Evaluación de la helicidad de la ascendente como predictor de eventos de alto impacto en la región central de Argentina y su implementación operativa en el Servicio Meteorológico Nacional
Autores
Resumen
En este trabajo se desarrolló y evaluó un algoritmo de detección y seguimiento de ascendentes rotantes
(DSAR) a partir de la variable UH utilizando simulaciones numéricas en alta resolución, como
indicador de eventos de alto impacto sobre la región central de Argentina. Esta evaluación se aplicó a
simulaciones numéricas con el modelo WRF de 2 y 4 km de resolución horizontal sobre 9 casos en los
cuales se detectaron fenómenos de alto impacto registrados mediante reportes de diversas fuentes. Se
verificó comparando la hora y locación de las estructuras pronosticadas con dichos reportes,
mostrando resultados alentadores respecto a la capacidad del algoritmo en identificar áreas
potencialmente afectadas por convección profunda. Por este motivo, el Servicio Meteorológico
Nacional (SMN) implementó operativamente el algoritmo DSAR utilizando las salidas actuales del
Sistema de Asimilación de datos y Pronóstico numérico del SMN (SAP.SMN) para que el
pronosticador cuente con esta herramienta.
In this job, we developed and evaluated an algorithm for the detection and tracking of rotating updraft (DSAR) based on the Updraft Helicity Index. Using high resolution numerical models, we assessed this as a proxy of severe phenomena in the central region of Argentina. Thus, 2 and 4 km resolution simulations were run with the WRF model on 9 case studies where citizen reports were collected. A
verification was made comparing the hour and location of the forecast rotating updraft and these observations, finding promising results about the skill of this algorithm on identifying potential areas affected by deep convection. So, the National Meteorological Service (SMN) worked on the DSAR implementation operationally through the System of Data Assimilation and Numerical Forecast
(SAP.SMN) in order to provide forecasters with this tool.
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Fecha
2022-11Metadatos
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http://hdl.handle.net/20.500.12160/2460El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia: