Observación, climatología y pronóstico de niebla en los principales aeropuertos argentinos

• Autores: Yabra, Melina Sol
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: de Elía, Ramón; Vidal, Luciano
• Materia: NIEBLA; VISIBILIDAD; AERONAUTICA; CLIMATOLOGIA; METAR; SYNOP; PRONOSTICO; APRENDIZAJE AUTOMATICO; FOG; VISIBILITY; AVIATION; CLIMATOLOGY; SYNOP; FORECAST; MACHINE LEARNING
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

La niebla es uno de los fenómenos meteorológicos más disruptivos para el tráfico aéreo, ya que reduce la visibilidad pudiendo interrumpir las operaciones en los aeropuertos. Esta tesis doctoral se centra en estudiar las nieblas en los aeropuertos argentinos más afectados, con el objetivo de consolidar conocimientos en meteorología aeronáutica. Se revisó la literatura nacional y se consultó a expertos en observación y pronóstico de niebla. Se identificaron los aeropuertos más afectados y se realizó un estudio climatológico con 20 años de datos METAR (2000-2019), encontrando patrones comunes y posibles procesos físicos asociados. La falta de datos completos llevó a evaluar la representatividad de los informes SYNOP, concluyendo que estos pueden usarse en estudios estadísticos aeronáuticos. Se identificaron eventos de niebla y se los caracterizó en función de su duración e intensidad. El estudio de casos particulares de niebla generalizada utilizó observaciones de superficie, reanálisis ERA-5 e imágenes satelitales GOES-16, revelando la existencia de múltiples procesos de diferentes escalas actuando en el ciclo de vida de la niebla. Además, se entrenaron modelos de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de niebla a corto plazo, demostrando que los modelos observacionales mejoran la predictibilidad en comparación con otros enfoques.
Fog is one of the most disruptive weather phenomena for air traffic, as it reduces visibility and can interrupt airport operations. This doctoral thesis focuses on studying fog at the mos affected Argentine airports, aiming to consolidate knowledge in aeronautical meteorology The national literature was reviewed, and experts in fog observation and forecasting were consulted. The most affected airports were identified, and a climatological study was conducted using 20 years of METAR data (2000-2019), finding common patterns and possible associated physical processes. The lack of complete data led to an evaluation of the representativeness of SYNOP reports, concluding that they can be used in aeronautical statistical studies. Fog events were identified and characterized based on their duration and intensity. The study of particular cases of widespread fog used surface observations, ERA-5 reanalysis, and GOES-16 satellite images, revealing the existence of multiple processes at different scales acting in the fog's life cycle. Additionally, machine learning models were trained to estimate the probability of fog in the short term, demonstrating that observational models improve predictability compared to other approaches.
Fil: Yabra, Melina Sol. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.