Asimilación de datos de radar en un caso de convección profunda: experimentos con observaciones simuladas

JUAN RUIZ; CELESTE SAULO; PAULA MALDONADO

Rosario

Congreso; XIII Congreso Argentino de Meteorologia; 2018

Centro Argentino de Meteorólogos

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 esto, resulta necesario conocer detalladamente el estado de la atmósfera en lo que respecta a la mesoescala al momento de inicializar los mismos. Una de las técnicas que en los últimos años ha mostrado resultados prometedores para generar dichos diagnósticos es la asimilación de datos de radar, que combina observaciones en alta resolución espacio-temporal con modelos numéricos de pronóstico del tiempo en alta resolución. El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto de la asimilación de datos de radar sobre las condiciones iniciales y los pronósticos a corto plazo utilizando el sistema Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) acoplado con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF). Se consideró una situación de convección húmeda profunda en el centro de Argentina y se asimilaron observaciones sintéticas de reflectividad y velocidad radial. Asimismo, se realizaron experimentos que permiten analizar la sensibilidad del sistema de asimilación a la escala de localización horizontal. Los resultados obtenidos serán presentados en el congreso.