Radar meteorológico

El radar meteorológico , también llamado radar de vigilancia meteorológica ( WSR ) y radar meteorológico Doppler , es un tipo de radar utilizado para localizar precipitaciones , calcular su movimiento y estimar su tipo (lluvia, nieve, granizo , etc.). Los radares meteorológicos modernos son en su mayoría radares Doppler de pulso , capaces de detectar el movimiento de las gotas de lluvia además de la intensidad de la precipitación. Ambos tipos de datos se pueden analizar para determinar la estructura de las tormentas y su potencial para causar condiciones meteorológicas severas .

Durante la Segunda Guerra Mundial, los operadores de radar descubrieron que el clima estaba causando ecos en sus pantallas, enmascarando objetivos enemigos potenciales. Se desarrollaron técnicas para filtrarlos, pero los científicos comenzaron a estudiar el fenómeno. Poco después de la guerra, los radares sobrantes se utilizaron para detectar precipitaciones. Desde entonces, el radar meteorológico ha evolucionado y es utilizado por servicios meteorológicos nacionales, departamentos de investigación en universidades y en los departamentos meteorológicos de las estaciones de televisión . Las imágenes en bruto se procesan rutinariamente por software especializado para hacer pronósticos a corto plazo de futuras posiciones e intensidades de lluvia, nieve, granizo y otros fenómenos meteorológicos. La salida del radar incluso se incorpora a modelos numéricos de predicción meteorológica para mejorar los análisis y pronósticos.

Durante la Segunda Guerra Mundial, los operadores de radares militares notaron ruido en los ecos devueltos debido a la lluvia, la nieve y el aguanieve . Después de la guerra, los científicos militares regresaron a la vida civil o continuaron en las Fuerzas Armadas y continuaron su trabajo en el desarrollo de un uso para esos ecos. En los Estados Unidos, David Atlas ^[1] primero trabajando para la Fuerza Aérea y luego para el MIT , desarrolló los primeros radares meteorológicos operativos. En Canadá, JS Marshall y RH Douglas formaron el "Stormy Weather Group" en Montreal. ^{[2] [3]} Marshall y su estudiante de doctorado Walter Palmer son bien conocidos por su trabajo sobre la distribución del tamaño de las gotas en la lluvia de latitudes medias que condujo a la comprensión de la relación ZR, que correlaciona una reflectividad de radar dada con la velocidad a la que cae el agua de lluvia. En el Reino Unido, la investigación continuó estudiando los patrones de eco de radar y elementos meteorológicos como la lluvia estratiforme y las nubes convectivas , y se realizaron experimentos para evaluar el potencial de diferentes longitudes de onda de 1 a 10 centímetros. En 1950, la empresa británica EKCO estaba demostrando su «equipo de radar de búsqueda de advertencia de colisiones y nubes» aerotransportado. ^[4]

Entre 1950 y 1980, los servicios meteorológicos de todo el mundo incorporaron radares de reflectividad, que miden la posición e intensidad de las precipitaciones. Los primeros meteorólogos tuvieron que observar un tubo de rayos catódicos . En 1953, Donald Staggs, un ingeniero eléctrico que trabajaba para el Servicio de Aguas del Estado de Illinois, realizó la primera observación de radar registrada de un " eco en forma de gancho " asociado con una tormenta eléctrica tornádica. ^[5]

