Caracterización de tormentas en el valle del Mantaro mediante sensoramiento remoto

Descripción del Articulo

En este estudio se caracterizó las tormentas en el Valle del Mantaro con información de sensoramiento remoto. En particular, se utilizaron los datos de la versión 6 del radar de precipitación (PR) a bordo del satélite TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission), específicamente los productos 2A23 y...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chávez Jara, Steven Paul
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2013
Institución:Instituto Geofísico del Perú
Repositorio:IGP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/957
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12816/957
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Precipitación
Tormentas de lluvia
Valle del río Mantaro
Sensoramiento remoto
Meteorología satelita
Meteorología por radar
Predicción meteorológica
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description En este estudio se caracterizó las tormentas en el Valle del Mantaro con información de sensoramiento remoto. En particular, se utilizaron los datos de la versión 6 del radar de precipitación (PR) a bordo del satélite TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission), específicamente los productos 2A23 y 2A25, los cuales son una estimación directa de la distribución tridimensional de la lluvia, sin depender de mediciones de nubosidad. Entre otras cosas, estos datos nos permiten conocer el tipo de lluvia, la altura de la tormenta, y un estimado de la lluvia en la superficie. Debido a que la distribución del tamaño de gotas (Drop size distribution, DSD) es un factor determinante en el algoritmo del PR 2A25, para la validación del algoritmo en la región andina se utilizó la técnica del papel de filtro (Rinehart, 1997) y se determinó la DSD en los andes centrales, a partir de ella, se obtuvo los parámetros a y b de la relación R=aZb entre reflectividad de radar (Z) y razón de lluvia (R), los que se compararon con los utilizados en el algoritmo del producto 2A25 encontrándose una buena correspondencia. Como parte de la caracterización espacial de las tormentas se determinó la extensión horizontal de ellas encontrándose que la mayoría de las tormentas tienen una extensión entre 25km2 y 100km2. Además se determinó la intensidad de la lluvia para tormentas de distinta extensión. En cuanto a la dimensión vertical, se analizó si existe una relación uno a uno entre la altura de la tormenta y la lluvia, pero cuando se contrastó la altura de la tormenta con la lluvia estimada en la superficie, se verificó que dicha hipótesis no es válida. Por otro lado, se calculó la temperatura de brillo a partir de las imágenes GOES en el canal infrarrojo 4 a partir de la cual se estimó la altura del tope de las nubes. Se contrastó la temperatura de brillo (GOES) con la lluvia estimada en la superficie (PR TRMM) y no se encontró una relación uno a uno. Se comparó la altura del tope de las nubes calculada de las imágenes GOES con la altura de las tormentas (PR TRMM) y se encontró casos en los cuales la altura de la nube es menor que la altura de la tormenta, esto revelaría una limitación del sensor del GOES el cual recibe la radiación infrarroja de una zona que puede estar solo parcialmente nublada, lo cual llevaría a obtener valores de temperatura de brillo que no representan la altura real de las nubes en esa zona. Finalmente en los casos de estudio se ha analizado la estructura vertical y la extensión horizontal de dos eventos que presentan lluvias intensas pero temperaturas de brillo muy distintas. Además en un tercer caso de estudio se ha analizado una tormenta convectiva, donde la atención se centro en un pixel convectivo con poca lluvia en la superficie, encontrándose para ese pixel una estructura vertical distinta que la observada en los casos anteriores.
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En cuanto a la dimensión vertical, se analizó si existe una relación uno a uno entre la altura de la tormenta y la lluvia, pero cuando se contrastó la altura de la tormenta con la lluvia estimada en la superficie, se verificó que dicha hipótesis no es válida. Por otro lado, se calculó la temperatura de brillo a partir de las imágenes GOES en el canal infrarrojo 4 a partir de la cual se estimó la altura del tope de las nubes. Se contrastó la temperatura de brillo (GOES) con la lluvia estimada en la superficie (PR TRMM) y no se encontró una relación uno a uno. Se comparó la altura del tope de las nubes calculada de las imágenes GOES con la altura de las tormentas (PR TRMM) y se encontró casos en los cuales la altura de la nube es menor que la altura de la tormenta, esto revelaría una limitación del sensor del GOES el cual recibe la radiación infrarroja de una zona que puede estar solo parcialmente nublada, lo cual llevaría a obtener valores de temperatura de brillo que no representan la altura real de las nubes en esa zona. Finalmente en los casos de estudio se ha analizado la estructura vertical y la extensión horizontal de dos eventos que presentan lluvias intensas pero temperaturas de brillo muy distintas. 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