Datos de radar

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Identificación automática de mesociclones y estructuras significativas de viento a partir de datos de radar Doppler

Identificación automática de mesociclones y estructuras significativas de viento a partir de datos de radar Doppler

Posteriormente con la implantación de la red del WSR-88D y su instalación a lo largo de todo el territorio de Estados Unidos, la cantidad de datos de radar se incrementó de forma significativa. Los datos ya no quedaron restringidos a unas áreas geográficas limitadas y se dispuso de datos a lo largo de periodos temporales más largos. Debido a los citados problemas del Early MDA, el NSSL desarrolló el llamado NSSL MDA. En el desarrollo de este algoritmo se utilizaron exclusivamente datos del WSR-88D. La definición de mesociclón usada en el 88D B9MA y en el Early MDA se basa en unos umbrales de intensidad específicos, sin embargo, la intensidad de un mesociclón no siempre es un indicador de su severidad. Algunos tornados o eventos de tiempo severo que tienen lugar en tormentas y que están asociados con vórtices no alcanzan ninguno de estos umbrales. Por otro lado también pueden existir vórtices intensos sin que se produzca un tornado o tiempo severo. Como consecuencia de ello el nuevo algoritmo de detección de mesociclones debería ser capaz de detectar un espectro amplio de vórtices a escala de la tormenta (del orden de 1 a 10 Km de diámetro) y más tarde clasificar cada detección con una serie de reglas robustas. Adicionalmente, una vez clasificado un vórtice y sus características se podría tratar de determinar la probabilidad de que el vórtice estuviera asociado con un tornado o con la ocurrencia de tiempo severo. En resumen, el NSSL MDA se construyó sobre los trabajos previos del Early MDA y el desarrollado por Desrochers & Donaldson (1992). En lugar de definir unos umbrales de intensidad desde los primeros análisis, como hace el 88D B9MA y el Early MDA, el NSSL MDA detecta todos los vórtices a escala de tormenta (1-10 Km de diámetro) y es entonces cuando se determina si son o no son significativos.

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Clasificación de granizo en superficie usando técnicas de minería de datos y datos de radar meteorológico

Clasificación de granizo en superficie usando técnicas de minería de datos y datos de radar meteorológico

Resumen. El granizo es capaz de infringir cuantiosos daños y su estudio es útil para los servicios meteorológicos, la industria de los seguros y el sector agrope- cuario. Debido a la reducida ocurrencia espacial y temporal de los eventos de granizo, determinar su localización y frecuencia es difícil y costoso. Se realizó un estudio de los datos de un radar polarimétrico de banda C (INTA Anguil, La Pampa) utilizando 14 tormentas de granizo y alrededor de 1400 casos en un ra- dio de 240 km desde Enero de 2011 a Diciembre de 2012. Se utilizaron cinco técnicas de minería de datos para calcular la probabilidad de granizo en superfi- cie obteniendo una accuracy por encima del 86% con bajos valores (<21%) de falsas alarmas para el mejor modelo. Estos métodos probaron ser herramientas útiles para la clasificación de granizo con datos de radar.

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Combinador de información primaria y secundaria para extractor digital de datos de radar en sistemas de vigilancia

Combinador de información primaria y secundaria para extractor digital de datos de radar en sistemas de vigilancia

Sin embargo, es importante destacar que ciertos aspectos de este proyecto no fueron tan positivos, ya que durante el desarrollo del mismo hubo que sortear ciertas dificul- tades no previstas que impactaron fuertemente en los tiempos de entrega pactados. Entre ellas, podemos nombrar a la volatilidad de los requerimientos planteados por FAA: no hubo un detalle exhaustivo sobre qué se esperaba de la solución pedida y a menudo debió hacerse correcciones sustanciales de diseño por no comulgar la imple- mentación con nuevas especificaciones que iban surgiendo sobre la marcha. Por otro lado, no hubo tantas pruebas de campo con el sistema de radar real como se hubiera querido. La mayoría de los ensayos se realizaron con el simulador disponible, cuyos escenarios distan considerablemente de los que se presentan en el sistema de radar real. Como dicho sistema se encuentra muy alejado del lugar de trabajo y el acceso al mismo debe hacerse respetando cierto protocolo, el proceso de prueba de campo para el Combinador se tornó indeseablemente viscoso.