El primer uso de un radar meteorológico en televisión en Estados Unidos fue en septiembre de 1961. Cuando el huracán Carla se acercaba al estado de Texas, el reportero local Dan Rather , sospechando que el huracán era muy grande, viajó al sitio del radar WSR-57 de la Oficina Meteorológica de Estados Unidos en Galveston para tener una idea del tamaño de la tormenta. Convenció al personal de la oficina para que le permitiera transmitir en vivo desde su oficina y le pidió a un meteorólogo que le dibujara un contorno aproximado del Golfo de México en una hoja de plástico transparente. Durante la transmisión, sostuvo esa superposición transparente sobre la pantalla del radar en blanco y negro de la computadora para darle a su audiencia una idea tanto del tamaño de Carla como de la ubicación del ojo de la tormenta. Esto convirtió a Rather en un nombre nacional y su informe ayudó a que la población alertada aceptara la evacuación de aproximadamente 350.000 personas por parte de las autoridades, que fue la evacuación más grande en la historia de Estados Unidos en ese momento. Sólo 46 personas murieron gracias a la advertencia y se estima que la evacuación salvó varios miles de vidas, ya que el huracán más pequeño de Galveston de 1900 había matado a unas 6.000-12.000 personas. ^[6]

Durante la década de 1970, los radares comenzaron a estandarizarse y organizarse en redes. Se desarrollaron los primeros dispositivos para capturar imágenes de radar. Se aumentó el número de ángulos escaneados para obtener una vista tridimensional de la precipitación, de modo que se pudieron realizar secciones transversales horizontales ( CAPPI ) y verticales. Los estudios de la organización de las tormentas eléctricas fueron posibles entonces, en particular para el Alberta Hail Project en Canadá y el National Severe Storms Laboratory (NSSL) en los EE. UU.

El NSSL, creado en 1964, comenzó a experimentar con señales de polarización dual y con el uso del efecto Doppler . En mayo de 1973, un tornado devastó Union City, Oklahoma , justo al oeste de Oklahoma City . Por primera vez, un radar Dopplerizado de longitud de onda de 10 cm del NSSL documentó el ciclo de vida completo del tornado. ^[7] Los investigadores descubrieron una rotación de mesoescala en la nube en lo alto antes de que el tornado tocara el suelo: la firma del vórtice tornadico . La investigación del NSSL ayudó a convencer al Servicio Meteorológico Nacional de que el radar Doppler era una herramienta de pronóstico crucial. ^[7] El súper brote de tornados del 3 y 4 de abril de 1974 y su devastadora destrucción podrían haber ayudado a obtener fondos para futuros desarrollos. ^{[ cita requerida ]}

Entre 1980 y 2000, las redes de radar meteorológico se convirtieron en la norma en América del Norte, Europa, Japón y otros países desarrollados. Los radares convencionales fueron reemplazados por radares Doppler, que además de la posición y la intensidad podían rastrear la velocidad relativa de las partículas en el aire. En los Estados Unidos, la construcción de una red que consta de radares de 10 cm, llamada NEXRAD o WSR-88D (Weather Surveillance Radar 1988 Doppler), se inició en 1988 después de la investigación del NSSL. ^{[7] [8]} En Canadá, Environment Canada construyó la estación King City , ^[9] con un radar Doppler de investigación de 5 cm, en 1985; la Universidad McGill dopplerizó su radar ( JS Marshall Radar Observatory ) en 1993. Esto condujo a una red Doppler canadiense completa ^[10] entre 1998 y 2004. Francia y otros países europeos habían cambiado a redes Doppler a principios de la década de 2000. Mientras tanto, los rápidos avances en la tecnología informática condujeron a algoritmos para detectar señales de clima severo y a muchas aplicaciones para medios de comunicación e investigadores.

Después de 2000, la investigación sobre la tecnología de polarización dual pasó a ser de uso operativo, aumentando la cantidad de información disponible sobre el tipo de precipitación (por ejemplo, lluvia o nieve). La "polarización dual" significa que se emite radiación de microondas que está polarizada tanto horizontal como verticalmente (con respecto al suelo). A fines de la década o principios de la siguiente, se realizó un despliegue a gran escala en algunos países como Estados Unidos, Francia ^{[11] y Canadá. En abril de 2013, todos los NEXRAD} del Servicio Meteorológico Nacional de los Estados Unidos estaban completamente polarizados de manera dual ^{[12] .}

Desde 2003, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos ha estado experimentando con radares de matriz en fase como reemplazo de la antena parabólica convencional para brindar mayor resolución temporal en el sondeo atmosférico . Esto podría ser importante en el caso de tormentas eléctricas severas, ya que su evolución puede evaluarse mejor con datos más oportunos.

