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http://hdl.handle.net/20.500.11765/10977
Caracterización de la cizalladura en el aeropuerto de Bilbao y evaluación del sistema LLWAS
Título : | Caracterización de la cizalladura en el aeropuerto de Bilbao y evaluación del sistema LLWAS |
Autor : | Pons Reynés, María Rosa ; Pérez Ricci, Jorge; Benito Peraita, María Antonia ; Martín Giménez, Margarita ; Simarro Grande, Juan Pablo ; Lliso Valverde, Llorenç ; Iglesias Gómez, Juan ; López Bartolomé, María |
Palabras clave : | Cizalladura; Turbulencia; Aeronáutica; LLWAS; Observaciones de aeronaves; Colaboración con usuarios |
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. 205-214 |
Versión del editor: | https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.205 |
Resumen : | El objetivo del presente estudio es caracterizar la cizalladura del aeropuerto de Bilbao y determinar la capacidad del sistema LLWAS actualmente instalado para detectarla. Mediante la realización de una campaña de datos procedentes de aeronaves se ha podido comprobar que la turbulencia tiene un protagonismo muy importante frente a la cizalladura y determinar los niveles en los que se dan con mayor frecuencia. Así mismo, se ha identificado el patrón de viento dominante (obteniéndose un nuevo resultado de vientos flojos en superficie hasta en un 40 % de los casos) y se ha realizado un análisis preliminar de la capacidad de predicción de la cizalladura del modelo HARMONIE-AROME de 2,5 km de resolución, desarrollando un nuevo producto operativo de secciones verticales. La campaña de datos ha permitido también concluir que la capacidad de detección del sistema LLWAS en el aeropuerto de Bilbao es baja debido principalmente al predominio de la cizalladura vertical. |
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/20.500.11765/10977 |
Colecciones: | 6º Simposio Nacional de Predicción (2018) |
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