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Climatolog铆a de ecos no meteorol贸gicos de la red de radares INTA
Fil: Gim茅nez, Diego. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.La presencia de ecos no meteorol贸gicos como interferencias electromagn茅ticas, tienen un impacto significativo en
las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorol贸gicos, como es el caso de las esti-
maciones cuantitativas de precipitaci贸n. Las climatolog铆as de reflectividad, si bien se han utilizado para estudiar la
distribuci贸n espacial de la precipitaci贸n en diferentes regiones geogr谩ficas, tambi茅n han sido empleadas para la
elaboraci贸n de mapas de frecuencia de ecos no meteorol贸gicos persistentes, como ser ecos de tierra e interferen-
cias electromagn茅ticas. Esta Nota T茅cnica extiende el trabajo realizado previamente con radares RMA al realizar
un an谩lisis climatol贸gico de ecos no meteorol贸gicos usando la red de radares pertenecientes al Instituto Nacional
de Tecnolog铆a Agropecuaria (INTA). El esquema contempla las siguientes etapas: (1) an谩lisis climatol贸gico basado
en reflectividad de radar a partir de vol煤menes sin presencia de ecos meteorol贸gicos para la elevaci贸n de antena
m谩s baja; (2) identificaci贸n de 谩reas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagn茅tica; (3) separaci贸n
de ecos de tierra de ecos de interferencia electromagn茅tica; (4) generaci贸n de mapas de ecos no meteorol贸gicos.
El per铆odo analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una s贸lida
caracterizaci贸n de los sitios de radar en t茅rminos estad铆sticos respecto a la persistencia de los ecos no meteo-
rol贸gicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando adem谩s en el an谩lisis la topograf铆a, obst谩culos
naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagaci贸n an贸mala, 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
Metodolog铆a para la estimaci贸n del sesgo de la reflectividad diferencial de los radares del SINARAME
Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Los radares meteorol贸gicos de doble polarizaci贸n son muy bien reconocidos alrededor del mundo como
instrumentos vitales para diferentes aplicaciones donde las variables polarim茅tricas juegan un rol
fundamental como la obtenci贸n de estimaciones cuantitativas de precipitaci贸n m谩s precisas o estudios
relacionadas con una mejor caracterizaci贸n de los hidrometeoros asociados a un sistema precipitante
mediante algoritmo de clasificaci贸n. No obstante, para lograr resultados aceptables, los datos de radar
utilizados deben ser sometidos a numerosos controles de calidad y correcciones. En esta Nota T茅cnica se
discute una de las metodolog铆as propuestas en la bibliograf铆a para la correcci贸n de los errores sistem谩ticos
presentes en una variable clave de los radares polarim茅tricos: 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
Verificaci贸n de la orientaci贸n de la antena de los radares meteorol贸gicos de INTA utilizando la radiaci贸n solar
Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: De El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n; Argentina.Una precisa orientaci贸n de la antena de los radares meteorol贸gicos es fundamental para la correcta
localizaci贸n geogr谩fica de las tormentas detectadas y la emisi贸n de alertas meteorol贸gicas 煤tiles a la
poblaci贸n. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones
peri贸dicas sobre el estado de la calidad de la calibraci贸n de la orientaci贸n de la antena en los radares
disponibles. En este trabajo se verific贸 la orientaci贸n de la antena en los radares meteorol贸gicos
pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnolog铆a Agropecuaria (INTA) utilizando datos de 4 meses de
2016. Como herramienta de verificaci贸n se utilizaron las interferencias producidas por la emisi贸n solar
aplicando metodolog铆as ya probadas previamente. El trabajo se hizo sin dificultad en los radares de Paran谩
y Pergamino, mientras que el radar de Anguil detect贸 muy pocas interferencias solares a nivel mensual
(menos de 10) lo que indicar铆a un problema en la sensibilidad de la cadena de recepci贸n y por ello no se
pudo verificar su calidad de apuntamiento. En particular se contabilizaron en el radar de Paran谩 el m谩ximo
de interferencias solares (189) en Julio de 2016. El 煤ltimo desv铆o encontrado, correspondiente a Octubre de
2016, es de -0,0o卤0,5o lo cual est谩 dentro del error esperado. En el radar de Pergamino se encontr贸 que la
antena se desvi贸 en sentido antihorario con un valor m谩ximo en Octubre de 2016 de -1,8o卤0,7o que se
mantiene en esos valores desde entonces, por lo que se recomienda realizar una revisi贸n peri贸dica 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 Paran谩 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 Paran谩 in July 2016 (189 cases). The last bias, found in October 2016, was -0,0o卤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卤0,7o. This persistent misalignment indicates that a more frequent inspection of the
antenna is necessary
Comparaci贸n de las variables Doppler entre radares banda C y S en el 谩rea de Buenos Aires
Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: de El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.En el 谩rea metropolitana de Buenos Aires se encuentran dos radares meteorol贸gicos Doppler y de doble polarizaci贸n 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 desempe帽o. Dado que las velocidades radiales son necesariamente distintas (miden, al estar ubicados en diferentes lugares, diferentes componentes del viento horizontal), es de inter茅s la comparaci贸n en el ruido asociado a la medici贸n que suponemos independiente del 谩ngulo de medici贸n.
