Identificación y caracterización del granizo mediante el radar ...

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Conclusionessubjetivas, cometiendo a veces errores del orden de los 10 mm. Finalmente, tras presentarsecomo una metodología innovadora, la cual es capaz de estimar el tamaño del granizo, vuelve atener el mismo problema que en el caso de la identificación de granizo en superficie, es decir,todos los parámetros se presentan igual de óptimos, por lo que sigue siendo elección delpredictor el empleo de un parámetro u otro para estimar el tamaño de granizo.Parámetro Ajuste a la mediana Ajuste al cuartil superiorZmax MEHS = 0 .26· Z max+0. 90 MEHS = 0 .28· Z max+6. 60WP MEHS = 0 .88· WP + 12. 27 MEHS = 0 .83· WP + 16. 24VILZmax MEHS = 0 .28· VILZ + 9. 46 MEHS = 0 .20· VILZ + 14. 60VILg MEHS = 0 .28· VILg + 9. 93 MEHS = 0 .34· VILg + 12. 70VILDz MEHS = 2 .37· VILDz + 8. 63 MEHS = 2 .27· VILDz + 14. 21KEF MEHS = 4 .22· KEF + 11. 67 MEHS = 2 .40· KEF + 16. 80SHI MEHS = 3 .90·ln( SHI)+ 1. 83 MEHS = 1 .95·ln( SHI)+ 13. 15Tabla 9.2. Ecuaciones de ajuste para los tamaños máximos estimados en función del parámetroradar.Si bien hasta ahora los resultados obtenidos de forma independiente no muestrandiferencias significativas entre diferentes métodos, el uso conjunto de todas las ecuacionesdescritas y de los umbrales discriminatorios son resultados que deben ser tenidos en cuenta en elmomento de realizar una predicción de granizo. Todo este trabajo es muy útil para la formaciónde predictores para el conocimiento del comportamiento de las células convectivas y para latoma de decisiones importantes, tal y como es en este caso, la estima de granizo y de sucorrespondiente tamaño máximo. Además, presentan una información muy útil para lascompañías aseguradoras, las cuales pueden establecer unos criterios de actuación en función deunas determinadas situaciones de probabilidad de granizo y de tamaño máximo estimado.Dado que el uso de este tipo de ecuaciones para la estima de la probabilidad de granizoy de su respectivo tamaño máximo presenta el inconveniente de no tener bien definido quéparámetro radar es el más óptimo para el estudio del granizo, se ha propuesto una nueva formade encarar el problema. Para ella se ha tenido en cuenta el hecho de que pese al uso dediferentes variables los resultados son muy parecidos, y, por tanto, deben existir dependenciasentre ciertos parámetros radar. La solución podría ser plantear la formulación de un nuevoparámetro radar basado en observaciones directas radar. No obstante, no se encontraríanresultados muy diferentes, y, además, la observación de granizo dependería del día en cuestión.Así pues no existe un parámetro radar que sea 100% fiable para la detección de granizo ensuperficie empleando este tipo de técnicas.190
Identificación y caracterización del granizo. Predicción de las células convectivasPara resolver este problema, otros autores han definido una serie de parámetros loscuales intentan tener en cuenta el factor medioambiental. Este es el caso de la inclusión deisocero en el WP o la inclusión de diferentes isotermas en la obtención de ciertos parámetroscomo el SHI. No obstante, estos parámetros no son suficientes para detectar la gran cantidad decombinaciones posibles y de dependencias medioambientales. Gran parte de estascombinaciones y dependencias han sido verificadas y obtenidas mediante el uso de los gráficosde dispersión y del análisis de correlaciones, donde se detecta la gran dependencia existenteentre la gran mayoría de los parámetros radar usados para la caracterización de las célulasconvectivas. Este ha sido el caso de la correlación existente entre el VILZmax y el WP y entreel SHI y la Zmax. Por lo tanto, se dispone de información redundante dentro de la muestra y dela caracterización de la célula convectiva, por lo que es sumamente importante eliminar este tipode información y definir una serie de nuevos parámetros radar, los cuales deben contener lamayor información y variabilidad posible de la célula convectiva en el menor número devariables.La aplicación del análisis en componentes principales (ACP) ha permitido eliminar lainformación redundante de la muestra original. El ACP ha permitido reducir el elevado númerode variables radar (veinticinco) a cinco únicas componentes las cuales están bien definidasfísicamente y las cuales contienen gran parte de la variabilidad de las células convectivas, yaque explican un 77,43% de la varianza de la muestra. Este hecho permite mejorar la obtenciónde los índices de detección de granizo, como también obtener dependencias de las nuevascomponentes con el tamaño en superficie mediante regresiones multilineales, así como lasimplificación y reducción de la información disponible para un predictor el cual debe tomaruna serie de decisiones en poco tiempo. Además, facilitará las técnicas de pronóstico de lascaracterísticas de la célula convectiva a muy corto plazoSe han nombrado estas cinco nuevas componentes atendiendo a las característicasfísicas que representan, tal como se presenta a continuación:• VDR, Distribución Vertical de la reflectividad – Vertical Distribution ofReflectivity: Explica un 42,5% de la varianza total de la muestra. Estacomponente está muy correlacionada con el VIL, la densidad de VIL, el KEF,SHI, el POSH, el E45 y el WP, es decir, indica la organización en la vertical delas reflectividades elevadas. Altos valores de esta componente indican intensastormentas desarrolladas en la vertical.• PD, Dimensiones físicas – Physical Dimensions: La segunda componenteexplica un 12,1% de la varianza y está relacionada con aquellos parámetros191
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