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Critical assessment of available radar precipitation estimation techniques and development of innovative approaches for environmental management

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Metodología para obtener superobservaciones a partir de los datos brutos del radar

La predicción moderna del tiempo se basa en el modelado numérico de miles de observaciones recogidas cada día desde distintas Fuentes. Los datos del radar incluidos en los procesos de predicción numérica del tiempo (PNT) pueden mejorar de forma considerable el pronóstico del tiempo

Los radares meteorológicos se suelen utilizar para obtener datos a distancia. Un radar Doppler usa ondas electromagnéticas para estudiar las propiedades atmosféricas, emitiendo un haz de ondas electromagnéticas y reflejándolas de vuelta hacia el transmisor. Los radares pueden obtener datos con una alta resolución temporal y especial, mejorando así la calidad de los pronósticos del tiempo de zonas en las que la alta resolución se ve limitada. Sin embargo, y a pesar de que poseen un gran potencial debido a su geometría esférica y a la alta densidad de medición, los radares tienen un uso limitado. Esto se debe sobre todo a determinadas restricciones asociadas a la velocidad máxima de dispersión de partículas, que se puede resolver, y al ámbito máximo de cobertura de los radares. Cuanto mayor el campo del radar, más amplio es el haz de luz que emite, por lo que un fenómeno atmosférico se podría observar con sobremuestreo cerca del radar y con submuestreo en otros lugares del campo, provocando discrepancias en la escala. Para superar estos problemas, nueve institutos europeos han desarrollado un método para procesar los datos en bruto obtenidos con el radar. El objetivo del proyecto CARPE DIEM, financiado con fondos comunitarios, es evaluar el aumento de potencial al incorporar los datos del radar al proceso de PNT. El proceso implica calcular el promedio de los datos brutos en el espacio polar, lo que se denomina superobservaciones, y filtrar estas observaciones de forma adecuada para ajustarlas mejor a las escalas de tiempo del modelo. Además, se ha creado también un operador de observaciones de cuatro dimensiones para su adaptación a las PNT. La aplicación de este operador, cuando se utilizan los datos del radar, ha indicado de forma experimental que existe un aumento de la calidad del pronóstico. El pronóstico de precipitaciones y vientos puede mejorarse de forma considerable adaptando las observaciones del radar a las PNT. Los estudios de mediciones de radar han producido resultados esperanzadores, y han fomentado la realización de más estudios para obtener una confirmación y seguir evolucionando

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