Detección automática de ascendentes intensas mediante imágenes satelitales y su relación con tiempo severo
Autores

Resumen
Numerosos estudios basados en datos de sensores remotos, especialmente de satélites, muestran que la frecuencia
de convección húmeda profunda asociada con una variedad de fenómenos meteorológicos severos (ej., granizo
grande, lluvias intensas, vientos dañinos, entre otros) es muy alta en la parte sur de Sudamérica, especialmente
en Argentina. En presencia de tormentas severas, las imágenes satelitales generalmente presentan ciertas características
o patrones espaciales muy útiles al momento de diagnosticar cuán probable es la ocurrencia de algún
fenómeno severo como los mencionados, en el marco del proceso de elaboración de un alerta a muy corto plazo
en una oficina operativa de pronóstico. Por ende, el desarrollo de algoritmos que ayuden a la detección automática
de estos patrones ha sido foco de atención de numerosos investigadores alrededor del mundo. En particular, el
grupo de investigación liderado por el Dr. Kristopher Bedka ha desarrollado un producto denominado "NASA LaRC
Gridded Overshooting Cloud Top Detection", el cual, en el marco de un proyecto de colaboración con el Servicio
Meteorológico Nacional de Argentina se tuvo acceso para realizar una primera evaluación en nuestra región para la
estación cálida 2019-2020.
Numerous studies based on remote sensing data, especially from satellites, show that the frequency of deep moist
convection associated with a variety of severe weather events (e.g., large hail, heavy rain, damaging winds, etc.)
is very high in the southern South America, especially in central and northern Argentina. In the presence of severe
storms, satellite images generally present particular signatures or spatial patterns that are very useful when
diagnosing how likely the occurrence of a severe phenomenon such as those mentioned is, within the framework of
the process of preparing a very short-term alert in an operational forecasting office. Therefore, the development of
algorithms that help to automatically detect these severe signatures has been the focus of attention of many researchers
around the world. In particular, the research group led by Dr. Kristopher Bedka has developed a product called
"NASA LaRC Gridded Overshooting Cloud Top Detection", which within the framework of a collaboration project with
the National Meteorological Service of Argentina, was accessed to carry out a first evaluation in our region for the
warm season 2019-2020.
Cita
Colecciones
- Notas técnicas [152]
Fecha
2021-12Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemUtilice este identificador (URI) para citar o enlazar este item
http://hdl.handle.net/20.500.12160/1757El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia: