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Alertas de tiempo severo mediante descargas eléctricas: el algoritmo del Lightning Jump en el Servei Meteorològic de Catalunya
Título : Alertas de tiempo severo mediante descargas eléctricas: el algoritmo del Lightning Jump en el Servei Meteorològic de Catalunya
Autor : Farnell Barqué, CarmeRigo, Tomeu
Palabras clave : Lightning Jump; Relámpagos; Tiempo severo; Predicción; Observaciones; Avisos
Fecha de publicación : 2019
Editor: Agencia Estatal de Meteorología
Citación : Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 23-34
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.023
Resumen : El Servei Meteorològic de Catalunya (SMC) ha desarrollado una versión de la herramienta del Lightning Jump que, basada en datos totales de descargas eléctricas, permite realizar avisos de tiempo severo (granizo de diámetro superior a 2 cm, vientos fuertes asociados a convección, tornados y/o reventones) con una antelación de entre 30 y 120 minutos. Este tiempo de antelación depende de la tipología de la tormenta, pero pretende ser un revulsivo a la hora de poder ayudar a Protección Civil a la hora de mejorar las alertas y, además, gestionar de manera más eficiente los equipos de emergencia, acotando las zonas a avisar. Después de un periodo inicial de análisis de episodios históricos (2006-2013), se puso en fase preoperativa la herramienta durante la campaña 2016. En la siguiente se analizó la casuística del tiempo real y, en la de 2018, se ha realizado un trabajo de gestión de la herramienta, con la realización de avisos a nivel interno. Las dos últimas campañas han permitido mejorar también la obtención de registros en superficie, hecho que ha facilitado la validación de la herramienta. Este último punto resulta clave a la hora de ayudar al predictor a entender el funcionamiento de la aplicación y cómo debe actuar en situaciones del tiempo real. Está previsto que durante la campaña 2019 ya se realicen avisos a nivel operativo.
Descripción : Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.11765/10956
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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