También en 2003, la Fundación Nacional de Ciencias estableció el Centro de Investigación de Ingeniería para la Detección Adaptativa Colaborativa de la Atmósfera (CASA), una colaboración multidisciplinaria y multiuniversitaria de ingenieros, científicos informáticos, meteorólogos y sociólogos para realizar investigaciones fundamentales, desarrollar tecnología habilitadora e implementar sistemas de ingeniería prototipo diseñados para aumentar los sistemas de radar existentes mediante el muestreo de la troposfera inferior, generalmente submuestreada, con radares económicos, de escaneo rápido, de doble polarización, escaneados mecánicamente y de matriz en fase.

En 2023, la empresa privada estadounidense Tomorrow.io lanzó un radar espacial de banda Ka para la observación y previsión meteorológica. ^{[13] [14]}

Los radares meteorológicos envían pulsos direccionales de radiación de microondas , del orden de un microsegundo de duración, utilizando un magnetrón de cavidad o un tubo klistrón conectado mediante una guía de ondas a una antena parabólica . Las longitudes de onda de 1 a 10 cm son aproximadamente diez veces el diámetro de las gotitas o partículas de hielo de interés, porque la dispersión de Rayleigh se produce en estas frecuencias. Esto significa que parte de la energía de cada pulso rebotará en estas pequeñas partículas y volverá a la estación de radar. ^[15]

Las longitudes de onda más cortas son útiles para partículas más pequeñas, pero la señal se atenúa más rápidamente. Por lo tanto, se prefiere el radar de 10 cm ( banda S ), pero es más caro que un sistema de banda C de 5 cm. El radar de banda X de 3 cm se utiliza solo para unidades de corto alcance, y el radar meteorológico de banda Ka de 1 cm se utiliza solo para la investigación de fenómenos de partículas pequeñas, como llovizna y niebla. ^{[15] Los sistemas de radar meteorológico} de banda W (3 mm) han tenido un uso universitario limitado, pero debido a su atenuación más rápida, la mayoría de los datos no son operativos.

Los pulsos de radar divergen a medida que se alejan de la estación de radar. Por lo tanto, el volumen de aire que atraviesa un pulso de radar es mayor para las áreas más alejadas de la estación y menor para las áreas cercanas, lo que disminuye la resolución a distancias mayores. Al final de un rango de sondeo de 150 a 200 km, el volumen de aire explorado por un solo pulso puede ser del orden de un kilómetro cúbico. Esto se denomina volumen del pulso . ^[16]

El volumen de aire que ocupa un pulso dado en cualquier punto del tiempo puede ser aproximado por la fórmula , donde v es el volumen encerrado por el pulso, h es el ancho del pulso (en, por ejemplo, metros, calculado a partir de la duración en segundos del pulso multiplicado por la velocidad de la luz), r es la distancia desde el radar que el pulso ya ha recorrido (en, por ejemplo, metros), y es el ancho del haz (en radianes). Esta fórmula supone que el haz es simétricamente circular, "r" es mucho mayor que "h" por lo que "r" tomado al principio o al final del pulso es casi el mismo, y la forma del volumen es un cono truncado de profundidad "h". ^[15]${\displaystyle \,{v=hr^{2}\theta ^{2}}}$${\estilo de visualización \,\theta }$

Entre cada pulso, la estación de radar actúa como receptor mientras escucha las señales de retorno de las partículas en el aire. La duración del ciclo de "escucha" es del orden de un milisegundo , que es mil veces más larga que la duración del pulso. La duración de esta fase está determinada por la necesidad de que la radiación de microondas (que viaja a la velocidad de la luz ) se propague desde el detector hasta el objetivo meteorológico y viceversa, una distancia que podría ser de varios cientos de kilómetros. La distancia horizontal desde la estación hasta el objetivo se calcula simplemente a partir de la cantidad de tiempo que transcurre desde el inicio del pulso hasta la detección de la señal de retorno. El tiempo se convierte en distancia multiplicándolo por la velocidad de la luz en el aire:

${\displaystyle {\text{Distancia}}=c{\frac {\Delta t}{2n}},}$

donde c = 299.792,458 km/s es la velocidad de la luz y n ≈ 1,0003 es el índice de refracción del aire. ^[17]

Si se emiten pulsos con demasiada frecuencia, los retornos de un pulso se confundirán con los retornos de pulsos anteriores, lo que dará como resultado cálculos de distancia incorrectos.

Como la Tierra es redonda, el haz del radar en el vacío se elevaría según la curvatura inversa de la Tierra. Sin embargo, la atmósfera tiene un índice de refracción que disminuye con la altura, debido a que su densidad disminuye. Esto hace que el haz del radar se desvíe ligeramente hacia el suelo y, con una atmósfera estándar , esto equivale a considerar que la curvatura del haz es 4/3 de la curvatura real de la Tierra. Dependiendo del ángulo de elevación de la antena y otras consideraciones, se puede utilizar la siguiente fórmula para calcular la altura del objetivo sobre el suelo: ^[18]

${\displaystyle H={\sqrt {r^{2}+(k_{e}a_{e})^{2}+2rk_{e}a_{e}\sin(\theta _ {e})}} -k_{e}a_{e}+h_{a},}$

dónde:

r = distancia radar–objetivo,

k _e = 4/3,

a _e = radio de la Tierra ,

θ _e = ángulo de elevación sobre el horizonte del radar ,

h _a = altura del cuerno de alimentación sobre el suelo.

Una red de radar meteorológico utiliza una serie de ángulos típicos que se establecen de acuerdo con sus necesidades. Después de cada rotación de escaneo, la elevación de la antena se cambia para el siguiente sondeo. Este escenario se repetirá en muchos ángulos para escanear todo el volumen de aire alrededor del radar dentro del rango máximo. Por lo general, la estrategia de escaneo se completa en un plazo de 5 a 10 minutos para tener datos dentro de los 15 km sobre el suelo y 250 km de distancia del radar. Por ejemplo, en Canadá, los radares meteorológicos de 5 cm utilizan ángulos que van desde 0,3 a 25 grados. La imagen adjunta muestra el volumen escaneado cuando se utilizan múltiples ángulos. Debido a la curvatura de la Tierra y al cambio del índice de refracción con la altura, el radar no puede "ver" por debajo de la altura sobre el suelo del ángulo mínimo (mostrado en verde) o más cerca del radar que el máximo (mostrado como un cono rojo en el centro). ^[19]

Como los objetivos no son únicos en cada volumen, la ecuación del radar debe desarrollarse más allá de la básica. Suponiendo un radar monoestático donde : ^{[15] [20]}${\displaystyle G_{t}=A_{r}(\mathrm {o} \,G_{r})=G}$

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}\sigma } \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}\ propiedad {\frac {\sigma }{R^{4}}}}$

donde es la potencia recibida, es la potencia transmitida, es la ganancia de la antena transmisora/receptora, es la longitud de onda del radar, es la sección transversal del radar del objetivo y es la distancia del transmisor al objetivo.$Estilo de visualización Estilo de script P_{r}}$$Estilo de visualización Estilo de script P_{t}}$${\estilo de visualización \estilo de script G}$${\estilo de visualización \estilo de script \lambda}$${\estilo de visualización \estilo de script \sigma}$${\estilo de visualización \estilo de script R}$

En este caso, se deben sumar las secciones transversales de todos los objetivos: ^[21]

${\displaystyle \sigma ={\bar {\sigma }}=V\sum \sigma _{j}=V\eta }$

${\displaystyle {\begin{cases}V\quad =\mathrm {scanned\,\,volume} \\\qquad =\mathrm {pulse\,\,length} \times \mathrm {beam\,\,width} \\\qquad ={\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\end{cases}}}$

donde es la velocidad de la luz, es la duración temporal de un pulso y es el ancho del haz en radianes.${\displaystyle \,c}$${\displaystyle \,\tau }$${\displaystyle \,\theta }$