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Análisis objetivo de la actividad eléctrica de la convección analizada a partir de los datos de radar regional

Análisis objetivo de la actividad eléctrica de la convección analizada a partir de los datos de radar regional

La actividad eléctrica en una tormenta es una de las manifestaciones más significativas de la convección bien desarrollada. Algunos usuarios están interesados más en dicha actividad que en la propia precipitación convectiva. Los propios predictores, en sus labores de vigilancia y diagnosis de la convección, utilizan subjetivamente la información de rayos sobre las imágenes radar o satélite con objeto de identificar las zonas más activas, áreas malamente iluminadas por el radar, etc... El disponer de una aplicación objetiva que analice, asigne y contabilice el número de rayos nube-tierra, asociado a estructuras convectivas radar, supone un paso significativo que puede facilitar los trabajos de vigilancia y seguimiento de la convección. Se ha desarrollado un primer prototipo que realiza los anteriores procesos tomando como base las estructuras bidimensionales convectivas radar, 2D, previamente analizadas. Los rayos detectados en una ventana temporal de 10 min. (cadencia de las imágenes radar en modo convencional) y en la cobertura de un radar dado, se les trata de asignar una estructura radar. En el proceso de asignación se tienen en cuenta las propiedades geométricas del sistema convectivo radar en el instante actual y estas propiedades son extrapoladas hacia atrás en el tiempo para realizar el proceso de asignación. Los rayos no asignados se agrupan, estáticamente y en el instante dado, en grupos o racimos por un criterio de cercanía espacial. El trabajo presenta la metodología empleada en esta primera versión, salidas propuestas de productos radar-rayos, junto con ejemplos y sus consecuencias operativas.

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Vol. 2, núm. 3 (2011)

Vol. 2, núm. 3 (2011)

Este trabajo presenta el proceso necesario de adecuación de datos de precipitación obtenidos de imágenes de radar meteorológico mediante SIG para su empleo en el modelado hidrológico distribuido. El objetivo principal ha sido la evaluación de la calidad de la información de radar a través de las simulaciones del modelo hidrológico y la comparación con la simulación generada con datos de pluviómetros. Para llevar a cabo lo anterior, se simularon tres eventos. Se incluyó la avenida extrema que se presentó en la cuenca del río Escondido, México, en abril del 2004; se utilizaron datos horarios del radar meteorológico ubicado en la base aérea Laughling Texas, Estados Unidos, que consisten en archivos de tipo binario en un listado de valores de precipitación en mm. La calidad de los datos de radar se llevó a cabo mediante un análisis de correlación con datos de pluviógrafos de estaciones automatizadas. Los resultados obtenidos indican que en la comparación radar-pluviógrafo existen pares de datos en los que mientras en el radar se estima un valor “cero”, en el pluviógrafo se está registrando un valor mayor que cero o viceversa. Por otra parte, la varianza explicada de los datos de precipitación estimados a partir de información de radar, con respecto a las mediciones de los pluviógrafos en las estaciones consideradas en el análisis, fue menor a una escala horaria que en la escala diaria. Finalmente, las simulaciones realizadas con datos de precipitación-radar para eventos extremos muestran que el hidrograma reproduce acertadamente el hidrograma observado. En cambio, en la simulación efectuada con datos pluviométricos, tanto el pico como la forma del hidrograma, no fueron simulados de manera adecuada.

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Relevamiento de la infraestructura de monitoreo metereológico de la provincia de Córdoba y de datos para la calibración hidrológica del radar RMA1

Relevamiento de la infraestructura de monitoreo metereológico de la provincia de Córdoba y de datos para la calibración hidrológica del radar RMA1

Para cada tormenta individual, se superpone la mancha abarcada por el evento detectado por el radar con un mapa que contiene las estaciones meteorológicas de superficie. En esta intersección de imágenes se determina qué estaciones resultan afectadas por la tormenta para bajar los datos correspondientes de las bases de datos pluviométricos administradas por diferentes organismos: Instituto Nacional del Agua CIRSA INA (19 estaciones – tecnología Alert), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria INTA (8 estaciones), Ministerio de Agricultura y Ganadería de la Provincia de Córdoba (37 estaciones – tecnología Omixom), Secretaría de Recursos Hídricos de la Provincia de Córdoba (40 estaciones – tecnología Alert y Omixom), Bolsa de Cereales (106 estaciones), Servicio Meteorológico Nacional (7 estaciones) y Subsecretaría de Recursos Hídricos de la Nación (22 estaciones). Con esos datos se procede a la construcción de los hietogramas para cada estación correspondientes a las tormentas consideradas. Adicionalmente se han analizado datos de viento en superficie medido en algunas de las estaciones de la red.