El radar de Merlo presenta mediciones de bajo ruido observando casos de precipitaci贸n estratiforme donde se esperan campos suaves, sin grandes discontinuidades. El RMA2 posee una dispersi贸n comparable pero con valores de ancho espectral generalmente m谩s 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
Verificaci贸n de la orientaci贸n de la antena del radar meteorol贸gico DWSR-2500C del Servicio Meteorol贸gico Nacional
Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: De El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n; Argentina.Una precisa orientaci贸n de la antena de los radares meteorol贸gicos es fundamental para la correcta
localizaci贸n geogr谩fica de las tormentas detectadas y la emisi贸n de alertas meteorol贸gicas 煤tiles a la
poblaci贸n. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones
peri贸dicas sobre el estado de la calidad de la calibraci贸n de la orientaci贸n de la antena.
En este trabajo se verific贸 la orientaci贸n en el radar meteorol贸gico DWSR-2500C del SMN ubicado en el
partido de Ezeiza. Se utilizaron datos de once meses entre 2014 y 2015 aplicando una metodolog铆a utilizada
de manera operativa en distintos servicios meteorol贸gicos del mundo que se basa en identificar las
interferencias producidas por la emisi贸n solar. Se comprob贸 la utilidad de esta metodolog铆a comparando con
resultados obtenidos en estudios previos, aunque algunos de los resultados fueron distorsionados
fuertemente por la gran cantidad de interferencias electromagn茅ticas de redes inal谩mbricas 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 m谩s alto que las interferencias solares m谩s d茅biles.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 meteorol贸gico para el diagn贸stico de granizo
Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: Ishikame, Gabriela. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Pron贸sticos y Servicios para la Sociedad. Direcci贸n de Pron贸sticos del Tiempo y Avisos. Coordinaci贸n de Pron贸sticos Inmediatos; Argentina.Fil: Pappalardo, Laura. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Pron贸sticos y Servicios para la Sociedad. Direcci贸n de Pron贸sticos del Tiempo y Avisos. Coordinaci贸n de Pron贸sticos Inmediatos; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.El granizo es uno de los fen贸menos meteorol贸gicos m谩s frecuentes asociados a la ocurrencia de
convecci贸n h煤meda profunda. El diagn贸stico y pron贸stico 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 an谩lisis cualitativo y cuantitativo en tiempo cuasi real de
informaci贸n provista por los radares meteorol贸gicos. Luego, el objetivo de la presente Nota T茅cnica es
realizar un repaso de las t茅cnicas y algoritmos m谩s relevantes para el diagn贸stico de granizo tanto con
radares de polarizaci贸n 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 implementaci贸n del producto RQPE-RMA
Fil: Gim茅nez, Diego. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: de El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina.La estimaci贸n cuantitativa de precipitaci贸n derivada de radar meteorol贸gico (RQPE, por sus siglas en ingl茅s
Radar Quantitative Precipitation Estimation) tiene un rol vital en diversas aplicaciones hidrol贸gicas, como por
ejemplo el manejo de inundaciones urbanas. En esta Nota T茅cnica se describe la metodolog铆a desarrollada
e implementada en el Servicio Meteorol贸gico Nacional de Argentina para la estimaci贸n cuantitativa de
precipitaci贸n a partir de los datos del radar meteorol贸gico RMA del SINARAME (Sistema Nacional de
Radares Meteorol贸gicos). El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) correcci贸n de
atenuaci贸n por presencia de hidrometeoros; (2) estimaci贸n de 铆ndice de calidad de los datos; (3) control de
calidad multivariable de los datos; (4) conversi虂贸n a precipitacion dentro del volumen escaneado; y (5)
acumulacion de precipitacion dentro de una ventana temporal. La metodolog铆a propuesta se aplic贸 sobre el
radar meteorol贸gico RMA2 ubicado en el predio del Instituto Nacional del Agua en Ezeiza (Buenos Aires).
