Uso del cambio de la tasa de descargas durante una tormenta como indicador de tormentas severas y alertas a corto plazo

M. G. NICORA; L. BALI; R. E. BÜRGESSER; E.E. ÁVILA; A. ACQUESTA; P. SALIO; L. VIDAL; E. J. QUEL

Congreso; XII Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET XII); 2015

La actividad eléctrica de una tormenta está íntimamente relacionada con la energía cinética de las corrientes ascendentes; las cuales proporcionan un ambiente propicio para los procesos microfísicosde fase mixta y  los procesos de precipitación;ambos asociados con la microfísica de la transferencia y separación de cargas eléctricas a gran escala dentro de las nubes; dando lugar a la formación de los centros de carga. Muchos estudios realizados en las últimas décadas han intentado correlacionar el comportamiento de la actividad eléctrica de las tormentas con la ocurrencia de tormentas severas; debido a que la taza de descargas totales aumenta rápidamente varios minutos antes de la iniciación de eventos severos (alta taza de precipitación, granizos, tornados).En este trabajo se presenta un algoritmo para detectar tormentas severas, basado en el incremento de la tasa de descargas (lightningjumpalgorithm, LJA) previo a los eventos severos; el LJA está basado en el algoritmopropuesto por Schultz et al. [1]. Los datos de descargas utilizados en este estudio provienen de la World Wide LightningLocation Network (WWLLN) que es una red global que detecta descargas eléctricas a tiempo real. Se examinó la actividad eléctrica producida durante 2013 en la ventana espacial [30-40] S de latitud y [60-70] W de longitud. Esta región fue seleccionada debido a que las ciudades más pobladas de la Argentina se encuentran dentro de esta región y los datos de ocurrencia mal tiempo está razonablemente bien documentado. El LJA fue validado por el uso de información de ocurrencia de eventos severos reportados por el Servicio Meteorológico Nacional, periódicos nacionales y datos de radar. La distribución espacial y temporal de incrementos de la actividad eléctrica  fueron estudiados con diferentes escalas espaciales y temporales.Los resultados muestran que los datos de la WWLLN pueden ser de gran utilidad, específicamente dentro del marco del desarrollo de una herramienta que se utilice como indicadora de tormentas severas y alertas a corto plazo. Esto es de particular interés debido a que la WWLLN es una red global y se puede utilizar para la predicción inmediata en regiones remotas que no están siendo sensados o cubiertos con instrumentos meteorológicos.[1] Schultz, et al. (2011). Weather and forecasting, 26 (5), 744-755.