Evaluación de la helicidad de la ascendente como predictor de eventos de alto impacto en la región central de Argentina y su implementación operativa en el Servicio Meteorológico Nacional
Fil: Ishikame, Gabriela. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos. Coordinación de Pronósticos Inmediatos; Argentina.
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Publicado: |
Centro Argentino de Meteorólogos
2023
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I63-R169-20.500.12160-24602023-08-15T14:09:34Z Evaluación de la helicidad de la ascendente como predictor de eventos de alto impacto en la región central de Argentina y su implementación operativa en el Servicio Meteorológico Nacional Ishikame, Gabriela Maldonado, Paula Álvarez Imaz, Milagros Ruiz, Juan José Vidal, Luciano García Skabar, Yanina HELICIDAD WRF DSAR SAP SMN Fil: Ishikame, Gabriela. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos. Coordinación de Pronósticos Inmediatos; Argentina. Fil: Maldonado, Paula. 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: Álvarez Imaz, Milagros. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; 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. 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. En este trabajo se desarrolló y evaluó un algoritmo de detección y seguimiento de ascendentes rotantes (DSAR) a partir de la variable UH utilizando simulaciones numéricas en alta resolución, como indicador de eventos de alto impacto sobre la región central de Argentina. Esta evaluación se aplicó a simulaciones numéricas con el modelo WRF de 2 y 4 km de resolución horizontal sobre 9 casos en los cuales se detectaron fenómenos de alto impacto registrados mediante reportes de diversas fuentes. Se verificó comparando la hora y locación de las estructuras pronosticadas con dichos reportes, mostrando resultados alentadores respecto a la capacidad del algoritmo en identificar áreas potencialmente afectadas por convección profunda. Por este motivo, el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) implementó operativamente el algoritmo DSAR utilizando las salidas actuales del Sistema de Asimilación de datos y Pronóstico numérico del SMN (SAP.SMN) para que el pronosticador cuente con esta herramienta. In this job, we developed and evaluated an algorithm for the detection and tracking of rotating updraft (DSAR) based on the Updraft Helicity Index. Using high resolution numerical models, we assessed this as a proxy of severe phenomena in the central region of Argentina. Thus, 2 and 4 km resolution simulations were run with the WRF model on 9 case studies where citizen reports were collected. A verification was made comparing the hour and location of the forecast rotating updraft and these observations, finding promising results about the skill of this algorithm on identifying potential areas affected by deep convection. So, the National Meteorological Service (SMN) worked on the DSAR implementation operationally through the System of Data Assimilation and Numerical Forecast (SAP.SMN) in order to provide forecasters with this tool. 2023-05-12T13:53:48Z 2023-05-12T13:53:48Z 2022-11 Documento de conferencia http://hdl.handle.net/20.500.12160/2460 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Centro Argentino de Meteorólogos |