Climatología de ecos no meteorológicos de la red de radares INTA

Fil: Giménez, Diego. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.La presencia de ecos no meteorológicos como interferencias electromagnéticas, tienen un impacto significativo en las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorológicos, como es el caso de las esti- maciones cuantitativas de precipitación. Las climatologías de reflectividad, si bien se han utilizado para estudiar la distribución espacial de la precipitación en diferentes regiones geográficas, también han sido empleadas para la elaboración de mapas de frecuencia de ecos no meteorológicos persistentes, como ser ecos de tierra e interferen- cias electromagnéticas. Esta Nota Técnica extiende el trabajo realizado previamente con radares RMA al realizar un análisis climatológico de ecos no meteorológicos usando la red de radares pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). El esquema contempla las siguientes etapas: (1) análisis climatológico basado en reflectividad de radar a partir de volúmenes sin presencia de ecos meteorológicos para la elevación de antena más baja; (2) identificación de áreas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagnética; (3) separación de ecos de tierra de ecos de interferencia electromagnética; (4) generación de mapas de ecos no meteorológicos. El período analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una sólida caracterización de los sitios de radar en términos estadísticos respecto a la persistencia de los ecos no meteo- rológicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando además en el análisis la topografía, obstáculos naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagación anómala, entre otros.Quantitative Precipitation Estimation (QPE) is rather sensitive to non-meteorological echoes such as ground clutter or electromagnetic interference. To this end, reflectivity climatologies have been used, among other cases, for creating maps of frequency of persistent non-meteorological echoes. This Technical Note presents the climatology (data ranging from April 2019 to December 2020) using data from 3 radars owned by the National Institute for Agricultural Technology (INTA). The methodology applied in this work identifies all types of clutter and then classifies them into two categories: ground clutter and electromagnetic interference. Results show that it is possible to characterize the region around the radar site using these categories and combining them with the analysis of topography, artificial blockage and anomalous propagatio

Metodología para la estimación del sesgo de la reflectividad diferencial de los radares del SINARAME

Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Los radares meteorológicos de doble polarización son muy bien reconocidos alrededor del mundo como instrumentos vitales para diferentes aplicaciones donde las variables polarimétricas juegan un rol fundamental como la obtención de estimaciones cuantitativas de precipitación más precisas o estudios relacionadas con una mejor caracterización de los hidrometeoros asociados a un sistema precipitante mediante algoritmo de clasificación. No obstante, para lograr resultados aceptables, los datos de radar utilizados deben ser sometidos a numerosos controles de calidad y correcciones. En esta Nota Técnica se discute una de las metodologías propuestas en la bibliografía para la corrección de los errores sistemáticos presentes en una variable clave de los radares polarimétricos: la reflectividad diferencial.Dual polarization weather radars are used around the world as an essential tool to obtain precise quantitative precipitation estimations or a characterization of hydrometeors within a precipitating system using polarimetric variables. This cannot be achieved if the collected data is uncalibrated, and for this reason a rigorous quality control must be done prior to the calculations. In this Technical Note one methodology is discussed for correcting one of the key polarimetric variables: differential reflectivity

Verificación de la orientación de la antena de los radares meteorológicos de INTA utilizando la radiación solar

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena en los radares disponibles. En este trabajo se verificó la orientación de la antena en los radares meteorológicos pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) utilizando datos de 4 meses de 2016. Como herramienta de verificación se utilizaron las interferencias producidas por la emisión solar aplicando metodologías ya probadas previamente. El trabajo se hizo sin dificultad en los radares de Paraná y Pergamino, mientras que el radar de Anguil detectó muy pocas interferencias solares a nivel mensual (menos de 10) lo que indicaría un problema en la sensibilidad de la cadena de recepción y por ello no se pudo verificar su calidad de apuntamiento. En particular se contabilizaron en el radar de Paraná el máximo de interferencias solares (189) en Julio de 2016. El último desvío encontrado, correspondiente a Octubre de 2016, es de -0,0o±0,5o lo cual está dentro del error esperado. En el radar de Pergamino se encontró que la antena se desvió en sentido antihorario con un valor máximo en Octubre de 2016 de -1,8o±0,7o que se mantiene en esos valores desde entonces, por lo que se recomienda realizar una revisión periódica del apuntamiento.A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the INTA (National Institute of Agricultural Technology) weather radars using four months of 2016. The methodology used in this report has been developed and tested in recent works, and is based on the detection of solar interferences in reflectivity data. For Paraná and Pergamino radars, the application of the methodology was trouble free while for the Anguil radar too few solar interferences were detected -less than ten per month-. This suggests a sensibility loss on the reception chain, and hence the state of the antenna alignment was not verified. The maximum of solar interferences was found at Paraná in July 2016 (189 cases). The last bias, found in October 2016, was -0,0o±0,5o which is within the expected error. On the other hand, Pergamino radar has a counterclockwise shift, steady since October 2016, of -1,8o±0,7o. This persistent misalignment indicates that a more frequent inspection of the antenna is necessary

