Análisis de la predictibilidad de los sistemas de precipitación a muy corto plazo según su escala espacial

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La región central de Argentina presenta condiciones capaces de generar sistemas precipitantes que se caracterizan por convección que ocurre de manera organizada y que puede dar lugar a la ocurrencia de eventos extremos. Ante esta situación, surge la necesidad de ampliar la información disponible y d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Arruti Gamaldi, Aldana Denisse
Otros Autores: García Skabar, Yanina
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2022
Materias:
PRONOSTICO A MUY CORTO PLAZO
RADAR
REFLECTIVIDAD
PREDICTIBILIDAD
NOWCASTING
REFLECTIVITY
PREDICTABILITY
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7204_ArrutiGamaldi
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7204_ArrutiGamaldi_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description La región central de Argentina presenta condiciones capaces de generar sistemas precipitantes que se caracterizan por convección que ocurre de manera organizada y que puede dar lugar a la ocurrencia de eventos extremos. Ante esta situación, surge la necesidad de ampliar la información disponible y de contar con herramientas que posibiliten un mejor estudio de los sistemas precipitantes, en particular de aquellos eventos extremos que pueden generar perjuicios en la población. En los últimos años la red local de radares del país se ha ido ampliando y se han elaborado proyectos para acompañar esta evolución. Los objetivos de estos proyectos comprenden tanto el desarrollo de herramientas para la mejora de la calidad del dato de radar y para que el mismo pueda ser utilizado en diferentes aplicaciones, así como el equipamiento de nuevos sistemas de cómputo que permitan procesar este mayor volumen de datos. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) ha realizado una serie de esfuerzos para brindar mejores herramientas que permitan prevenir a la población sobre posibles riesgos derivados de eventos meteorológicos adversos. Sin embargo, actualmente no se cuenta con técnicas objetivas que permitan el seguimiento de los sistemas precipitantes a partir del análisis de imágenes de radar consecutivas. En este contexto, los pronósticos a muy corto plazo (nowcasting) buscan caracterizar el estado actual de la atmósfera y brindar un seguimiento de la evolución de su estado en un plazo de tiempo que típicamente se extiende hasta las 6 horas. En particular, una de las principales aplicaciones del nowcasting es el pronóstico de la evolución de sistemas precipitantes de mesoescala en base a datos proporcionados por sensores remotos. En este contexto, es de particular interés el pronóstico de aquellos que por su intensidad pueden afectar significativamente a la población produciendo no solo precipitaciones intensas, sino también fenómenos tales como granizo y vientos intensos. El objetivo general de la tesis es contribuir al desarrollo de un sistema de pronóstico de precipitación a muy corto plazo en Argentina basado en técnicas de extrapolación temporal de datos de radares meteorológicos. Dichas técnicas se basan en la hipótesis de que los sistemas precipitantes en las escalas temporales asociadas al nowcasting pueden describirse a partir de su movimiento observado en imágenes previas sucesivas. En particular, en la presente tesis se trabaja con datos de los radares ubicados en las ciudades de Córdoba y Ezeiza y se analiza un total de 35 eventos que abarcan distintos tipos de organización de la convección. Con el objetivo de implementar un método de extrapolación del campo de reflectividad, se utilizan técnicas basadas en la determinación de campos de movimiento que caracterizan la dinámica de los sistemas precipitantes. Para el desarrollo de un pronóstico determinístico se evalúa la sensibilidad a distintos parámetros característicos que se utilizan para su cálculo. Así también, se desarrollan metodologías para el tratamiento de la incertidumbre en los pronósticos para lo que se calculan pronósticos probabilísticos obtenidos a partir de un pronóstico por ensambles basado en la asimilación del campo de movimiento mediante Local Ensamble Transform Kalman Filter (LETKF). La advección de los pronósticos, en ambos casos, se lleva a cabo mediante un método advectivo semi-lagrangiano de extrapolación del campo de reflectividad. La verificación de los pronósticos obtenidos es de suma utilidad para comprender los límites de la predecibilidad, cuantificar la magnitud de los errores y evaluar la calidad de los pronósticos. La verificación de los pronósticos determinísticos y probabilísticos se realiza mediante el cálculo de diferentes índices que se corresponden al estudio de variables continuas y dicotómicas y a un estudio basado en la lógica difusa para analizar la dependencia de la predictibilidad a la escala espacial. Asimismo, se realiza una verificación orientada a objetos donde se identifican entidades u objetos en el campo pronosticado y en el campo observado y se comparan las propiedades de los objetos pronosticados y observados. Los resultados obtenidos a partir de las técnicas desarrolladas muestran que son una herramienta objetiva útil para el seguimiento de los sistemas precipitantes y sientan las bases para el diseño e implementación de un sistema de nowcasting en el SMN.
