radar impacta positivamente la representación de la ubicación, intensidad y tiempo de ocurrencia de los sistemas convectivos, a la vez que contribuye en forma eficaz en el pronóstico de fenómenos severos como lluvias intensas y ráfagas en superficie. El sistema WRF-LETKF presenta gran sensibilidad al tipo de perturbaciones empleadas para generar el ensamble de condiciones iniciales y de borde, y una mayor sensibilidad a modificaciones en la escala de localización horizontal que en el parámetro de inación. El sistema SCALE-LETKF reproduce en forma acertada y consistente la dinámica de la supercelda simulada, por lo que el conjunto de datos generado resulta de gran valor para el estudio detallado de los procesos asociados a convección húmeda profunda en nuestra región. De esta forma, los experimentos numéricos realizados permiten destacar aspectos que resultan relevantes para el diseño de un sistema de asimilación de datos de radar en escala convectiva, ponen en evidencia la factibilidad de su implementación con los recursos computacionales adecuados y demuestran el enorme potencial de este método para el desarrollo de un sistema de pronósticos por ensambles en escala convectiva en nuestro país. Intense convective systems frequently develop in Southeastern South America and particularly in central Argentina and produce high-impact weather events causing significant economic and societal damage, such as heavy rainfall, strong winds, hail, floods, and lightning. Therefore, improving our knowledge of these phenomena and enhancing the ability to forecast their occurrence is of primary concern in our region and a current challenge for the international scientific community. A potential approach to improve the initial condition of severe weather events forecasts is to couple high-resolution regional numerical models with data assimilation systems and to have observations with sufficient spatiotemporal resolution to retrieve the convective-scale processes. The main objective of this work is to contribute both nationally and regionally to the development of a very short-range ensemble forecasting system for high-impact weather events, which could be feasible to transition from research to operations. Hence, a radar data assimilation system based on the Localized Transformed Ensemble Kalman Filter (LETKF) method was implemented to assimilate radial velocity and reflectivity observations. Its performance was evaluated in two situations of deep moist convection, considering different convection organization modes and using two numerical weather prediction models to explore diverse aspects of the experimental design, such as applying a nested-domain assimilation strategy. On the one hand, the LETKF was coupled with the Weather Research and Forecasting model (WRF) to assimilate synthetic radar observations. We explored the sensitivity of the WRF-LETKF system to the type of random perturbations employed to generate a convective-scale ensemble of initial and boundary conditions and the sensitivity to LETKF parameters such as localization and ination of the error covariance matrix. On the other hand, the LETKF was coupled with the Scalable Computing for Advanced Library and Environment regional model (SCALE-RM) to assimilate actual radar observations from the RMA1-Córdoba radar belonging to the Argentinian national weather radar network (SINARAME). We analyzed the performance of the SCALE-LETKF system for a case study of a supercellular storm that took place during the Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observations (RELAMPAGO) eld campaign. Results show that assimilation of radar observations positively impacts the representation of the convective system’s location, intensity, and time of occurrence while improving the prediction of severe weather events such as heavy rain and surface wind gusts. The WRF-LETKF system presents high sensitivity to the random perturbations used to generate the initial and boundary conditions ensemble. Additionally, it shows greater sensitivity to changes in the horizontal localization scale than in the ination parameter. The SCALE-LETKF system accurately and consistently reproduces the simulated supercell’s dynamics, making the generated dataset of great value for a detailed study of the processes associated with deep moist convection in our region. The numerical experiments carried out allows us to highlight some of the most relevant aspects for the design of a convective-scale radar data assimilation system, to emphasize the feasibility of its implementation with adequate computational resources, and to demonstrate the enormous potential of this method for developing a convective scale ensemble forecasting system in our country. Fil: Maldonado, Paula Soledad. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2022 Tesis Doctoral PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7321_Maldonado

Ejemplares similares