Central and northern Argentina are one of the most favorable regions for the occurrence of high impact meteorological events. These events can generate intense precipitation, large hail and/or extreme winds, causing enormous damages to the population. Therefore, it is essential to make progress in improving very short-term weather forecasts (0-6 hours) of this type of events. In this work, a very-short term forecast model based on extrapolation techniques of the reflectivity field is developed and evaluated. This method assumes that precipitating systems can be described from their movement, estimated from the latest available information and consists in two steps. Firstly, it estimates a vector field describing the displacement of the reflectivity field. Secondly, this motion field is used to extrapolate the reflectivity field displacement using a semi-lagrangian advective method. In this work we compare different variants in the algorithm that estimates the displacement of the reflectivity field and its impact on 2-hr reflectivity field forecasts. Experiments were performed for a case that represents the evolution of a convective system over central Argentina. We use synthetic radar data generated from a numerical simulation with high resolution that explicitly resolved convection dynamics.

El centro y norte de Argentina es una de las regiones más favorables a nivel mundial para la ocurrencia de eventos meteorológicos de alto impacto. Dichos eventos pueden generar precipitaciones intensas, granizo de gran tamaño y/o vientos extremos, causando enormes perjuicios para la población. Por ello, es fundamental avanzar en la mejora del pronóstico a muy corto plazo (0-6 horas) de este tipo de eventos. En el presente trabajo se desarrolla y evalúa un modelo de pronóstico basado en técnicas de extrapolación del campo de reflectividad medida por los radares meteorológicos, partiendo de la hipótesis de que la evolución de los sistemas precipitantes puede ser pronosticada en el muy corto plazo asumiendo persistencia lagrangiana. El método consiste en un primer paso, en la estimación del campo vectorial que describe el desplazamiento de la reflectividad. Posteriormente ese campo de movimiento es utilizado para extrapolar el desplazamiento del campo de reflectividad utilizando un método advectivo semi-lagrangiano. En este trabajo se comparan diferentes variantes del algoritmo que estima el desplazamiento del campo de reflectividad y su impacto en el pronóstico de la evolución del campo de reflectividad a 2 horas de plazo. Los experimentos son llevados a cabo para un caso que representa la evolución de un sistema convectivo sobre la zona central de Argentina. Se utilizan datos sintéticos de radar generados a partir de una simulación numérica con alta resolución que resuelve explícitamente la dinámica de la convección.

Data coming from meteorological radars is of the utmost importance for the diagnosis and monitoring of precipitation systems and their possible associated severe phenomena. The echoes caused by objectives that are not meteorological introduce errors in the information. Therefore, it is necessary to detect their presence before using this data. This paper presents four supervised classification techniques based on different models which seek to give an answer to this problem. In addition, as an important part of this work, resampling techniques were implemented on the training set in order to further asses the results. Resampling methods are an indispensable tool in modern statistics. Those techniques provide additional information about the model of interest by repeatedly drawing samples from then data. Based on data from a C-band Dual-PolarizationDoppler weather radar located in Anguil and from a previous expert's manual classification, four supervised classification methods with different degrees of flexibility in their structure were implemented: Lineal Model, Quadratic Model, Logistic Model and Bayes Naive Model. Finally, the results of each of them were assessed and compared. Although difficulties were encountered in classifying boundary zones between classes, the results obtained were adequate, showing the best performance in the least flexible model, the linear one. It is considered necessary to keep working in this line of research in order to include more cases in the analysis and allow a better inference on the results.