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spelling I28-R145-tesis_n7204_ArrutiGamaldi_oai2024-09-02 García Skabar, Yanina Arruti Gamaldi, Aldana Denisse 2022-11-07 La región central de Argentina presenta condiciones capaces de generar sistemas precipitantes que se caracterizan por convección que ocurre de manera organizada y que puede dar lugar a la ocurrencia de eventos extremos. Ante esta situación, surge la necesidad de ampliar la información disponible y de contar con herramientas que posibiliten un mejor estudio de los sistemas precipitantes, en particular de aquellos eventos extremos que pueden generar perjuicios en la población. En los últimos años la red local de radares del país se ha ido ampliando y se han elaborado proyectos para acompañar esta evolución. Los objetivos de estos proyectos comprenden tanto el desarrollo de herramientas para la mejora de la calidad del dato de radar y para que el mismo pueda ser utilizado en diferentes aplicaciones, así como el equipamiento de nuevos sistemas de cómputo que permitan procesar este mayor volumen de datos. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) ha realizado una serie de esfuerzos para brindar mejores herramientas que permitan prevenir a la población sobre posibles riesgos derivados de eventos meteorológicos adversos. Sin embargo, actualmente no se cuenta con técnicas objetivas que permitan el seguimiento de los sistemas precipitantes a partir del análisis de imágenes de radar consecutivas. En este contexto, los pronósticos a muy corto plazo (nowcasting) buscan caracterizar el estado actual de la atmósfera y brindar un seguimiento de la evolución de su estado en un plazo de tiempo que típicamente se extiende hasta las 6 horas. En particular, una de las principales aplicaciones del nowcasting es el pronóstico de la evolución de sistemas precipitantes de mesoescala en base a datos proporcionados por sensores remotos. En este contexto, es de particular interés el pronóstico de aquellos que por su intensidad pueden afectar significativamente a la población produciendo no solo precipitaciones intensas, sino también fenómenos tales como granizo y vientos intensos. El objetivo general de la tesis es contribuir al desarrollo de un sistema de pronóstico de precipitación a muy corto plazo en Argentina basado en técnicas de extrapolación temporal de datos de radares meteorológicos. Dichas técnicas se basan en la hipótesis de que los sistemas precipitantes en las escalas temporales asociadas al nowcasting pueden describirse a partir de su movimiento observado en imágenes previas sucesivas. En particular, en la presente tesis se trabaja con datos de los radares ubicados en las ciudades de Córdoba y Ezeiza y se analiza un total de 35 eventos que abarcan distintos tipos de organización de la convección. Con el objetivo de implementar un método de extrapolación del campo de reflectividad, se utilizan técnicas basadas en la determinación de campos de movimiento que caracterizan la dinámica de los sistemas precipitantes. Para el desarrollo de un pronóstico determinístico se evalúa la sensibilidad a distintos parámetros característicos que se utilizan para su cálculo. Así también, se desarrollan metodologías para el tratamiento de la incertidumbre en los pronósticos para lo que se calculan pronósticos probabilísticos obtenidos a partir de un pronóstico por ensambles basado en la asimilación del campo de movimiento mediante Local Ensamble Transform Kalman Filter (LETKF). La advección de los pronósticos, en ambos casos, se lleva a cabo mediante un método advectivo semi-lagrangiano de extrapolación del campo de reflectividad. La verificación de los pronósticos obtenidos es de suma utilidad para comprender los límites de la predecibilidad, cuantificar la magnitud de los errores y evaluar la calidad de los pronósticos. La verificación de los pronósticos determinísticos y probabilísticos se realiza mediante el cálculo de diferentes índices que se corresponden al estudio de variables continuas y dicotómicas y a un estudio basado en la lógica difusa para analizar la dependencia de la predictibilidad a la escala espacial. Asimismo, se realiza una verificación orientada a objetos donde se identifican entidades u objetos en el campo pronosticado y en el campo observado y se comparan las propiedades de los objetos pronosticados y observados. Los