Los per铆odos empleados para su desarrollo fueron los semestres de primavera/verano (octubre a marzo)
entre los a帽os 2017 y 2019 para minimizar los efectos debidos a contaminaci贸n por banda brillante. En
t茅rminos 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
electromagn茅ticas. Los resultados muestran que la metodolog铆a propuesta es un punto de partida
satisfactorio dejando varios aspectos a trabajar en el futuro: clasificaci贸n de hidrometeoros, correcci贸n de
banda brillante, desarrollo de un escaneo h铆brido, extrapolaci贸n de la precipitaci贸n a nivel del suelo,
aplicaci贸n de una relaci贸n Z-R espec铆fica 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
Climatolog铆a de ecos no meteorol贸gicos de la red de radares SINARAME
Fil: Gim茅nez, Diego. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: de El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios; Argentina.Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina.La presencia de ecos no meteorol贸gicos como interferencias electromagn茅ticas, tienen un impacto
significativo en las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorol贸gicos, como es
el caso de las estimaciones cuantitativas de precipitaci贸n. Las climatolog铆as de reflectividad, si bien se han
utilizado para estudiar la distribuci贸n espacial de la precipitaci贸n en diferentes regiones geogr谩ficas, tambi茅n
han sido empleadas para la elaboraci贸n de mapas de frecuencia de ecos no meteorol贸gicos persistentes,
como ser ecos de tierra e interferencias electromagn茅ticas. Esta Nota T茅cnica presenta el primer an谩lisis
climatol贸gico de ecos no meteorol贸gicos realizado en Argentina usando la nueva red de radares RMA que
conforman el SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorol贸gicos). Se describe la metodolog铆a
desarrollada e implementada en el Servicio Meteorol贸gico Nacional de Argentina para determinar los mapas
de ecos de tierra e interferencias electromagn茅ticas a nivel nacional para 11 radares RMA con el objetivo de
realizar una caracterizaci贸n de los sitios en el marco del uso de los datos tanto para la estimaci贸n
cuantitativa de precipitaci贸n como para la vigilancia meteorol贸gica operativa. El esquema propuesto
contempla las siguientes etapas: (1) an谩lisis climatol贸gico basado en reflectividad de radar a partir de
vol煤menes sin presencia de ecos meteorol贸gicos para la elevaci贸n de antena m谩s baja; (2) identificaci贸n de
谩reas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagn茅tica; (3) separaci贸n de ecos de tierra de ecos
de interferencia electromagn茅tica; (4) generaci贸n de mapas de ecos no meteorol贸gicos. El per铆odo
analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una s贸lida
caracterizaci贸n de los sitios de radar en t茅rminos estad铆sticos respecto a la persistencia de los ecos no
meteorol贸gicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando adem谩s en el an谩lisis la topograf铆a,
obst谩culos naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagaci贸n an贸mala, 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 meteorol贸gicos
Fil: De El铆a, Ram贸n. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. Divisi贸n de Vigilancia Meteorol贸gica por Sensoramiento Remoto; Argentina.Fil: Mezher, Romina. Instituto Nacional de Tecnolog铆a Agropecuaria. Instituto del Clima y del Agua; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Gerencia de Investigaci贸n, Desarrollo y Capacitaci贸n. Departamento de Investigaci贸n y Desarrollo; Argentina.Esta Nota T茅cnica describe la red de radares meteorol贸gicos de la Argentina, haciendo particular 茅nfasis en su g茅nesis, su evoluci贸n a lo largo de la historia y sus caracter铆sticas t茅cnicas e institucionales en la actualidad. Los planes para los pr贸ximos a帽os tambi茅n 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
Sistema de Control de Calidad de Datos de Radar en el Servicio Meteorol贸gico Nacional. Parte I: Descripci贸n del algoritmo
Fil: Arruti, Aldana. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Maldonado, Paula. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Rugna, Mart铆n Ezequiel. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Ruiz, Juan Jos茅. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y los Oc茅anos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro de Investigaciones del Mar y la Atm贸sfera. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina.Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorol贸gico Nacional. Direcci贸n Nacional de Ciencia e Innovaci贸n en Productos y Servicios. Direcci贸n de Productos de Modelaci贸n Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atm贸sfera y Los Oc茅anos; Argentina.En la presente Nota T茅cnica se describe el sistema de control de calidad para datos de radares
meteorol贸gicos implementado en el Servicio Meteorol贸gico Nacional de Argentina. En particular, se abordan
las principales caracter铆sticas de los filtros desarrollados para corregir en la variable reflectividad fen贸menos
asociados a interferencias electromagn茅ticas, ecos no meteorol贸gicos, bloqueo topogr谩fico, y atenuaci贸n de
la potencia del haz de radar, entre otros. Asimismo, se realiza un breve an谩lisis del desempe帽o del
algoritmo propuesto a partir de dos casos de estudio.This technical note describes the quality control system for weather radar data implemented at the National
Meteorological Service of Argentina. In particular, it addresses the main characteristics of the filters
developed to correct in reflectivity data phenomena associated with electromagnetic interference,
non-meteorological echoes, topographic blocking, and radar beam attenuation, among others. Additionally, a
brief analysis of the performance of the proposed algorithm is carried out based on two case studies