Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorNicora, María Gabriela
dc.contributor.authorBali, Juan Lucas
dc.contributor.authorBürgesser, Rodrigo E.
dc.contributor.authorÁvila, Eldo E.
dc.contributor.authorAcquesta, Alejandro
dc.contributor.authorSalio, Paola
dc.contributor.authorVidal, Luciano
dc.contributor.authorQuel, Eduardo Jaime
dc.date.accessioned2017-02-14T14:04:11Z
dc.date.available2017-02-14T14:04:11Z
dc.date.issued2015-05-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12160/114
dc.descriptionPóster presentado en el XII CONGREMET del 26 al 29 de mayo de 2015 en la ciudad de Mar del Plata, Argentina.es
dc.description.abstractLa actividad eléctrica de una tormenta está íntimamente relacionada con la energía cinética de las corrientes ascendentes; las cuales proporcionan un ambiente propicio para los procesos microfísicos de fase mixta y la generación de precipitación. Ambos están relacionados con la microfísica de la transferencia y separación de cargas eléctricas a gran escala dentro de las nubes, dando lugar a la formación de los centros de carga. Numerosos estudios realizados en las últimas décadas han intentado correlacionar el comportamiento de la actividad eléctrica de las tormentas con la severidad de las mismas; debido a que la tasa de descargas totales muestra un aumento repentino minutos antes de la ocurrencia de fenómenos severos (tasas de precipitación altas, granizo, tornados). En este trabajo se presentan los resultados de aplicar un algoritmo para detectar tormentas severas basadas en el incremento de la tasa de descargas previo a la ocurrencia de fenómenos severos en superficie. El algoritmo, denominado LJA (de su nombre en inglés lightning jump algorithm) fue propuesto por Schultz et al. (2011), y se lo aplica a los datos de descargas eléctricas provenientes de la World Wide Lightning Location Network (WWLLN) que es una red global que detecta descargas eléctricas en tiempo real. Se examinó la actividad eléctrica producida durante la totalidad del año 2013 en la ventana espacial [30-40] S de latitud y [60-70] W de longitud. Esta región fue seleccionada debido a que las ciudades más densamente pobladas de la Argentina se encuentran dentro de la misma y la ocurrencia de fenómenos severos está razonablemente bien documentada. Para la validación de los resultados se utilizó información de ocurrencia de fenómenos severos reportados por el Servicio Meteorológico Nacional, periódicos nacionales y datos de radar. La distribución espacial y temporal de incrementos de la actividad eléctrica fueron estudiados con diferentes escalas espaciales y temporales. Los resultados muestran que los datos de la WWLLN pueden ser de gran utilidad para el desarrollo de una herramienta que se utilice como indicadora de la severidad de una tormenta en el marco de la elaboración de alertas a corto plazo. Esto es de particular interés debido a que la WWLLN es una red global y puede ser utilizada para la predicción inmediata en regiones remotas que no están siendo sensadas o cubiertos con instrumentos meteorológicos apropiados como pueden ser los radares meteorológicos.es
dc.language.isospaes
dc.publisherServicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrolloes
dc.subjectTASA DE DESCARGAS ELÉCTRICASes
dc.subjectTORMENTAS SEVERASes
dc.subjectALERTAS A CORTO PLAZOes
dc.subjectALGORITMO LJAes
dc.subjectWWLLNes
dc.subjectWORLD WIDE LIGHTNING LOCATION NETWORKes
dc.titleUso del cambio de la tasa de descargas eléctricas asociadas a tormentas como indicador de severidad para el alerta a corto plazoes
dc.typeOtheres

Thumbnail
Thumbnail

Mostrar el registro sencillo del ítem