Identificación y caracterización del granizo mediante el radar ...

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Métodos de observación y estima del granizodel uso del VIL para obtener diferentes parámetros (número de píxeles con VIL por encima de10, 15, 20 y 25 kg/m 2 y un cierto peso), se calcula una probabilidad de detección de tiemposevero (Ec. 4.9).Ec. 4.9 P = 5.820+ 0.046· VILWGT − 0.964· SVG10− 0.576· SVG20Donde VILWGT es el peso correspondiente al VIL, SVG10 y SVG20 es el número de píxelespor encima de un VIL de 10 y 20 kg/m 2 .4.7.2.2.1 Densidad de VIL (VILD)Otro parámetro propuesto para mejorar los resultados del VIL y corregir la dependenciamedioambiental del parámetro en la observación de granizo en superficie es la densidad de VILo VILD, definida por Amburn y Wolf (1997). La densidad de VIL normaliza el contenido deagua líquida en la vertical de una tormenta mediante el uso de la altura de la cima de latormenta. Con este procedimiento, al quitar la influencia de la altitud a la que se hallan las cimasde las nubes, se reduce parte del efecto de las condiciones medioambientales sobre el valor delVIL para la estima del granizo. La unidad de medida de la VILD es el g/km 3 .De la misma forma que existen diferentes métodos para obtener el VIL, también existenun gran número de posibilidades de obtener la densidad de VIL. Además, también hay queañadir que el hecho de obtener la altura de la cima de la nube con diferentes métodos amplia aúnmás los tipos de VILD disponibles; entre otras muchas posibilidades, se puede obtener la VILDa partir de las ecuaciones Ec. 4.10 y Ec. 4.11, donde las técnicas empleadas son el VIL grid y elVIL de la reflectividad máxima con la altura de la reflectividad de 45 dBZ y la diferencia entrela altura de la base y de la cima considerando la misma reflectividad, respectivamente.Ec. 4.10Ec. 4.11VILGridVILDGrid = 1000·(Amburn y Wolf, 1997)ECHOTOP 45VILDZVILZ1000H − Hmax= ·maxTopBaseUn caso práctico de la técnica puede verse en Amburn y Wolf (1997), donde se muestraque usando como umbral de detección de granizo un valor de la densidad de VIL de 3,5 g/m 3 ,un 90% de las situaciones producen granizo en superficie. A pesar de los trabajos realizados coneste parámetro para la detección del pedrisco en superficie, este vuelve a presentar el problemade las condiciones medioambientales. Una forma de intentar reducir más aun la contribución de70
Identificación y caracterización del granizo. Predicción de las células convectivaslas diferentes variables meteorológicas en la detección del meteoro se puede ver en la propuestarealizada por López (2003) con la ecuación Ec. 4.12, en la que se encuentra una relaciónempírica entre el VIL, la altura de la isocero y la altura de la cima de la tormenta.Ec. 4.12VILD − H0 = 1000·Z0º C −VILECHOTOP4.7.2.3 La estima del granizoEl principal problema del granizo, tal y como se ha descrito en los capítulosintroductorios, es la estima de sus daños en superficie, por lo que es importante el pronóstico desu tamaño en superficie. El proceso de formación y crecimiento del pedrisco, tal y como se havisto en el apartado 3.3, es muy complejo, por lo que es de gran dificultad llevar a cabo supredicción. No obstante, una estima del tamaño puede efectuarse a partir de la observación delradar meteorológico, de los datos de los radiosondeos y de los modelos meteorológicos delsistema convectivo estudiado. Los parámetros definidos hasta ahora que mejor pueden estimarel granizo de tamaño significativo, gracias a que miden las condiciones medioambientalesfavorables para que el fenómeno se produzca, son el VIL y la densidad de VIL (dependiendo delmétodo empleado), el parámetro de Waldvogel y la combinación de distintas variablestermodinámicas, todos ellos basados en relaciones empíricas entre método y medida del tamaño.Utilizar un criterio u otro depende, como se ha visto, de la zona de estudio y de las condicionesmedioambientales más favorables para cada caso. Es por ello que para mejorar la predicción delfenómeno es necesario integrar los parámetros para obtener unos buenos índices de pronósticode granizo.Todos los criterios vistos hasta ahora y las combinaciones de variables termodinámicasestán incluidos en algoritmos que trabajan automáticamente para estimar el tamaño del granizo.Estos se conocen como los algoritmos de detección y estima del granizo, un ejemplo es elAlgoritmo Interactivo de Detección de Granizo o Interactive Hail Detection Algorithm (HDA)de la NOAA (Smart y Alberty, 1985; Witt et al, 1998; Wilson et al, 2004). El algoritmo aplicauna serie de criterios y realiza unos cálculos para llegar a obtener el Índice de Granizo Severo oSevere Hail Index (SHI), la estima del tamaño máximo esperado o Maximum Expected Hail Size(MEHS) y la Probabilidad de Granizo Severo o Probability Of Severe Hail (POSH).El algoritmo de estima de tamaño del granizo se basa en la presencia de reflectividadeselevadas y pretende identificar la presencia de blancos de diámetros mayores a 2 cm. Mientrasque en el caso del VIL se utilizaban todas aquellas reflectividades por debajo de un determinado71
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