Combinando las dos ecuaciones:

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}} \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}{\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\eta =P_{t}\tau G^{2}\lambda ^{2}\theta ^{2}{\frac {c}{512(\pi ^{2})}}{\frac {\eta }{R^{2}}}}$

Lo que nos lleva a:

${\displaystyle P_{r}\propto {\frac {\eta }{R^{2}}}}$

El retorno varía inversamente en lugar de . Para comparar los datos que llegan desde diferentes distancias del radar, hay que normalizarlos con esta relación.${\displaystyle \,R^{2}}$${\displaystyle \,R^{4}}$

Los ecos de retorno de los objetivos (" reflectividad ") se analizan en cuanto a su intensidad para establecer la tasa de precipitación en el volumen escaneado. Las longitudes de onda utilizadas (1–10 cm) garantizan que este retorno sea proporcional a la tasa porque se encuentran dentro de la validez de la dispersión de Rayleigh , que establece que los objetivos deben ser mucho más pequeños que la longitud de onda de la onda escaneada (por un factor de 10).

La reflectividad percibida por el radar (Z _e ) varía en función de la sexta potencia del diámetro de las gotas de lluvia (D), el cuadrado de la constante dieléctrica (K) de los objetivos y la distribución del tamaño de las gotas (por ejemplo, N[D] de Marshall-Palmer ) de las gotas. Esto da una función Gamma truncada , ^[22] de la forma:

${\displaystyle Z_{e}=\int _{0}^{Dmax}|K|^{2}N_{0}e^{-\Lambda D}D^{6}dD}$

La tasa de precipitación (R), por otro lado, es igual al número de partículas, su volumen y su velocidad de caída (v[D]) como:

${\displaystyle R=\int _{0}^{Dmax}N_{0}e^{-\Lambda D}{\pi D^{3} \over 6}v(D)dD}$

Por lo tanto, Z _e y R tienen funciones similares que pueden resolverse dando una relación entre las dos de la forma llamada relación ZR :

Z = ^aRb

Donde a y b dependen del tipo de precipitación (nieve, lluvia, convectiva o estratiforme ), que tiene diferentes , K, N ₀ y v.${\displaystyle \Lambda }$

• A medida que la antena explora la atmósfera, en cada ángulo de acimut obtiene una determinada intensidad de retorno de cada tipo de objetivo que encuentra. Luego, se calcula el promedio de la reflectividad de ese objetivo para tener un mejor conjunto de datos.
• Dado que la variación en el diámetro y la constante dieléctrica de los objetivos puede generar una gran variabilidad en el retorno de potencia al radar, la reflectividad se expresa en dBZ (10 veces el logaritmo de la relación entre el eco y una gota estándar de 1 mm de diámetro que llena el mismo volumen escaneado).

Los datos de los radares suelen describirse por color o nivel. Los colores de una imagen de radar normalmente van desde el azul o el verde para los datos débiles hasta el rojo o el magenta para los muy fuertes. Los números en un informe verbal aumentan con la gravedad de los datos. Por ejemplo, los sitios de radar NEXRAD de los EE. UU. utilizan la siguiente escala para los diferentes niveles de reflectividad: ^[23]

• magenta: 65 dBZ (precipitación extremadamente fuerte, > 16 pulgadas (410 mm) por hora, pero con probabilidad de granizo)
• Rojo: 50 dBZ (fuerte precipitación de 2 pulgadas (51 mm) por hora)
• Amarillo: 35 dBZ (precipitación moderada de 0,25 pulgadas (6,4 mm) por hora)
• verde: 20 dBZ (precipitación ligera)

Los retornos fuertes (rojos o magenta) pueden indicar no solo lluvias intensas sino también tormentas eléctricas, granizo, vientos fuertes o tornados, pero deben interpretarse con cuidado, por las razones que se describen a continuación.