resultados obtenidos a partir de las técnicas desarrolladas muestran que son una herramienta objetiva útil para el seguimiento de los sistemas precipitantes y sientan las bases para el diseño e implementación de un sistema de nowcasting en el SMN. The central region of Argentina presents environmental conditions that can generate precipitating systems characterized by the occurrence of organized convection and can lead to extreme weather events. Therefore, a need arises to expand the available information and develop tools to better comprehend precipitating systems that can cause damage to the population. In recent years, the country’s local radar network has been expanding and new projects have been carried out to develop tools to improve the quality of radar data and make it usable in different applications, and the acquisition of new computer systems to process the increasing volume of data. The Argentinian National Meteorological Service (ANMS) has made several efforts to provide better tools to warn the population about possible risks from adverse weather events. Currently, there are no objective techniques that allow the monitoring of precipitating systems based on the analysis of consecutive radar images. In this context, nowcasting aims to characterize the current state of the atmosphere and monitor the its evolution in a time period typically extending up to 6 hours. Particularly, one of the main applications of nowcasting is forecasting the evolution of mesoscale precipitating systems based on remote sensing data. In this sense, it is of main interest to forecast those events that affect the population by producing not only intense precipitation but also phenomena such as hail and intense winds. The general goal of this thesis is to contribute to the development of a nowcasting system in Argentina based on temporal weather radar data extrapolation techniques. These techniques are based on the hypothesis that precipitating systems on the time scales associated with nowcasting can be described from their observed motion in successive previous images. In particular, this thesis uses data from Córdoba and Ezeiza radars and analyzes a total of 35 events covering different modes of convective organization. The implementation of a reflectivity field extrapolation method is based on the determination of motion vectors (MV) that characterize the dynamics of precipitating systems. A deterministic forecasting approach is used to evaluate the sensitivity to different characteristic parameters used for the MV calculation. A probabilistic forecasting approach for the treatment of forecast uncertainty is developed by using an ensemble of forecasts based on the assimilation of the MV using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). In both cases, the forecast advection is carried out using a semi-Lagrangian advective method of the reflectivity field. Forecast verification is very useful to understand the limits of predictability, to quantify the magnitude of the errors, and to assess the quality of the forecasts. The verification of deterministic and probabilistic forecasts is performed using different scores that correspond to continuous and dichotomous variables, and a fuzzy logic approach to analyze the dependence of predictability on the spatial scales. Additionally, an object-oriented verification is performed where objects are identified in the predicted and observed fields and then the properties of the predicted and observed objects are compared. The results obtained from the developed techniques show that they are a useful objective tool for monitoring precipitating systems and provide the basis for the design and implementation of a nowcasting system at the ANMS. Fil: Arruti Gamaldi, Aldana Denisse. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7204_ArrutiGamaldi spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar PRONOSTICO A MUY CORTO PLAZO RADAR REFLECTIVIDAD PREDICTIBILIDAD NOWCASTING RADAR REFLECTIVITY PREDICTABILITY Análisis de la predictibilidad de los sistemas de precipitación a muy corto plazo según su escala espacial Analysis of the predictability of precipitation systems in the very short-term according to their spatial scale info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7204_ArrutiGamaldi_oai

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