Evaluación preliminar de un sistema de pronóstico de precipitación a muy corto plazo basado en la extrapolación de datos sintéticos de radar

Abstract

El centro y norte de Argentina es una de las regiones más favorables a nivel mundial para la ocurrencia de eventos meteorológicos de alto impacto. Dichos eventos pueden generar precipitaciones intensas, granizo de gran tamaño y/o vientos extremos, causando enormes perjuicios para la población. Por ello, es fundamental avanzar en la mejora del pronóstico a muy corto plazo (0-6 horas) de este tipo de eventos. En el presente trabajo se desarrolla y evalúa un modelo de pronóstico basado en técnicas de extrapolación del campo de reflectividad medida por los radares meteorológicos, partiendo de la hipótesis de que la evolución de los sistemas precipitantes puede ser pronosticada en el muy corto plazo asumiendo persistencia lagrangiana. El método consiste en un primer paso, en la estimación del campo vectorial que describe el desplazamiento de la reflectividad. Posteriormente ese campo de movimiento es utilizado para extrapolar el desplazamiento del campo de reflectividad utilizando un método advectivo semi-lagrangiano. En este trabajo se comparan diferentes variantes del algoritmo que estima el desplazamiento del campo de reflectividad y su impacto en el pronóstico de la evolución del campo de reflectividad a 2 horas de plazo. Los experimentos son llevados a cabo para un caso que representa la evolución de un sistema convectivo sobre la zona central de Argentina. Se utilizan datos sintéticos de radar generados a partir de una simulación numérica con alta resolución que resuelve explícitamente la dinámica de la convección.

Central and northern Argentina are one of the most favorable regions for the occurrence of high impact meteorological events. These events can generate intense precipitation, large hail and/or extreme winds, causing enormous damages to the population. Therefore, it is essential to make progress in improving very short-term weather forecasts (0-6 hours) of this type of events. In this work, a very-short term forecast model based on extrapolation techniques of the reflectivity field is developed and evaluated. This method assumes that precipitating systems can be described from their movement, estimated from the latest available information and consists in two steps. Firstly, it estimates a vector field describing the displacement of the reflectivity field. Secondly, this motion field is used to extrapolate the reflectivity field displacement using a semi-lagrangian advective method. In this work we compare different variants in the algorithm that estimates the displacement of the reflectivity field and its impact on 2-hr reflectivity field forecasts. Experiments were performed for a case that represents the evolution of a convective system over central Argentina. We use synthetic radar data generated from a numerical simulation with high resolution that explicitly resolved convection dynamics.