Al describir los retornos del radar meteorológico, los pilotos, despachadores y controladores de tráfico aéreo generalmente se refieren a tres niveles de retorno: ^[24]

• El nivel 1 corresponde a un retorno de radar verde, que indica habitualmente precipitaciones ligeras y poca o ninguna turbulencia, lo que genera la posibilidad de una visibilidad reducida.
• El nivel 2 corresponde a un retorno de radar amarillo, que indica precipitación moderada, lo que genera la posibilidad de una visibilidad muy baja, turbulencia moderada y un viaje incómodo para los pasajeros del avión.
• El nivel 3 corresponde a un retorno de radar rojo, que indica fuertes precipitaciones, lo que genera la posibilidad de tormentas eléctricas y turbulencias severas y daños estructurales a la aeronave.

Las aeronaves intentarán evitar los retornos de nivel 2 cuando sea posible, y siempre evitarán los de nivel 3 a menos que sean aeronaves de investigación especialmente diseñadas.

Algunas de las visualizaciones proporcionadas por canales de televisión comerciales (tanto locales como nacionales) y sitios web meteorológicos, como The Weather Channel y AccuWeather , muestran los tipos de precipitaciones durante los meses de invierno: lluvia, nieve, precipitaciones mixtas ( aguanieve y lluvia helada ). No se trata de un análisis de los datos del radar en sí, sino de un tratamiento posterior realizado con otras fuentes de datos, siendo la principal los informes de superficie ( METAR ). ^[25]

Sobre el área cubierta por los ecos de radar, un programa asigna un tipo de precipitación de acuerdo con la temperatura de la superficie y el punto de rocío informados en las estaciones meteorológicas subyacentes . Los tipos de precipitación informados por estaciones operadas por humanos y ciertas estaciones automáticas ( AWOS ) tendrán mayor peso. ^[26] Luego, el programa realiza interpolaciones para producir una imagen con zonas definidas. Estas incluirán errores de interpolación debido al cálculo. Las variaciones de mesoescala de las zonas de precipitación también se perderán. ^[25] Los programas más sofisticados utilizan la salida de predicción meteorológica numérica de los modelos, como NAM y WRF , para los tipos de precipitación y la aplican como una primera estimación a los ecos de radar, luego utilizan los datos de la superficie para la salida final.

Hasta que los datos de polarización dual (sección Polarización a continuación) estén ampliamente disponibles, cualquier tipo de precipitación en las imágenes de radar es solo información indirecta y debe tomarse con cuidado.

Las precipitaciones se producen en las nubes y debajo de ellas. Las precipitaciones ligeras, como gotas y copos, están sujetas a las corrientes de aire y el radar de barrido puede captar el componente horizontal de este movimiento, lo que permite estimar la velocidad y la dirección del viento en los lugares donde hay precipitaciones.

El movimiento de un objetivo en relación con la estación de radar provoca un cambio en la frecuencia reflejada del pulso de radar, debido al efecto Doppler . Con velocidades de menos de 70 metros por segundo para los ecos meteorológicos y una longitud de onda de radar de 10 cm, esto equivale a un cambio de solo 0,1 ppm . Esta diferencia es demasiado pequeña para ser detectada por instrumentos electrónicos. Sin embargo, como los objetivos se mueven ligeramente entre cada pulso, la onda de retorno tiene una diferencia de fase notable o un desplazamiento de fase de pulso a pulso.

