Climatología de ecos no meteorológicos de la red de radares SINARAME

• Autores: Giménez, Diego; Vidal, Luciano; Rugna, Martín; de Elía, Ramón; Giordano, Leandro
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: RADAR METEOROLÓGICO; ECOS NO METEOROLÓGICOS; CLIMATOLOGÍA
• 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: 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: 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: 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 presencia de ecos no meteorológicos como interferencias electromagnéticas, tienen un impacto significativo en las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorológicos, como es el caso de las estimaciones cuantitativas de precipitación. Las climatologías de reflectividad, si bien se han utilizado para estudiar la distribución espacial de la precipitación en diferentes regiones geográficas, también han sido empleadas para la elaboración de mapas de frecuencia de ecos no meteorológicos persistentes, como ser ecos de tierra e interferencias electromagnéticas. Esta Nota Técnica presenta el primer análisis climatológico de ecos no meteorológicos realizado en Argentina usando la nueva red de radares RMA que conforman el SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorológicos). Se describe la metodología desarrollada e implementada en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para determinar los mapas de ecos de tierra e interferencias electromagnéticas a nivel nacional para 11 radares RMA con el objetivo de realizar una caracterización de los sitios en el marco del uso de los datos tanto para la estimación cuantitativa de precipitación como para la vigilancia meteorológica operativa. El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) análisis climatológico basado en reflectividad de radar a partir de volúmenes sin presencia de ecos meteorológicos para la elevación de antena más baja; (2) identificación de áreas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagnética; (3) separación de ecos de tierra de ecos de interferencia electromagnética; (4) generación de mapas de ecos no meteorológicos. El período analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una sólida caracterización de los sitios de radar en términos estadísticos respecto a la persistencia de los ecos no meteorológicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando además en el análisis la topografía, obstáculos naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagación anómala, entre otros.
Quantitative Precipitation Estimation (QPE) is rather sensitive to non-meteorological echoes such as ground clutter or electromagnetic interference. To this end, reflectivity climatologies have been used, among other cases, for creating maps of frequency of persistent non-meteorological echoes. This Technical Note presents the first climatology (data ranging from April 2019 to December 2020) of this kind using data from 11 RMA radars within the National System of Weather Radars (SINARAME). The methodology applied in this work identifies all types of clutter and then classifies them into two categories: ground clutter and electromagnetic interference. Results show that it is possible to characterize the region around the radar site using these categories and combining them with the analysis of topography, artificial blockage and anomalous propagation.