Comparación de las variables Doppler entre radares banda C y S en el área de Buenos Aires

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.En el área metropolitana de Buenos Aires se encuentran dos radares meteorológicos Doppler y de doble polarización que operan en frecuencias distintas, el RMA2 del SINARAME instalado en Ezeiza funciona en la banda C y el EEC del GCABA situado en Merlo funciona en la banda S. La oportunidad de contar con dos radares de bandas diferentes a poca distancia nos permite comparar el desempeño. Dado que las velocidades radiales son necesariamente distintas (miden, al estar ubicados en diferentes lugares, diferentes componentes del viento horizontal), es de interés la comparación en el ruido asociado a la medición que suponemos independiente del ángulo de medición. El radar de Merlo presenta mediciones de bajo ruido observando casos de precipitación estratiforme donde se esperan campos suaves, sin grandes discontinuidades. El RMA2 posee una dispersión comparable pero con valores de ancho espectral generalmente más elevados.In the metropolitan area of Buenos Aires there are two Doppler weather radars, both with dual polarization capabili- ties but with different operating frequencies, SINARAME RMA2 (located in Ezeiza, Buenos Aires province) operates on the C band and GCABA EEC (located in Merlo, Buenos Aires province) operates on the S band. Performan- ce comparison can be done due to their close location and although their measured radial velocities are different, the noise of these measurements may be assumed to be comparable. Low noise is found on Merlo radar velocity measurements when scanning stratiform precipitation while RMA2 velocities show similar dispersion but with higher spectral width overall

Verificación de la orientación de la antena del radar meteorológico DWSR-2500C del Servicio Meteorológico Nacional

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena. En este trabajo se verificó la orientación en el radar meteorológico DWSR-2500C del SMN ubicado en el partido de Ezeiza. Se utilizaron datos de once meses entre 2014 y 2015 aplicando una metodología utilizada de manera operativa en distintos servicios meteorológicos del mundo que se basa en identificar las interferencias producidas por la emisión solar. Se comprobó la utilidad de esta metodología comparando con resultados obtenidos en estudios previos, aunque algunos de los resultados fueron distorsionados fuertemente por la gran cantidad de interferencias electromagnéticas de redes inalámbricas RLAN. La baja cantidad de datos encontrados sugiere que el procesador del radar puede filtrar algunas interferencias o que el nivel de ruido del receptor es más alto que las interferencias solares más débiles.A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the DWSR-2500C weather radar owned by the SMN and located at Ezeiza district in the Buenos Aires province. Data from eleven months between 2014 and 2015 is used for identifying solar interferences applying an operational methodology tested at different national weather services around the world. Results were compared with those of previous reports reaching similar conclusions even though RLAN interferences greatly distorts the findings. It is also noted that the amount of collected cases are well below the number found in similar experiments made abroad, which suggests the presence of losses somewhere in the reception chain