Los radares meteorológicos Doppler utilizan esta diferencia de fase (diferencia de pares de pulsos) para calcular el movimiento de la precipitación. La intensidad de los pulsos que regresan sucesivamente desde el mismo volumen escaneado donde los objetivos se han movido ligeramente es: ^[15]

${\displaystyle I=I_{0}\sin \left({\frac {4\pi (x_{0}+v\Delta t)}{\lambda }}\right)=I_{0}\sin \left(\Theta _{0}+\Delta \Theta \right)\quad {\begin{cases}x={\text{distance from radar to target}}\\\lambda ={\text{radar wavelength}}\\\Delta t={\text{time between two pulses}}\end{cases}}}$

Por lo tanto , v = velocidad del objetivo = . Esta velocidad se denomina velocidad Doppler radial porque solo proporciona la variación radial de la distancia en función del tiempo entre el radar y el objetivo. La velocidad real y la dirección del movimiento se deben extraer mediante el proceso que se describe a continuación.${\displaystyle \Delta \Theta ={\frac {4\pi v\Delta t}{\lambda }}}$${\displaystyle {\frac {\lambda \Delta \Theta }{4\pi \Delta t}}}$

La fase entre pares de pulsos puede variar entre - y + , por lo que el rango de velocidad Doppler inequívoco es ^[15]${\displaystyle \pi }$${\displaystyle \pi }$

Vmáx =_​${\displaystyle \pm }$${\displaystyle {\frac {\lambda }{4\Delta t}}}$

Esto se denomina velocidad de Nyquist y es inversamente dependiente del tiempo entre pulsos sucesivos: cuanto menor sea el intervalo, mayor será el rango de velocidad inequívoco. Sin embargo, sabemos que el rango máximo de reflectividad es directamente proporcional a :${\displaystyle \Delta t}$

x =${\displaystyle {\frac {c\Delta t}{2}}}$

La elección es aumentar el rango de reflectividad a expensas del rango de velocidad, o aumentar este último a expensas del rango de reflectividad. En general, el compromiso de rango útil es de 100-150 km para la reflectividad. Esto significa que para una longitud de onda de 5 cm (como se muestra en el diagrama), se produce un rango de velocidad inequívoco de 12,5 a 18,75 metros/segundo (para 150 km y 100 km, respectivamente). Para un radar de 10 cm como el NEXRAD, ^[15] el rango de velocidad inequívoco se duplicaría.

Algunas técnicas que utilizan dos frecuencias de repetición de pulsos (PRF) alternadas permiten un mayor rango Doppler. Las velocidades registradas con la primera frecuencia de pulso pueden ser iguales o diferentes a las de la segunda. Por ejemplo, si la velocidad máxima con una determinada frecuencia es de 10 metros/segundo y la de la otra frecuencia es de 15 m/s, los datos que provienen de ambas serán los mismos hasta los 10 m/s y luego serán diferentes. Entonces es posible encontrar una relación matemática entre los dos retornos y calcular la velocidad real más allá de la limitación de las dos PRF.

En una tormenta de lluvia uniforme que se desplaza hacia el este, un haz de radar que apunte al oeste "verá" las gotas de lluvia que se mueven hacia sí, mientras que un haz que apunte al este "verá" las gotas que se alejan. Cuando el haz escanea hacia el norte o hacia el sur, no se detecta ningún movimiento relativo. ^[15]

En la interpretación a escala sinóptica , el usuario puede extraer el viento a diferentes niveles sobre la región de cobertura del radar. Como el haz escanea 360 grados alrededor del radar, los datos provendrán de todos esos ángulos y serán la proyección radial del viento real en el ángulo individual. El patrón de intensidad formado por este escaneo se puede representar mediante una curva de coseno (máximo en el movimiento de precipitación y cero en la dirección perpendicular). Se puede calcular entonces la dirección y la fuerza del movimiento de partículas siempre que haya suficiente cobertura en la pantalla del radar.