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Comparación de los métodos de correlaciones cruzadas y centroide para el seguimiento de estructuras convectivas a partir de datos radar

Comparación de los métodos de correlaciones cruzadas y centroide para el seguimiento de estructuras convectivas a partir de datos radar

Durante el año 2001 se puso en funcionamiento la técnica de extrapolación de estructuras convectivas bidimensionales por CE (Martín et al., 2002). Esta técnica se emplea en el seguimiento de una estructura convectiva para obtener una extrapolación lineal basada en su desplazamiento previo. Para ello, se simplifica una estructura a su centroide, al que se atribuyen todas sus características y se extrapola su posición (Barclay and Wilk, 1970; Browning et al., 1982; Johnson et al., 1998). El vector de extrapolación se obtiene, a partir de los centroides de las estructuras analizadas en dos imágenes radar consecutivas, separadas temporalmente 10 ó 20 min.

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Construcción de un sistema de receptores superheterodinos para un radar atmosférico VHF

Construcción de un sistema de receptores superheterodinos para un radar atmosférico VHF

La historia del radar comienza con la demostración de los principios del radar por Heinrich Hertz en 1888 (Skolnik, [24]). Posteriormente, en Alemania a principios del siglo XX, Christian Hulsmeyer desarrolló y patentó el primer sistema de prevención de colisiones para navíos. Pero la tecnología de la época no permitía el desarrollo de los equipos necesarios para el funcionamiento del radar. Por ello, se tuvo que esperar a que se desarrolle y madure la tecnología de tubos de vacío. A mediados de 1930, se vuelve a retomar las investigaciones del radar, el avecinamiento de la segunda guerra mundial fue el principal causante de este nuevo interés. Debido a que los países en posible conflicto necesitaban mejorar sus sistemas de vigilancia y defensa contra los recientemente desarrollados aviones “bombarderos”.

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1.07 RESTRINGIDO NAVEGACIÓN POR RADAR Y PLOTEO DE RADAR

1.07 RESTRINGIDO NAVEGACIÓN POR RADAR Y PLOTEO DE RADAR

a) El curso está destinado a los Oficiales, Tripulantes y Patrones de Nave Menor, mencionados en el título I, letras a), b) y c) que prestarán sus servicios exclusivamente en buques que no están provistos de Radar ARPA. (STCW 78/95, Sección y Cuadro A-II/1).

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La meteorología y el sector energético: perspectiva de la OMM

La meteorología y el sector energético: perspectiva de la OMM

$POMBQPTJCMFFYDFQDJØOEFMBTPDJF EBE FO HFOFSBM RVF OFDFTJUB FM acceso a análisis y predicciones sóli EPTBMBQBSRVFTFODJMMPTUPEPTMPT sectores presentan una alta demanda de análisis integrado y multidisci QMJOBSRVFIBHBFMVTPNÈTFGJDB[ posible de la información meteoro lógica pertinente para su proceso de toma de decisiones. La integración de diferentes tipos de datos en análisis y sistemas de predicción sofistica EPTZFTQFDÓmDPTEFMVTVBSJPFTVO procedimiento para especialistas que requiere aportaciones multidisci QMJOBSFTJODMVJEBTMBTQSPDFEFOUFT EFDJFOUÓmDPTDMJNÈUJDPT*ODMVTPFO MPTQBÓTFTEFTBSSPMMBEPTFMOJWFMEF FTUFUJQPEFFYQFSJFODJBFTSFMBUJWB mente pequeño.

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http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

Artículo 49. Potestad de inmovilización de ficheros. En los supuestos, constitutivos de infracción muy gra- ve, de utilización o cesión ilícita de los datos de carácter personal en que se impida gravemente o se atente de igual modo contra el ejercicio de los derechos de los ciudadanos y el libre desarrollo de la personalidad que la Constitución y las leyes garantizan, el Director de la Agencia de Protección de Datos podrá, además de ejer- cer la potestad sancionadora, requerir a los responsables de ficheros de datos de carácter personal, tanto de titu- laridad pública como privada, la cesación en la utilización o cesión ilícita de los datos. Si el requerimiento fuera desatendido, la Agencia de Protección de Datos podrá, mediante resolución motivada, inmovilizar tales ficheros a los solos efectos de restaurar los derechos de las per- sonas afectadas.

