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Identificación y caracterización del granizo mediante el radar ...

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<strong>Identificación</strong> y <strong>caracterización</strong> <strong>d<strong>el</strong></strong> <strong>granizo</strong>. Predicción de las células convectivasse realizará una vez ocurrido <strong>el</strong> episodio y a partir de la última observación <strong>radar</strong> disponibleteniendo presente la trayectoria anterior. Así pues, se viajará atrás en <strong>el</strong> tiempo y se asociará lacélula o sistema actual a células o sistemas anteriores en <strong>el</strong> tiempo.En cuanto a las dificultades presentes en estos algoritmos, cabe destacar <strong>el</strong> problema enlos instantes de fusión y fisión de las células convectivas y sistemas de precipitación. Losalgoritmos generados en esta tesis son capaces de detectar la fisión de las estructuras, noobstante, no llegan a detectar la fusión de dos o más de <strong>el</strong>las.5.4.1 Células convectivas en 2DPara <strong>el</strong> caso de células 2D se ha utilizado <strong>el</strong> método de corr<strong>el</strong>aciones cruzadas (Rineharty Garvey, 1978; Austin y B<strong>el</strong>lon 1982, Collier, 1989), a partir <strong>d<strong>el</strong></strong> cual se buscan corr<strong>el</strong>acionesentre la totalidad de los ecos de las diferentes imágenes <strong>radar</strong> correspondiente a diferentesintervalos de tiempo. Esto es así debido a que a niv<strong>el</strong> regional y después de estudios realizadospor la AEMET (Circe y Martín, 2003; Rigo, 2004) se ha comprobado que este método funcionade forma más óptima en estructuras grandes y con formas no uniformes, tal y como son lasestructuras de precipitación en 2D. Dicha técnica consiste en lo siguiente: a partir de dos áreas osubáreas en dos instantes de tiempo (t-dt y t), que contienen estructuras convectivas, la primerase desplazará según una primera estimación y se corr<strong>el</strong>acionará con la segunda, posteriormentese realizan una serie de desplazamientos alrededor de la primera estimación calculando <strong>el</strong>coeficiente de corr<strong>el</strong>ación en cada imagen en t-dt desplazada con la imagen en t. Una vezcalculadas todas las corr<strong>el</strong>aciones, si <strong>el</strong> coeficiente de corr<strong>el</strong>ación máximo está entre los límitesde los desplazamientos permitidos, se extenderá la búsqueda a otros desplazamientos alrededor<strong>d<strong>el</strong></strong> que era <strong>el</strong> punto de corr<strong>el</strong>ación máximo. Este desplazamiento será <strong>el</strong> que de lugar al mejorvector de extrapolación.No obstante, en esta tesis, <strong>el</strong> método desarrollado para <strong>el</strong> análisis de las célulasconvectivas se ha centrado en los algoritmos 3D descritos a continuación.5.4.2 Células convectivas en 3DLa metodología a usar en <strong>el</strong> caso 3D es muy diferente al 2D. Mientras en <strong>el</strong> caso desistemas de precipitación se puede buscar similitud física entre estructuras, en este caso esto nopuede ser así debido a la fuerte variación de la estructura vertical de la tormenta en una escala95

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