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Mostrando ítems 11-20 de 47
Implementación de T-PEMAI: Taller interinstitucional de Optimización de los Pronósticos de Eventos Meteorológicos de Alto Impacto en Argentina
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo, 2015-05-26)
Resumen
Las tormentas convectivas severas tienen devastadoras consecuencias en el medio ambiente humano, la exposición y la vulnerabilidad de la población a los eventos meteorológicos de alto impacto (EMAI) va en aumento como ...ALERT.AR Pronóstico meteorológico para el ALERTa temprana de eventos severos en ARgentina : Implementación de herramientas y estrategias en el ámbito operacional
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo., 2015-05)
Resumen
La Argentina se encuentra surcada por diversos climas y múltiples condiciones meteorológicas que generan eventos extremos con un alto impacto en la población y sus bienes. Particularmente la zona central y noreste de nuestro ...Generación de pronósticos probabilísticos de precipitación operativos en el Servicio Meteorológico Nacional
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Climatología., 2015-05)
Resumen
Los pronósticos probabilísticos permiten estimar la incertidumbre del pronóstico. En particular resulta de interés poder contar con esta información para una variable tan difícil de pronosticar como la precipitación. Este ...Asimilación de datos de radar en un caso de convección profunda: experimentos con observaciones simuladas
(Servicio Meteorológico Nacional., 2018-10)
Resumen
En 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 ...Desarrollo de técnicas de asimilación de datos por ensambles para el pronóstico de dispersión de ceniza volcánica
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. VAAC., 2018-10)
Resumen
Numerical ash dispersion forecasts are important tools for decision making in order to guarantee flight safety. The main source of uncertainty these forecasts comes from the source term (e.g., column height, mass flow rate, ...Síntesis de imágenes de radar meteorológico a partir de imágenes de satélite usando redes neuronales generativas
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo., 2018-10)
Resumen
Los radares meteorológicos proporcionan información detallada acerca de la estructura de las nubes y permiten estimar variables tales como la intensidad instantánea de precipitación. No obstante la red actual de radares ...Local ensemble transform Kalman filter experiments using radar observations: a case study over Central Argentina
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo, 2015-09-14)
Resumen
Very short-term numerical weather forecasts are useful for identifying potential development areas of high impact weather events associated with deep convections (e.g. convective systems, strong winds, tornados, etc.) that ...Diseño de un sistema regional de asimilación de datos de actualización rápida en Argentina
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo., 2018-10)
Resumen
Con el fin de diseñar un sistema regional de asimilación de datos de actualización rápida en Argentina que pueda ser usado y testeado durante la campaña RELAMPAGO, se presentan experimentos utilizando distintos tipos de ...Nowcasting en base a extrapolación de datos de radar: un caso de estudio
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo., 2018-10)
Desarrollo de un sistema de control de calidad para datos de radar
(Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo., 2018-10)