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Caracterización de la cizalladura en el aeropuerto de Bilbao y evaluación del sistema LLWAS
Title: Caracterización de la cizalladura en el aeropuerto de Bilbao y evaluación del sistema LLWAS
Authors: Pons Reynés, María Rosa ORCID RESEARCHERID Autor AEMETPérez Ricci, JorgeBenito Peraita, María AntoniaAutor AEMETMartín Giménez, MargaritaAutor AEMETSimarro Grande, Juan Pablo ORCID SCOPUSID Autor AEMETLliso Valverde, LlorençAutor AEMETIglesias Gómez, JuanAutor AEMETLópez Bartolomé, MaríaAutor AEMET
Keywords: Cizalladura; Turbulencia; Aeronáutica; LLWAS; Observaciones de aeronaves; Colaboración con usuarios
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 205-214
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.205
Abstract: 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.
Description: 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
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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