Los datos provenientes de los radares meteorológicos son de suma importancia para el diagnóstico y monitoreo de los sistemas que producen precipitación y sus posibles fenómenos severos asociados. Los ecos causados por objetivos no meteorológicos introducen errores en la información por lo que es necesario detectar la presencia de los mismos previo a la utilización de los datos. Este trabajo presenta cuatro técnicas de clasificación supervisada basadas en diferentes modelos estadísticos que buscan dar una respuesta a este problema. Asimismo como parte importante de este trabajo, se aplicaron técnicas de remuestreo estadísticas sobre los datos de entrenamiento, las que permitieron hacer un análisis más completo sobre los resultados. En la actualidad, las técnicas de remuestreo son herramientas fundamentales en la estadística moderna. Las mismas, a partir de simulaciones sobre los datos, permiten obtener información adicional sobre los modelos planteados. Para este trabajo se realizó un estudio de caso con datos provenientes del radar meteorológico Doppler banda C de doble polarización ubicado en la Estación Experimental Agropecuaria INTA Anguil (La Pampa). Partiendo de la clasificación manual de un experto, se aplicaron cuatro métodos de clasificación supervisada de diferentes grados de flexibilidad en su estructura: Modelo lineal, Modelo Cuadrático, Modelo Logístico y Modelo de Bayes Naive. Luego se compararon los resultados y se evaluó el desempeño de cada uno de ellos. Si bien se encontraron dificultades a la hora de clasificar las zonas de frontera entre clases, los resultados obtenidos fueron adecuados,mostrando el mejor desempeño el modelo menos flexible, el modelo lineal. Se considera necesario seguir avanzando en esta línea de investigación a fin de incorporar una mayor cantidad de casos y tener una mayor significancia de los resultados.

The Hydro-Estimator technique to estimate precipitation from satellite was originally developed at the National Oceanic and Atmospheric Administration / National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA / NESDIS). In Argentina, a local version of this technique became again operational at the National Meteorological Service from September 2013. It is based on thermal infrared channel images from GOES-13 satellite and forecasted meteorological variables from ETA model outputs. Rain and no rain pixels are separated according to a temperature value built with the mean and standard deviation of the brightness temperature at an area centered on the pixel being analyzed. The clouds in a given pixelproduce precipitation if they have colder tops than the average of the surrounding pixels. The precipitation rate is adjusted considering data from relative humidity and precipitable water of numerical forecast models. On the website of SMN, precipitation rain rate maps are produced and uploaded to internet every half hour, and accumulated precipitation maps every 6, 12 and 24 hours, with a spatial resolution of 4 km. Currently, monitoring and the application of different changes in the algorithm are being performed in order to improve the estimate. The changes included a version associated with filtering cirrus clouds, as well as a comparison with a version that does not discriminate clouds clusters. A validation is performed every 24 hours for this product and test versions, for a period of one complete year of data available. This integral evaluation is made with different statistical analyses locally and in the complete network of meteorological stations available in real time. In southern South America, where different precipitation regimes are present, it was observed in daily validation over the available months, that Hydro-Estimator tends to underestimate in weak precipitation events, as shown by Salio et al. (2015), but a significant overestimation appears in more intense precipitation events.

La técnica Hidroestimador para estimar precipitación por satélite fue desarrollada originalmente en la National Oceanic and Atmospheric Administration/National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA/NESDIS). En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina, esta técnica volvió a estar operativa a partir de septiembre de 2013, y utiliza imágenes del canal infrarrojo térmico del satélite GOES-13 e información de variables meteorológicas pronosticadas por el modelo ETA. Los píxeles de lluvia y no lluvia, se separan de acuerdo a un valor construido con la media y la desviación estándar de la temperatura de brillo en un área centrada en el píxel de interés. Las nubes en un determinado píxel, producen precipitación si poseen topes más fríos que la media de los píxeles circundantes. La tasa de precipitación, se ajusta teniendo en cuenta la humedad del entorno, a partir de datos de humedad relativa y agua precipitable de los modelos de pronóstico numérico. En la página web del SMN, los mapas de precipitación instantánea están disponibles cada 30 minutos, y los mapas de precipitación acumulada cada 6, 12 y 24 horas, con una resolución espacial de 4 km. Actualmente, se lleva adelante el seguimiento y la aplicación de diferentes cambios en el algoritmo con el fin de mejorar esta estimación, que incluyen una versión asociada al filtrado de nubes cirrus, como también la comparación con una versión que no discrimina clusters de nubes. En este trabajo, se realiza una validación cada 24 horas de la versión operativa y las versiones de prueba de la estimación de precipitación, teniendo en cuenta el periodo de un año completo de datos disponibles. Esta evaluación integral, consiste en el análisis de diferentes estadísticos en forma puntual, y en la red completa de estaciones pluviométricas disponible en tiempo real. En el sur de Sudamérica, que presenta diferentes regímenes de precipitación, se pudo observar en la validación diaria para los meses disponibles, que el Hidroestimador tiende a subestimar la precipitación en los eventos de precipitación débil, tal como mostraron Salio et al. (2015), pero aparece una sobrestimación importante en los eventos de precipitación más intensa.