Sobre el uso del radar meteorológico para el diagnóstico de granizo

Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: Ishikame, Gabriela. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos. Coordinación de Pronósticos Inmediatos; Argentina.Fil: Pappalardo, Laura. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos. Coordinación de Pronósticos Inmediatos; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.El granizo es uno de los fenómenos meteorológicos más frecuentes asociados a la ocurrencia de convección húmeda profunda. El diagnóstico y pronóstico de la ocurrencia de granizo requiere que el pronosticador analice desde variables medioambientales que le permitan identificar entornos favorables para el desarrollo de tormentas de granizo hasta el análisis cualitativo y cuantitativo en tiempo cuasi real de información provista por los radares meteorológicos. Luego, el objetivo de la presente Nota Técnica es realizar un repaso de las técnicas y algoritmos más relevantes para el diagnóstico de granizo tanto con radares de polarización simple como doble.Hail is one of the most frequent meteorological phenomena associated with the occurrence of moist and deep convection. The diagnosis and forecast of the occurrence of hail requires the forecaster to analyze not only environmental variables that allow him to identify favorable environments for the development of hail storms but also the qualitative and quantitative analysis in quasi real time of information provided by weather radars. Thus, the goal of this Technical Note is to review the most relevant techniques and algorithms for hail diagnosis with both single and dual polarization radar

Desarrollo e implementación del producto RQPE-RMA

Fil: Giménez, Diego. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina.La estimación cuantitativa de precipitación derivada de radar meteorológico (RQPE, por sus siglas en inglés Radar Quantitative Precipitation Estimation) tiene un rol vital en diversas aplicaciones hidrológicas, como por ejemplo el manejo de inundaciones urbanas. En esta Nota Técnica se describe la metodología desarrollada e implementada en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para la estimación cuantitativa de precipitación a partir de los datos del radar meteorológico RMA del SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorológicos). El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) corrección de atenuación por presencia de hidrometeoros; (2) estimación de índice de calidad de los datos; (3) control de calidad multivariable de los datos; (4) conversíón a precipitacion dentro del volumen escaneado; y (5) acumulacion de precipitacion dentro de una ventana temporal. La metodología propuesta se aplicó sobre el radar meteorológico RMA2 ubicado en el predio del Instituto Nacional del Agua en Ezeiza (Buenos Aires). Los períodos empleados para su desarrollo fueron los semestres de primavera/verano (octubre a marzo) entre los años 2017 y 2019 para minimizar los efectos debidos a contaminación por banda brillante. En términos generales el control de calidad de los datos ha mostrado una efectividad significativa al momento de clasificar los ecos de reflectividad en lluvia/no lluvia y mitigar el efecto de las interferencias electromagnéticas. Los resultados muestran que la metodología propuesta es un punto de partida satisfactorio dejando varios aspectos a trabajar en el futuro: clasificación de hidrometeoros, corrección de banda brillante, desarrollo de un escaneo híbrido, extrapolación de la precipitación a nivel del suelo, aplicación de una relación Z-R específica para distintos tipos de hidrometeoros; entre otros aspectos de mejora.Quantitative Precipitation Estimation (QPE) derived from radar data is considered vital for several hydrological applications, e.g. urban flooding. The methodology proposed in this Technical Note for constructing radar QPE uses a multi-step approach: 1) attenuation correction, 2) data quality index estimation, 3) multiparameter quality control, 4) conversion from reflectivity to rainfall, 5) accumulation within a time range. This methodology was applied to two spring/summer seasons (2017/2018 and 2018/2019) using the RMA2 data located near Buenos Aires. The quality control step produced good results, separating echoes from precipitation from those from non-precipitation targets, and eliminating electromagnetic interference. This methodology also leaves the door open for working towards hydrometeor classification, bright band correction, hybrid scan QPE, extrapolation to surface rainfall intensity, among others

