Estimación cuantitativa de precipitación con radares meteorológicos : revisión del estado del arte y desarrollo de una biblioteca de procesamiento de datos hidrometeorológicos

• Autores: Saffe, Jorge Nicolás
• Año de publicación: 2020
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Caranti, Giorgio Mario
• Materia: Ciencias de la atmósfera; Radar; Atmósfera; Estimación; Precipitación; Calibración; Hidrometeorología; Atmospheric sciences; Atmosphere; Estimation; Precipitation; Calibration; Hydrometeorology
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Magister en Sistemas de Radar e Instrumentación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2020.
Maestría conjunta con la Facultad de Ingeniería del Centro Regional Universitario Córdoba – IUA de la Universidad de la Defensa Nacional.
Fil: Saffe, Jorge Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Saffe, Jorge Nicolás. Universidad de la Defensa Nacional. Centro Regional Universitario Córdoba – Instituto Universitario Aeronático. Facultad de Ingeniería; Argentina.
En esta tesis de maestría se llevó a cabo una revisión teórica sobre el estado del arte de la estimación cuantitativa de precipitación utilizando radares meteorológicos e instrumental de superficie. Se analizan en detalle las tecnologías, ventajas, problemas y errores típicos, como así también las técnicas de ajuste y validación de los datos entre los distintos instrumentos. La parte experimental de la tesis implicó el desarrollo de una biblioteca de procesamiento de datos hidrometeorológicos, denominada `HIDROMET'. Esta ha sido desarrollada principalmente en el lenguaje Python, construida sobre la pila de Python Científico, compuesta por más de 75000 líneas de código y documentación. Permite calcular de forma automatizada el campo de precipitación a partir de la combinación de datos de radares meteorológicos, estaciones meteorológicas automáticas y radiosondeos atmosféricos.
In this master's thesis, a theoretical review was carried out on the state of the art of quantitative precipitation estimation using weather radars and surface instrumentation. The technologies, advantages, problems, and typical errors are analyzed in detail, as well as the techniques for adjusting and validating data between different instruments. The experimental part of the thesis involved the development of a hydrometeorological data processing library, called `HIDROMET'. This has been developed mainly in the Python language, built on top of the Scientific Python stack, consisting of over 75,000 lines of code and documentation. It allows for the automated calculation of the precipitation field from the combination of data from weather radars, automatic weather stations, and atmospheric radiosondes.
Fil: Saffe, Jorge Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Saffe, Jorge Nicolás. Universidad de la Defensa Nacional. Centro Regional Universitario Córdoba – Instituto Universitario Aeronático. Facultad de Ingeniería; Argentina.