INVESTIGADORES
SALIO Paola Veronica
artículos
Título:
Evaluación de la representación del entorno sinóptico y la estructura interna de un sistema convectivo de mesoescala utilizando el modelo RAMS
Autor/es:
JUAN JOSE RUIZ; CELESTE SAULO; YANINA GARCIA SKABAR; PAOLA SALIO
Revista:
Meteorologica
Editorial:
Centro Argentino de Meteorologos
Referencias:
Lugar: Buenos Aires; Año: 2007 vol. 31 p. 13 - 35
ISSN:
0325-187x
Resumen:
En este trabajo se evalúa del modelo RAMS en representar un sistema convectivo en mesoescala asociado con la ocurrencia de una intensa corriente en chorro en capas bajas. Debido a las limitaciones de la red observacional operativa, se propone aquí la utilización de productos derivados de sensores remotos, que permiten la caracterización de algunos aspectos de la estructura interna del sistema convectivo al tiempo que proveen medidas alternativas de la intensidad de precipitación asociada. También se efectúa un análisis del entorno en escala sinóptica en el que se desarrolla el sistema convectivo, con énfasis en la descripción de los patrones que tienden a aumentar la inestabilidad convectiva y la convergencia en capas bajas. El modelo representa correctamente la circulación de mayor escala, y también simula adecuadamente los acumulados totales de precipitación. Las estimaciones obtenidas por radar y las estimaciones en base a las microondas pasivas son del orden de las tasas de precipitación pronosticadas por el modelo y muestran una estructura similar en cuanto a los máximos. No obstante, el modelo no logra reproducir la presencia de la región de precipitación estratiforme que acompaña a la zona de precipitación más intensa en las resoluciones con las que trabaja, lo cual sugiere que esta puede ser una causa importante en la subestimación de la velocidad de propagación del sistema.  Se considera que la estrategia adoptada es útil para identificar los mayores problemas en la reproducción  del patrón de precipitación asociado al sistema convectivo y su ubicación y consecuentemente, para establecer pautas para una mejora de la predicción de los mismos.