This work presents the characteristics of a high-resolution numerical forecast system using the BRAMS model version 4.2 designed for the forecast of storms in the Pampa region which is processed on daily basis at the National Meteorological Service of Argentina (NMS). The forecast system is described by showing a case study and a first evaluation of its quality. In particular, the results of rainfall forecasts are presented with an operational verification scheme which implies the application of adequate methodologies for high-resolution forecasts. We discuss the availability of remote sensing data with higher spatial and temporal resolutions than the ones usually used. Finally, the results of rainfall probabilistic forecasts are shown and we examine the advantages of this tool as a value-added product giving the incorporation of the uncertainty associated to the numerical simulations of the atmosphere.

Este trabajo presenta las características del sistema de pronostico numérico en alta resolución basado en el modelo BRAMS en su versión 4.2, diseñado para el pronostico de tormentas en la región pampeana y que se procesa en forma experimental en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Se realiza una descripción del sistema de pronostico mostrando un caso de estudio y una primera evaluación de la calidad del mismo. En particular, se presentan los resultados de la verificación operativa de los pronósticos aplicando metodologías adecuadas para pronósticos en alta resolución. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar información provista por sensores remotos que cuenten con una mayor resolución espacial y temporal que las utilizadas habitualmente. Asimismo, se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de los pronósticos probabilisticos a la precipitación y se examinan las ventajas de su utilización dada la incorporación de la incertidumbre asociada a las simulaciones numéricas de la atmósfera.

The aim of this work is to verify the forecasts generated in the Department of Atmospheric Sciences and Ocean, University of Buenos Aires with the Brazilian model Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS). Since year 2006, every day two different forecasts that extend for 72 hours have been performed using two nested grids with an horizontal resolution of 80 and 20 km. The higher resolution domain covers Paraguay, Uruguay, southern Brazil and Bolivia and the central and northern part of Argentina and Chile. This paper presents the results of the verification of the model in the higher resolution domain for the period April 2006 to December 2008. The focus is in the precipitation and vertical profiles of temperature and wind forecasts in the locations where soundings are available. Verification of precipitation forecast is based on statistics computed against observations and precipitation estimates from CMORPH. The results are close to those obtained in the region with models of similar resolution. It is also possible to identify the main forecast deficiencies, contributing to future adjustments in its configuration to improve the model performance.

El objetivo del presente trabajo es realizar una verificación de los pronósticos generados en el Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos de la Universidad de Buenos Aires con el modelo Brazilian Regional Atmospheric Modeling System(BRAMS). Utilizando dicho modelo, desde 2006, se realizan dos pronósticos al día por un plazo de 72 horas en dos retículas anidadas con una resolución horizontal de 80 y 20km. La retícula de mayor resolución abarca Paraguay, Uruguay, Sur de Brasil y Bolivia y el centro y norte de Argentina y Chile. En este trabajo se realiza la verificación sobre el dominio de mayor resolución para el período desde abril de 2006 a diciembre de 2008. El interés se centra en verificar los pronósticos de precipitación, y de los perfiles verticales de temperatura, humedad y viento en las localidades donde se dispone de datos de radiosondeos. La verificación de los pronósticos de precipitación se realiza mediante estadísticos calculados frente a las observaciones convencionales disponibles y frente a estimaciones de precipitación CMORPH. Los resultados son similares a los obtenidos en la región con modelos de aproximadamente la misma resolución. Además se identifican las deficiencias principales de los pronósticos lo que permitirá realizar ajustes en la configuración del mismo para mejorar su desempeño.

