Nowcasting en base a extrapolación de datos de radar

Abstract

Un sistema de pronóstico a muy corto plazo (nowcasting) de precipitación tiene como objetivo detectar, analizar y seguir la evolución de manera objetiva de diferentes sistemas precipitantes. Los sistemas de nowcasting pueden dividirse en tres grupos: los sistemas basados en la identificación y seguimiento de objetos individuales (seguimiento de celdas), los sistemas basados en la estimación de un campo de vectores de movimiento (VM) y aquellos que incorporaron técnicas de aprendizaje automático. Por otro lado, los sistemas de nowcasting que presentan un enfoque probabilístico buscan cuantificar la incertidumbre del pronóstico a través de la estimación de la probabilidad de ocurrencia de un evento mediante un conjunto de posibles estados del sistema. Este tipo de sistemas trae numerosos beneficios ya que permite a los tomadores de decisión determinar los criterios para emitir alarmas basado en la probabilidad de superar determinados umbrales de reflectividad o precipitación. En el presente trabajo se emplean diferentes técnicas de nowcasting aplicadas al campo de reflectividad radar, con un enfoque determinístico y probabilístico y se evalúan los resultados para un conjunto de casos de sistemas precipitantes en el marco de su implementación en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina.