Descifrando los datos de velocidad del radar Doppler
El radar Doppler se basa en los descubrimientos realizados por un científico austriaco, Christian Doppler, a mediados del siglo XIX. Conocido también como radar meteorológico, el Doppler proporciona información sobre los vientos y las precipitaciones. La predicción del tiempo se ha beneficiado mucho de su contribución. Las velocidades que superan determinado punto, la velocidad Nyquist, se tienen que deducir con ayuda de unas técnicas matemáticas especiales, conocidas como de-aliasing (resolución del efecto de escalonado). El Instituto sueco de Meteorología e Hidrología (SMHI) ha descubierto un algoritmo de de-aliasing mejorado, con el cual se puede elaborar un mapa de las velocidades del radar en un recinto toroidal, un anillo tridimensional. La nueva técnica presenta varias ventajas sobre los métodos ya existentes. Por un lado, se evitan los errores relacionados con el plegado múltiple. Por otro, la nueva técnica no necesita información procedente de otro equipo de medición o modelo de predicción. El nuevo algoritmo de de-aliasing se puede aplicar para generar superobservaciones, conglomeraciones de diferentes clases de datos que describen el estado de la atmósfera. Estas superobservaciones se utilizan después en la Predicción Numérica del Tiempo (NWP), mejorando con creces la precisión de los modelos de predicción en los que están introducidas. La teoría se puso a prueba en la red Nordic Weather Radar Network (NORDRAD). Las limitaciones técnicas de los radares finlandeses hicieron que fueran los principales candidatos para probar el nuevo algoritmo de de-aliasing. Se utilizaron como escenario para el ensayo los datos recogidos por el radar Doppler en Vantaa, Finlandia, durante una tormenta intensa en el invierno de 1999. Los resultados fueron alentadores, y se prevé la realización de más pruebas con datos de otras estaciones. La perspectiva a largo plazo es la implementación operativa con el modelo del SMHI HIgh Resolution Limited Area Model (HIRLAM).
