Identificación y caracterización del granizo mediante el radar ...

More documents

Recommendations

Info

Conclusiones9.7 La predicción de los parámetros radar a muy corto plazoen el Valle del EbroUna de las grandes aplicaciones de la reducción del número de variables obtenida en elapartado anterior reside en que se puede realizar una agrupación del ciclo de vida de las célulasconvectivas por clases y realizar un pronóstico de un número reducido de variables radar. Desdeun punto de vista operativo esto simplificará la tarea de análisis de los parámetros radar asícomo la toma de decisiones por parte del predictor. Sin embargo, una vez ya se ha realizado lasíntesis de parámetros radar a analizar, la única condición necesaria para aplicar el modelo depredicción de intensidad de convección consiste en que la célula ya se haya iniciado. Serequieren un mínimo de dos escaneos radar para aplicar los modelos de predicción deparámetros radar.Para obtener los modelos se ha propuesto partir de las siguientes hipótesis. Ha sidodemostrado que las variables meteorológicas obtenidas a partir de un radar meteorológicoguardan cierta dependencia entre si, y que es posible reducirlas a cinco nuevas variables radar.Además, se conoce que las células convectivas tienen un ciclo de vida caracterizado por tresetapas y que, por tanto, se ajustan a unos patrones de comportamiento. Conociendo el tipo deciclo de vida asociado a una célula observada, es posible predecir la evolución de su posición yparámetros radar, y por lo tanto realizar una predicción, todo ello dentro de un marco donde apriori se considera como aleatoria la ocurrencia y el comportamiento de las células convectivas.Se ha aplicado una metodología basada en realizar predicciones en función de losvalores previos de los parámetros que caracterizan la célula convectiva en un instante dado, y alos cuales se aplican diferentes modelos de comportamiento, dependiendo del tiempo de vidaobservado de la célula convectiva. Teniendo en cuenta la distribución de los tiempos deduración de las células convectivas, los modelos de predicción se han aplicado en intervalos de30 minutos, empezando por aquellas células que alcanzan como mínimo los 30 minutos deduración hasta aquellas que duran como máximo 150 minutos, momento a partir del cual lafrecuencia de observación de células convectivas se reduce de forma muy importante (baja hastaun 4.2%). Para más de 150 minutos es posible juntar todas estas células en un mismo grupo yaplicar otro tipo de metodología basada en interpolaciones previas de los parámetros radar. Asípues, se han agrupado las células que, una vez son detectadas por el radar, tienen duracionesmínimas de 30 minutos, 60 minutos, 90 minutos y 120 minutos. Para cada una de estas clases seha analizado su ciclo de vida.La metodología a desarrollar en la predicción de la evolución de las células hacontemplado aquellos parámetros relacionados con sus características físicas y estructurales. Se194
Identificación y caracterización del granizo. Predicción de las células convectivasha propuesto realizar un análisis en conglomerados de todas las células detectadas para aquellosintervalos de tiempo definidos anteriormente con el fin de llegar a clasificar u obtener modelosde comportamiento. La metodología empleada para la obtención de los grupos o modelos decomportamiento ha sido el análisis no jerárquico, partitivo o de optimización. Esto ha sido asíporqué uno de los objetivos ha consistido en llevar a cabo este tipo de análisis cada vez que seproduzca un episodio de precipitación convectiva, el cual implica una ampliación de la base dedatos de células convectivas y por consiguiente un cambio en la base de datos inicial. Al final,el resultado es una herramienta operativa de creación de modelos dinámicos que explican elcomportamiento de los parámetros radar de las células convectivas.Dado que las células convectivas tienen un determinado ciclo de vida, se ha propuestorealizar ajustes mediante modelos Gaussianos, a partir de los cuales, se puede llegar a clasificary determinar las características de la células en cuestión a partir del