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Implementation of algorithms for radar real-time signals processing using a microprocessor based platform

Implementation of algorithms for radar real-time signals processing using a microprocessor based platform

The RADAR signal for this project comes from the MDU1100T module from the manufacturer Microwave Solutions. It is a subsystem that emits a X-band signal and then receives the signal and perform a mixing with a sample of the signal sent [17]; by this mechanism the output of the module is an intermediate frequency signal which is proportional to the Doppler shift signal which has suffered, this Doppler shift is given by objects having a radial velocity relative to the module. The radial velocity refers to the motion that have some component in going towards the radar or moving away from it, this creates a slight modification of the frequency by Doppler effect. Figure 3 presents a general view of the module.

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WSN05: Simposio Internacional sobre Nowcasting y Predicción a Muy Corto Plazo; Conferencia de usuarios de satélites meteorológicos de EUMETSAT 2005; y VII Conferencia Europea de Aplicaciones de la Meteorología ECAM-2005

WSN05: Simposio Internacional sobre Nowcasting y Predicción a Muy Corto Plazo; Conferencia de usuarios de satélites meteorológicos de EUMETSAT 2005; y VII Conferencia Europea de Aplicaciones de la Meteorología ECAM-2005

Sesión 3: Asimilación de datos. El futuro de los mode- los numéricos de mesoescala, con resoluciones de 1-4 Km. de brazo de malla, va por la mejora y tratamiento de la asimila- ción continuada de datos de muy alta resolución espacio-tem- poral. En este sentido se mostraron resultados de modelos semioperativos y experimentales donde se ingestaban (3DVAR-4DVAR) datos de satélite, radar, rayos y de superficie en redes de alta resolución. Los costes computacionales son altos y los problemas de ajuste de estos datos no asimilados directamente como variables del modelo y el problema del “spin-up” son las limitaciones más importantes que se encuen- tran los especialistas en esta materia a la hora de ponerlos operativos. Por otra parte, la mejora en el inicio y desarrollo de la convección, el desarrollo de nieblas, etc. parecen chocar con el ruido no meteorológico de las salidas de estos modelos.

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Aplicaciones no convencionales del RMA0: detección, caracterización y seguimiento de plumas volcánicas

Aplicaciones no convencionales del RMA0: detección, caracterización y seguimiento de plumas volcánicas

En continuación de estudios previos realizados a plumas volcánicas por medio de radares meteorológicos, se llevó a cabo la investigación y caracterización de la pluma volcánica generada por la erupción del volcán Calbuco por medio del radar meteorológico RMA0. El primer Capítulo muestra características de funcionamiento del radar haciendo especial énfasis en sus estrategias de barrido. Es interesante notar que para la observación de este fenómeno el barrido caracterizado por un ancho de gate de 480 m arrojó más detalle de la estructura de la nube que el barrido con un gate de 240 m. Esto puede observarse en la secuencia temporal de las Fig.(5.1.1) y la Fig.(5.1.2) en las que se muestran los datos de reectividad. En el Capítulo 2, se presenta una caracterización del volcán Calbuco en la cual según el índice de explosividad volcánica (VEI) esta erupción puede ser catalogada con un VEI 4 o 5 basados en que la cantidad de material arrojado a la atmósfera fue de (2.3 ± 0.7) × 10 12 kg, la atura de la pluma obtenida con el radar llego a los 25 km y la duración

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Design and implementation of a data processor for a ubiquitous FMCW radar demonstrator

Design and implementation of a data processor for a ubiquitous FMCW radar demonstrator

A number of studies have been carried out to evaluate its performance in terms of target detection probability. Fig. 9 represents the expected values of SCR (Signal-to-Clutter Ratio) and SNR (Signal-to-Noise Ratio) for two Swerling 5 [10] targets with RCS (Radar Cross Section) of 0.1 m2 (a human crawler) and 1 m2 (a car, [11]) moving slowly (4.17 m/s, 1.5 km/h) in a high-grass environment with Doppler spread 𝜎 𝑣 .=0.05 m/s. SNR and SCR are

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Manual de Practicas

Manual de Practicas

tabulaciones o convertir los datos en una tabla en el programa de procesamiento de texto antes de copiar los datos. Si los datos requieren modificación o algún tipo de manipulación (por ejemplo, separar los nombres completos en nombres y apellidos), quizás prefiera realizar esta operación antes de copiar los datos, especialmente si no está familiarizado con Access. Cuando pegue los datos en una tabla vacía, Access definirá el tipo de datos de cada campo de acuerdo con la clase de datos que encuentre. Por ejemplo, si un campo pegado no contiene más que valores de fecha, Access aplica el tipo de datos Fecha/Hora a ese campo. Si el campo pegado sólo contiene las palabras "sí" y "no", Access aplica el tipo de datos Sí/No al campo.

