La lluvia es un fenómeno atmosférico difícil de predecir. Más allá de su importancia en las
actividades humanas; existen dificultades teóricas y técnicas que justifican el estudio de la
lluvia y la lluvia intensa. Los Modelos Numéricos atmosféricos de Predicción como el Weather
Research & Forecasting Model (WRF), son las herramientas que se utilizan para predecir y
estudiar su comportamiento, aunque presentan limitaciones al trabajar con lluvias intensas y
topografías complejas y empinadas. Recientes investigaciones proponen a la estimación
vapor de agua troposférico (Precipitable Water Vapor PWV), como una herramienta que
puede ayudar a la predicción y entendimiento de los mecanismos que desencadenan lluvia
intensa. Productos satelitales y su derivación indirecta a través del retraso de señales de
Sistemas de Posicionamiento Global GNSS, son las principales fuentes actuales de PWV. El
presente trabajo estudia la relación entre la lluvia intensa y el PWV satelital sobre el océano,
la relación de PWV-GNSS sobre la Costa, Sierra y Oriente del Ecuador; así como con los
datos modelados en WRF sobre zonas andinas ecuatoriales. Como principales resultados,
se tiene un modelo empírico entre el PWV satelital y los valores máximos de lluvia sobre el
océano; además, se identifican períodos de carga y descarga del PWV-GNSS relacionados
con el ciclo diurno de la lluvia sobre tierra, y relaciones con los eventos intensos de lluvia; y
por último, se encuentran las principales discrepancias entre los datos observados PWV-
GNSS y lluvia con datos modelados de WRF sobre zonas de los Andes Ecuatoriales.Among the weather phenomena, rainfall is difficult to forecast, despite the theoretical and
technical challenges inherently related to its prediction, its impact in economic and everyday
activities, clearly justify its study. Numerical Weather Prediction Models are widely used to
predict rainfall, such as the Weather Research & Forecasting Model (WRF), However, they
underperform when is set to predict intense events and when working with complex and steep
topographies. Recent studies have proposed the estimation of Precipitable Water Vapor PWV,
as a tool that can help predict and understand the mechanisms that trigger intense rainfall.
PWV is mainly sourced from satellite products and from indirectly measurements which derive
it through the delay of the Global Navigation Positioning System (GNSS) signals quite
accurately. Thus, the present work studies the relationship between intense rain and satellite
sourced PWV over the ocean, the relationship of PWV-GNSS over the Coast, Sierra and
Amazon of Ecuador, and the comparison of the PWV-GNSS with the data modeled in WRF.
As main results, we point an empirical model between the satellite PWV and the maximum
values of rainfall over the ocean. In addition, PWV-GNSS loading and unloading periods
related to the diurnal cycle of rainfall over the land, and relationships with intense rain events
were identified; and finally, the main discrepancies between the observed PWV-GNSS data
and rainfall with WRF modeled data over areas of the Equatorial Andes.0000-0002-4496-73230000-0002-4408-85800000-0002-7205-5786Doctora (PhD) en Recursos HídricosCuenc
