Desarrollo e implementación del producto RQPE-RMA

• Autores: Giménez, Diego; Rugna, Martín; Vidal, Luciano; de Elía, Ramón; Giordano, Leandro
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: RADAR METEOROLÓGICO; PRECIPITACIÓN; SINARAME
• Institución: Servicio Meteorológico Nacional

Fil: Giménez, Diego. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.
Fil: Rugna, Martín Ezequiel. 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: 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.
Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.
Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina.
La estimación cuantitativa de precipitación derivada de radar meteorológico (RQPE, por sus siglas en inglés Radar Quantitative Precipitation Estimation) tiene un rol vital en diversas aplicaciones hidrológicas, como por ejemplo el manejo de inundaciones urbanas. En esta Nota Técnica se describe la metodología desarrollada e implementada en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para la estimación cuantitativa de precipitación a partir de los datos del radar meteorológico RMA del SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorológicos). El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) corrección de atenuación por presencia de hidrometeoros; (2) estimación de índice de calidad de los datos; (3) control de calidad multivariable de los datos; (4) conversíón a precipitacion dentro del volumen escaneado; y (5) acumulacion de precipitacion dentro de una ventana temporal. La metodología propuesta se aplicó sobre el radar meteorológico RMA2 ubicado en el predio del Instituto Nacional del Agua en Ezeiza (Buenos Aires). Los períodos empleados para su desarrollo fueron los semestres de primavera/verano (octubre a marzo) entre los años 2017 y 2019 para minimizar los efectos debidos a contaminación por banda brillante. En términos generales el control de calidad de los datos ha mostrado una efectividad significativa al momento de clasificar los ecos de reflectividad en lluvia/no lluvia y mitigar el efecto de las interferencias electromagnéticas. Los resultados muestran que la metodología propuesta es un punto de partida satisfactorio dejando varios aspectos a trabajar en el futuro: clasificación de hidrometeoros, corrección de banda brillante, desarrollo de un escaneo híbrido, extrapolación de la precipitación a nivel del suelo, aplicación de una relación Z-R específica para distintos tipos de hidrometeoros; entre otros aspectos de mejora.
Quantitative Precipitation Estimation (QPE) derived from radar data is considered vital for several hydrological applications, e.g. urban flooding. The methodology proposed in this Technical Note for constructing radar QPE uses a multi-step approach: 1) attenuation correction, 2) data quality index estimation, 3) multiparameter quality control, 4) conversion from reflectivity to rainfall, 5) accumulation within a time range. This methodology was applied to two spring/summer seasons (2017/2018 and 2018/2019) using the RMA2 data located near Buenos Aires. The quality control step produced good results, separating echoes from precipitation from those from non-precipitation targets, and eliminating electromagnetic interference. This methodology also leaves the door open for working towards hydrometeor classification, bright band correction, hybrid scan QPE, extrapolation to surface rainfall intensity, among others.