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1.07 Navegación por Radar, Ploteo de Radar y uso del APRA A.-FUNDAMENTACIÓN TÉCNICA Este curso está orientado a los oficiales a cargo de la guardia de navegación. Está basado en la Regla B I12, Técnicas de observación y punteo de Radar. del STCW 78 enmend

1.07 Navegación por Radar, Ploteo de Radar y uso del APRA A.-FUNDAMENTACIÓN TÉCNICA Este curso está orientado a los oficiales a cargo de la guardia de navegación. Está basado en la Regla B I12, Técnicas de observación y punteo de Radar. del STCW 78 enmend

Tiene como propósito, dar cumplimiento a las exigencias mínimas de conocimientos y destrezas descritas en la Regla A- II/1 del STCW 78 enmendado. Incluye un marco teórico y la comprensión de la información generada por el Radar, limitaciones de los equipos, información no deseada, operación correcta de los controles hasta obtener el máximo rendimiento.

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Manual de Microsoft Access 2010

Manual de Microsoft Access 2010

Compartidas: Al igual que Insertado, la imagen se guarda en la propia base de datos. Esta opción se ha introducido como novedad en Access 2010, precisamente para evitar el problema de espacio. Al definir una imagen como compartida, ésta estará disponible para todos los objetos de la base de datos, que la referenciarán y de esa forma no será necesario guardar una copia por cada instancia utilizada. Por ejemplo, si quieres que todos tus formularios e informes incluyan un membrete y un logotipo, sólo será necesario que la base lo guarde una vez. Si un día cambiáramos el logotipo de la empresa, tan solo con modificar la imagen compartida se modificaría en todos los objetos.

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Renovación hardware y software de la red de radares: mejoras en la operatividad de los GPV

Renovación hardware y software de la red de radares: mejoras en la operatividad de los GPV

En los últimos meses se han adquirido nuevos ordenadores para los Centros Re- gionales Radar de Murcia, Vasco y Extremadura. Con cada uno, dos estacio- nes de trabajo, una local en el mismo centro, y una remota situada en el GPV con competencias de predicción, permitirán a los predictores de los CMT de Valencia, Santander y Madrid acceder además de al radar de Valencia, y Madrid desde su ONE 75, al radar de Murcia, San Sebastián y con dis- ponibilidad de todos los productos. El trabajo describe el nuevo esquema

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Informe sobre las rachas de viento huracanadas asociadas a la convección profunda y muy organizada del día 4 de octubre de 2013 en Biota (Zaragoza)

Informe sobre las rachas de viento huracanadas asociadas a la convección profunda y muy organizada del día 4 de octubre de 2013 en Biota (Zaragoza)

En las EMAS de Bardenas, Tudela, Bailo y Tarazona se observan gráficas consistentes con el paso de sistemas convectivos (figuras 88 a 91), con fuertes rachas de viento, en las que además se puede comprobar que los máximos de viento coinciden con los máximos de precipitación. Sin embargo, en los casos de Castejón de Valdejasa y Ejea de los Caballeros (figuras 92 y 93) el máximo de viento no coincide con un máximo de precipitación, se da incluso en ausencia de precipitación y con viento previo bastante uniforme en dirección y poco racheado. Castejón está bastante alejado de Biota, pero Ejea está a sólo 17 km del área donde se produjeron los mayores daños. En el momento de la racha máxima la dirección predominante vuelve a ser WSW. Estos datos son consistentes con el hecho de que a la hora a la cual en el área de Biota se estaban produciendo fuertes tormentas con precipitaciones intensas, granizo y vientos muy fuertes, en la localidad cercana de Ejea se produjeran estas rachas, sin precipitación asociada, relacionadas con la línea de turbonada que estaba afectando más de lleno a Biota.

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