Nowcasting en base a extrapolación de datos de radar

Autores
Arruti, Aldana; García Skabar, Yanina; Ruiz, Juan José; Vidal, Luciano
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Materia
PRONÓSTICO A MUY CORTO PLAZO
REFLECTIVIDAD
PREDICTIBILIDAD
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
El Abrigo
Institución
Servicio Meteorológico Nacional
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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.
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