This paper presents a statistic of the frequency of snow-fall occurred over the southeast of Buenos Aires province over a 35 year period (1960-2004). Considering present weather information 32 events were found and only 7 events show snow over more than one synoptic station. A synoptic climatology of the cold air incursions that are responsible for snow-fall in the study region is shown in order to understand the circulation patterns. Atmospheric circulation patterns are characterized by extreme anomalies linked to the trough associated to cold front and the ridge in post-frontal areas that denote the intensity of these systems,. The anomalies field of geopotencial height shows a negative extreme over the frontal trough in the cases of generalized snow duplicate the intensity in cases with isolated snow. The intense cyclonic regime favors the convergence at low levels and the strong cooling, evident in the anomalies of temperature at mid-levels, indicating the instability generated in the air mass that is lead towards the northern Patagonian coast and the Argentinean Sea. A case study of a generalized snow-fall related to a strong cold air incursion occurred on 10 July 2004 over the Southeast coast of the Buenos Aires province. The synoptic situation is analyzed in relation to the long period sample and the polar air mass evolution is characterized using RAMS model in a diagnostic mode. The snow-fall is related to a persistent destabilization favored by heating and moisturizing in a prevalently maritime trajectory and by convergence in a cyclonic regime.

Este trabajo realiza una estadística de la frecuencia de las nevadas ocurridas sobre el sudeste de la provincia de Buenos Aires durante un período de 35 años (1960-2004). Utilizando información de tiempo presente se detectaron 32 eventos de nevada, 7 de los cuales produjeron nieve en más de una estación sinóptica. A fin de comprender los patrones de circulación, se realiza una climatología sinóptica de las incursiones de aire frío que son responsables de nevadas en la región de estudio. Dichos patrones se caracterizan por anomalías extremas en las vaguadas asociadas a frentes fríos y en las cuñas posfrontales que denotan la intensidad de dichos sistemas. El campo de anomalías de altura geopotencial muestra en los casos de nieve generalizada un mínimo sobre la vaguada frontal que duplica la intensidad de la obtenida en los casos de nieve aislada. El intenso régimen ciclónico favorece la convergencia en niveles bajos y el fuerte enfriamiento, evidente en las anomalías del campo térmico en niveles medios, indicando la inestabilidad generada en la masa de aire que es conducida hacia el norte sobre la costa patagónica y el Mar Argentino. En un caso particular de nevada generalizada, asociada a una fuerte incursión de aire frío ocurrida el 10 de julio de 2004 sobre el sudeste de la costa bonaerense, se analiza la situación sinóptica utilizando el modelo "Sistema de Modelado Atmosférico Regional" (RAMS) como herramienta de diagnóstico y se la relaciona con las muestras previamente encontradas, caracterizando la masa de aire polar y su evolución. La nevada se asocia a una inestabilización sostenida de la masa de aire, favorecida por calentamiento y humedecimiento en una trayectoria dominantemente marítima y por convergencia en un régimen ciclónico en niveles bajos.

This work concentrates in the evaluation of RAMS model's representation of a mesoscale convective system associated with a strong low level jet event. Diverse products derived from satellite data are used to measure precipitation amounts and to characterize the system internal structure. The synoptic environment associated to system genesis and growing stages is also analyzed through the description of mechanisms favoring both, convective instability and low level convergence. RAMS model correctly represents the environmental conditions where the system develops, the accumulated precipitation fields and precipitation rates at particular moments when precipitation radar data were available. However the model fails to capture the stratiform precipitation area behind the convective one. It is considered that the approach adopted to verify model performance, seems suitable to identify which could be the main culprits for model deficiencies in the representation of rain and its distribution and consequently aid in developing a strategy to improve their prediction.

En este trabajo se evalúa la capacidad del modelo RAMS en representar un sistema convectivo en mesoescala asociado con la ocurrencia de una intensa corriente en chorro en capas bajas. Para realizar la verificación y debido a las limitaciones de la red observacional operativa, se propone aquí la utilización de productos derivados de sensores remotos de microondas pasivas y activas. También se efectúa un análisis del entorno en escala sinóptica de este evento, con énfasis en el análisis de la evolución de la inestabilidad convectiva y la convergencia en capas bajas. El modelo representa correctamente la circulación de mayor escala, y también simula adecuadamente la precipitación total acumulada. No obstante en las resoluciones utilizadas el modelo presenta dificultad en representar la estructura interna del sistema convectivo. Se considera que la estrategia adoptada para analizar el desempeño del modelo, es útil para identificar los mayores problemas en la reproducción de la distribución de precipitación asociada al sistema convectivo y su ubicación y consecuentemente, para establecer pautas para una mejora de la predicción de los mismos.