máximo, desviaciónestándar y duración. De las 4863 células convectivas se han escogido 3.471 para obtener unosmodelos de comportamiento para los diferentes grupos, que luego se han validado con 313células convectivas de cinco episodios que no han sido considerados. Dichos modelos sedescriben a continuación:• Células con duración superior a 30 minutos: estos modelos contienen todas lascélulas convectivas seleccionadas con duración superior a los 30 minutos. Esposible agrupar a las 2.761 células convectivas seleccionadas con estosrequisitos en cinco grupos. Valor para el cual la regionalización presenta sufuncionamiento óptimo. Puede concluirse a partir de los modelos obtenidos queel grupo más numeroso es aquel constituido por células convectivas con pocavariación en la intensidad, dimensiones, condiciones medioambientales, alturadel centroide y organización del sistema y con una duración media inferior auna hora. Se trataría de células aisladas y dispersas de poca intensidad, lascuales pueden ser clasificadas según los tipos de convección como célulasunicelulares.• Células con duración superior a 60 minutos: el número total de células sereduce hasta un 41% del número de células iniciales (un total de 1.355 células),por lo que la variabilidad de los diferentes ciclos de vida de las célulasconvectivas se verá reducida en un 59% implicando una mejor agrupación deellas. El funcionamiento óptimo de clasificación en grupos se obtiene tambiéncon cinco modelos de evolución temporal. La característica principal de losdiferentes grupos es que se puede apreciar una variación temporal del parámetromedioambiental. Esto es debido a que las duraciones son superiores a una hora,195
Page 6 and 7:
Índice4.4 Los radiosondeos .......
Page 10 and 11:
Agradecimientos / AgraïmentsTota a
Page 12 and 13:
Resumenobteniendo una óptima estim
Page 14:
Abstractresults the relationships b
Page 17 and 18:
Identificación y caracterización
Page 19 and 20:
Page 21:
Page 25 and 26:
Page 27 and 28:
Page 29 and 30:
Page 31 and 32:
Page 33 and 34:
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Page 39:
Page 42 and 43:
El granizoEn cuanto a su forma, el
Page 44 and 45:
El granizo• La formación de las
Page 46 and 47:
El granizoFigura 3.5 Vista esquemá
Page 48 and 49:
El granizo3.5 Órdenes de magnitudL
Page 50 and 51:
El granizo(171 km/h), en este caso
Page 52 and 53:
El granizoFigura 3.8 Tamaño máxim
Page 54 and 55:
El granizo• Una escala muy sofist
Page 56 and 57:
El granizoEn resumen, existen una g
Page 58 and 59:
El granizodistribución espacial de
Page 60 and 61:
El granizola zona del Valle del Ebr
Page 62 and 63:
El granizo• Una extensión de las
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Page 77 and 78:
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113:
Page 116 and 117:
Las campañas de observación de gr
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Situaciones con y sin granizo y det
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159: Situaciones con y sin granizo y det
Page 177 and 178: Identificación y caracterización
Page 193: Identificación y caracterización
Page 196 and 197: Conclusionesexistentes se han mostr
Page 198 and 199: Conclusioneslugar en ella sean de d
Page 200 and 201: Conclusiones9.4 Las campañas exper
Page 202 and 203: Conclusionesla incidencia perpendic
Page 204 and 205: Conclusionessubjetivas, cometiendo
Page 206 and 207: Conclusionesrelacionados con las di
Page 210 and 211: Conclusionesdetectándose variacion
Page 212 and 213: Conclusiones• La organización de
Page 220 and 221: BibliografíaAugustine, J.A. y K.W.
Page 222 and 223: BibliografíaDDas, P., 1979: A non-
Page 224 and 225: BibliografíaGGalletti, M., P.P. Al
Page 226 and 227: BibliografíaKaňák, J., M. Benko,
Page 228 and 229: BibliografíaMarkowski, P., 2005c:
Page 230 and 231: BibliografíaPierce, C.E., P.J. Har
Page 232 and 233: BibliografíaStumpf, G.J., T.M. Smi
Page 244 and 245: Índice de tablasTabla. 7.4 Diferen
Page 246: AcrónimosMUL - Sistema Multicelula
show all

Identificación y caracterización del granizo mediante el radar ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?