De esa idea partió Alfonso Ladino Rincón, magíster en Ciencias Meteorológicas de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), quien se propuso estimar la intensidad de las lluvias por medio de sensores que analizan las características microfísicas de las gotas que conforman las nubes de una tormenta.
El investigador intenta caracterizar con mayor precisión las precipitaciones que caen en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá, para lo cual utilizó sensores como los disdrómetros y un radar polarimétrico que le permitieron identificar las características microfísicas de las gotas de lluvia en términos de cantidad, tamaño promedio, intensidad de precipitación y contenido de agua líquida característico de cada evento, que tienen una alta variación espacial y temporal.
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Dicha información incide directamente en la intensidad que tendrán las lluvias, por lo que uno de los principales usos de la estimación cuantitativa de la precipitación a partir de radares meteorológicos en el mundo son las alertas tempranas para eventos extremos.
Mientras el disdrómetro clasifica las gotas de lluvia según su tamaño, diámetro y velocidad de caída en la superficie, el radar polarimétrico mide campos de lluvia por medio de pulsos electromagnéticos de energía que viajan a través del espacio y que al encontrarse con las gotas retrodispersan energía que, después de usar técnicas matemáticas y físicas, se pueden convertir en estimados de precipitación.
“El radar tiene ventajas espacio-temporales porque sus radios de cobertura espacial son mucho mayores frente a otros sensores de medición de precipitación en superficie. Gracias a estas bondades, con el radar puedo tratar de hacer la misma caracterización que hago en un solo punto con el disdrómetro, pero para todo su rango de cobertura”, explica el investigador. Por ello, para garantizar una mejor precisión, utilizó estos sensores en conjunto.
El investigador encontró que el modelo Gamma fue el que mejor se ajustó a las observaciones de los disdrómetros, seguido por el modelo exponencial, mientras que el modelo Marshall & Palmer presentó el menor ajuste.
El modelo se comparó con otras técnicas empíricas de estimación de precipitación derivadas de las variables polarimétricas y los datos de la red de pluviómetros del Siata, y se comprobó que este es el que mejor representa las variables de la microfísica de la precipitación.
