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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 convectivas8.4 Aplicación de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os de ciclo de vidaHasta <strong>el</strong> momento se ha realizado una clasificación <strong>mediante</strong> un tipo de patrones decomportamiento, así pues, cada célula queda clasificada en alguno de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os descritosanteriormente. Dicho procedimiento puede efectuarse a partir de la definición de un mo<strong>d<strong>el</strong></strong>o decomportamiento para todos los parámetros <strong>radar</strong>, es decir, se ha optado por la definición de unmo<strong>d<strong>el</strong></strong>o único para todos <strong>el</strong>los. Este mo<strong>d<strong>el</strong></strong>o consiste en realizar ajustes Gaussianos de tercergrado (Ec. 8.2) a los parámetros <strong>radar</strong> basándose en la historia de la célula convectiva y en losparámetros definidos por la clasificación en grupos, a la vez que se adapta la ecuación con laobservación de la célula convectiva. Con este tipo de ajuste queda minimizado <strong>el</strong> test de χ 2 , <strong>el</strong>cual nos verifica <strong>el</strong> uso de este tipo de mo<strong>d<strong>el</strong></strong>o. Por consiguiente, se puede identificar de unaforma óptima la gran variabilidad dentro de los grupos de los parámetros a pronosticar y resultasencillo llegar a la aplicación y posterior validación de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os de comportamiento. Losparámetros de las ecuaciones obtenidos para cada mo<strong>d<strong>el</strong></strong>o y para cada grupo de predicciones quese pueden ver de forma gráfica en las imágenes anteriores (Figura 8.4, Figura 8.5, Figura 8.6 yFigura 8.7) se muestran en la Tabla 8.1, Tabla 8.2, Tabla 8.3 y Tabla 8.4. Una vez la evoluciónde los primeros instantes de la célula <strong>radar</strong> son obtenidos, se adaptará la ecuación propuestamanteniendo constantes la media y la desviación estándar. Por lo tanto, <strong>el</strong> máximo vendrádeterminado por <strong>el</strong> comportamiento inicial de la intensidad de la tormenta.Ec. 8.2PC ( t)ij=A0ij· e−1⎛ t − A1· ⎜2⎝A2ijij2⎞⎟⎠Donde i corresponde a cada mo<strong>d<strong>el</strong></strong>o y j corresponde a cada componente principal. t es <strong>el</strong> tiempo, A 0es la altura de la Gaussiana, A 1 es la media de la distribución y A 2 es la desviación estándar.8.5 Validación de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os de predicciónLa validación de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os de predicción se realiza a partir de casos no empleados enla obtención de los mencionados mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os de comportamiento, siendo posible la comprobaciónde la metodología propuesta y la s<strong>el</strong>ección de correctos e incorrectos funcionamientos, con <strong>el</strong>fin de aplicarlo en centros meteorológicos para la predicción de los parámetros <strong>radar</strong> de lastormentas. Los episodios no empleados para <strong>el</strong> análisis o generación de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>os son losmismos que los no empleados en <strong>el</strong> análisis en componentes principales, además de unosnuevos eventos para los cuales solo se dispone de imágenes <strong>radar</strong> y salidas de los mo<strong>d<strong>el</strong></strong>osmeteorológicos. Dicho listado puede verse en la Tabla 8.5, se puede ver como se han escogidoepisodios de diferentes épocas <strong>d<strong>el</strong></strong> año (junio, julio, agosto y septiembre) para comprobar o173

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