Climatología de ecos no meteorológicos de la red de radares SINARAME

Fil: Giménez, Diego. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina.La presencia de ecos no meteorológicos como interferencias electromagnéticas, tienen un impacto significativo en las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorológicos, como es el caso de las estimaciones cuantitativas de precipitación. Las climatologías de reflectividad, si bien se han utilizado para estudiar la distribución espacial de la precipitación en diferentes regiones geográficas, también han sido empleadas para la elaboración de mapas de frecuencia de ecos no meteorológicos persistentes, como ser ecos de tierra e interferencias electromagnéticas. Esta Nota Técnica presenta el primer análisis climatológico de ecos no meteorológicos realizado en Argentina usando la nueva red de radares RMA que conforman el SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorológicos). Se describe la metodología desarrollada e implementada en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para determinar los mapas de ecos de tierra e interferencias electromagnéticas a nivel nacional para 11 radares RMA con el objetivo de realizar una caracterización de los sitios en el marco del uso de los datos tanto para la estimación cuantitativa de precipitación como para la vigilancia meteorológica operativa. El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) análisis climatológico basado en reflectividad de radar a partir de volúmenes sin presencia de ecos meteorológicos para la elevación de antena más baja; (2) identificación de áreas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagnética; (3) separación de ecos de tierra de ecos de interferencia electromagnética; (4) generación de mapas de ecos no meteorológicos. El período analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una sólida caracterización de los sitios de radar en términos estadísticos respecto a la persistencia de los ecos no meteorológicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando además en el análisis la topografía, obstáculos naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagación anómala, entre otros.Quantitative Precipitation Estimation (QPE) is rather sensitive to non-meteorological echoes such as ground clutter or electromagnetic interference. To this end, reflectivity climatologies have been used, among other cases, for creating maps of frequency of persistent non-meteorological echoes. This Technical Note presents the first climatology (data ranging from April 2019 to December 2020) of this kind using data from 11 RMA radars within the National System of Weather Radars (SINARAME). The methodology applied in this work identifies all types of clutter and then classifies them into two categories: ground clutter and electromagnetic interference. Results show that it is possible to characterize the region around the radar site using these categories and combining them with the analysis of topography, artificial blockage and anomalous propagation

El SMN y la red argentina de radares meteorológicos

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina.Fil: Mezher, Romina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto del Clima y del Agua; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina.Esta Nota Técnica describe la red de radares meteorológicos de la Argentina, haciendo particular énfasis en su génesis, su evolución a lo largo de la historia y sus características técnicas e institucionales en la actualidad. Los planes para los próximos años también son mencionados.This Note describes the weather radar network of Argentina, highlighting in particular its genesis, its history and its technical as well as institutional characteristics today. In addition, the expectation regarding its further development in the next few years is also discussed

Ajuste de la estimación de precipitación satelital IMERG con observaciones pluviométricas en Argentina

Fil: Hobouchian, María Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Díaz, Gonzalo Martín. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina.Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Ferreira, Lorena Judith. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.Fil: Maas, Martín. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Veiga, Hernán. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.El rol fundamental de la precipitación en distintas actividades socioeconómicas, las limitaciones en su medición y los desafíos en su representación, motivan la utilización, validación y ajuste de otras fuentes de datos como las estimaciones de precipitación por satélite. En el marco de un proyecto del Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para mejorar la estimación de la precipitación a nivel regional, se impulsó el ajuste de la estimación satelital IMERG con las observaciones pluviométricas disponibles. El producto desarrollado inicialmente, aplica una corrección histórica a partir de la técnica conocida como PDF-matching que utiliza las estaciones meteorológicas de mejor calidad, seguida de una corrección diaria a partir de la interpolación del Bias local que suma el valor agregado de todas las estaciones meteorológicas disponibles en escala diaria. Si bien el monitoreo diario del producto y la validación preliminar de una versión previa muestran resultados alentadores, se espera continuar este trabajo con una validación en la región de estudio y con las mejoras continuas de la versión actual en base a la experiencia con los métodos aplicados y las condiciones locales. De este modo, se presenta un producto experimental cuyo proceso de ejecución dura pocos minutos y que se verá favorecido principalmente con la incorporación de nuevos datos pluviométricos de calidad.The fundamental role of precipitation in different socioeconomic activities, the limitations in its measurement, and the challenges in its representation motivate the use, validation, and adjustment of other data sources such as satellite precipitation estimates. This study is part of a project at the National Meteorological Service to improve precipitation estimates in Argentina. This work presents a merged product based on the adjustment of IMERG estimate with rain gauges available at a daily scale. The methodology applies a historical correction with the PDF-matching method which uses the best quality rain gauges, followed by a daily correction with the interpolation of the local Bias that uses all the rain gauges available. The current analysis of the product and preliminary evaluation of a previous version show favorable results. In the short term, this work will continue with the assessment and improvements of the current version