Asimilación de datos de radar en escala convectiva: Caso de estudio durante la campaña RELAMPAGO

PAULA MALDONADO; JUAN RUIZ; CELESTE SAULO

Buenos Aires

Congreso; XIV Congreso Argention de Meteorologia; 2022

Uno de los desafíos actuales que tiene el pronóstico numérico de la atmósfera estárelacionado con la predicción de eventos meteorológicos de alto impacto asociados aconvección húmeda profunda, como por ejemplo rafagas de viento, caída de granizo einundaciones repentinas. En los últimos años, la combinación de observaciones y modelosnuméricos de la atmósfera con alta resolución espacial y frecuencia temporal ha permitidomejorar la condición inicial empleada en los pronósticos de eventos severos. En particular, laasimilación de datos de radares meteorológicos ha mostrado resultados alentadores permitiendola obtención de análisis que logran representar con mayor precisión la ubicación, intensidad ytiempo de ocurrencia de los sistemas convectivos.La técnica de asimilación de datos Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF;Hunt y otros, 2007) es una de las más utilizada en escala convectiva y presenta resultadosalentadores en nuestra región cuando se la acopla al modelo numérico de mesoescala WeatherResearch and Forecasting (WRF; Guerrieri, 2018; Maldonado y otros, 2020) así como tambiénen regiones del hemisferio norte utilizando el modelo regional Scalable Computing forAdvanced Library and Environment (SCALE) desarrollado recientemente por el instituto deinvestigación japones R-CCS (Lien y otros, 2017; Necker y otros, 2020).El objetivo de este trabajo es explorar el desempeño del sistema de asimilación de datos deradar SCALE-LETKF en un caso de estudio caracterizado por la formación de una tormentasupercelular en la provincia de Córdoba durante la tarde del día 10/11/2018, focalizando en elimpacto que las observaciones de radar tienen en los análisis generados y explorando lasensibilidad del sistema a la hora de inicio del proceso de asimilación de datos.