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dc.contributor.authorMaldonado, Paula
dc.contributor.authorRuiz, Juan José
dc.contributor.authorSaulo, Andrea Celeste
dc.date.accessioned2018-12-05T14:12:08Z
dc.date.available2018-12-05T14:12:08Z
dc.date.issued2018-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12160/871
dc.descriptionTrabajo presentado en el XIII CONGREMET del 16 al 19 de octubre de 2018 en la ciudad de Rosario, Santa Fe, Argentina.es
dc.description.abstractEn la actualidad, uno de los principales desafíos en el pronóstico de eventos meteorológicos de alto impacto asociados a tormentas intensas es generar pronósticos a muy corto plazo (0-6hr) en la escala convectiva. Para esto, resulta necesario conocer detalladamente el estado de la atmósfera en lo que respecta a la mesoescala al momento de inicializar los mismos. Una de las técnicas que en los últimos años ha mostrado resultados prometedores para generar dichos diagnósticos es la asimilación de datos de radar, que combina observaciones en alta resolución espacio-temporal con modelos numéricos de pronóstico del tiempo en alta resolución. El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto de la asimilación de datos de radar sobre las condiciones iniciales y los pronósticos a corto plazo utilizando el sistema Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF). Se consideró una situación de convección húmeda profunda en el centro de Argentina y se asimilaron observaciones sintéticas de reflectividad y velocidad radial. Asimismo, se realizaron experimentos que permiten analizar la sensibilidad del sistema de asimilación a la escala de localización horizontal. Los resultados obtenidos serán presentados en el congreso.es
dc.description.abstractNowadays, one of the main challenges in forecasting high-impact weather events associated with intense thunderstorms is to generate very short-range forecasts (0-6hr) at convective scale. Thus, it is key to have a good estimate of the state of the atmosphere at the mesoscale to initialize them. A technique that has been showing encouraging results to generate these diagnostics is radar data assimilation, as it combines high spatio-temporal resolution observations with high-resolution numerical weather prediction models. The aim of this work is to assess the impact of radar data assimilation on analysis and short-range forecasts based on the LETKF-WRF system. A deep convective case study in central Argentina was chosen to evaluate the system and both, synthetic reflectivity and radial velocity observations were assimilated. Furthermore, additional experiments were performed to study the sensitivity of the system to the horizontal localization scale. Results will be presented at the congress.en
dc.language.isospaes
dc.publisherServicio Meteorológico Nacional.es
dc.subjectASIMILACIÓN DE DATOSes
dc.subjectLETKF-WRFes
dc.subjectRADAR METEOROLÓGICOes
dc.titleAsimilación de datos de radar en un caso de convección profunda: experimentos con observaciones simuladases
dc.typeOtheres

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