Sin embargo, las gotas de lluvia están cayendo. Como el radar solo ve el componente radial y tiene una cierta elevación desde el suelo, las velocidades radiales están contaminadas por una fracción de la velocidad de caída. Este componente es insignificante en ángulos de elevación pequeños, pero debe tenerse en cuenta para ángulos de exploración más altos. ^[15]

En los datos de velocidad, puede haber zonas más pequeñas en la cobertura del radar donde el viento varía con respecto al mencionado anteriormente. Por ejemplo, una tormenta eléctrica es un fenómeno de mesoescala que a menudo incluye rotaciones y turbulencias . Estas pueden cubrir solo unos pocos kilómetros cuadrados, pero son visibles por las variaciones en la velocidad radial. Los usuarios pueden reconocer patrones de velocidad en el viento asociados con rotaciones, como mesociclón , convergencia ( límite de flujo de salida ) y divergencia ( ráfaga descendente ).

Las gotas de agua líquida que caen tienden a tener un eje horizontal más grande debido al coeficiente de arrastre del aire mientras caen (gotas de agua). Esto hace que el dipolo de la molécula de agua se oriente en esa dirección; por lo tanto, los haces de radar generalmente se polarizan horizontalmente para recibir la máxima reflexión de la señal.

Si se envían dos pulsos simultáneamente con polarización ortogonal (vertical y horizontal, Z _V y Z _H respectivamente), se recibirán dos conjuntos de datos independientes. Estas señales se pueden comparar de varias maneras útiles: ^{[27] [28]}

• Reflectividad diferencial ( Z _dr ): la reflectividad diferencial es proporcional a la relación entre las potencias reflejadas horizontales y verticales, expresada en Z _H / Z _V. Entre otras cosas, es un buen indicador de la forma de las gotas. La reflectividad diferencial también puede proporcionar una estimación del tamaño medio de las gotas, ya que las gotas más grandes están más sujetas a la deformación por fuerzas aerodinámicas que las más pequeñas (es decir, las gotas más grandes tienen más probabilidades de adquirir la forma de un pan de hamburguesa) al caer por el aire.
• Coeficiente de correlación ( ρ _hv ): correlación estadística entre los retornos de potencia horizontales y verticales reflejados. Los valores altos, cercanos a uno, indican tipos de precipitación homogéneos, mientras que los valores más bajos indican regiones de tipos de precipitación mixtos, como lluvia y nieve, o granizo, o en casos extremos, escombros en el aire, que generalmente coinciden con una firma de escombros de tornado y una firma de vórtice de tornado .
• Relación de despolarización lineal ( LDR ): es la relación entre el retorno de potencia vertical de un pulso horizontal o el retorno de potencia horizontal de un pulso vertical. También puede indicar regiones donde hay una mezcla de tipos de precipitación.
• Fase diferencial ( ) – La fase diferencial es una comparación de la diferencia de fase devuelta entre los pulsos horizontales y verticales. Este cambio de fase es causado por la diferencia en el número de ciclos de onda (o longitudes de onda) a lo largo de la trayectoria de propagación para ondas polarizadas horizontales y verticales. No debe confundirse con el cambio de frecuencia Doppler, que es causado por el movimiento de las partículas de la nube y la precipitación. A diferencia de la reflectividad diferencial, el coeficiente de correlación y la relación de despolarización lineal, que dependen todos de la potencia reflejada, la fase diferencial es un "efecto de propagación". Es un estimador muy bueno de la tasa de lluvia y no se ve afectado por la atenuación . La derivada de rango de la fase diferencial (fase diferencial específica, K _dp ) se puede utilizar para localizar áreas de fuerte precipitación/atenuación.${\displaystyle \Phi _{dp}}$

Con más información sobre la forma de las partículas, los radares de polarización dual pueden distinguir más fácilmente los desechos en el aire de las precipitaciones, lo que facilita la localización de tornados . ^[29]

Con este nuevo conocimiento sumado a la reflectividad, velocidad y ancho de espectro producidos por los radares meteorológicos Doppler, los investigadores han estado trabajando en el desarrollo de algoritmos para diferenciar tipos de precipitación, objetivos no meteorológicos y para producir mejores estimaciones de acumulación de lluvia. ^{[27] [30] [31]} En los EE. UU., NCAR y NSSL han sido líderes mundiales en este campo. ^{[27] [32]}

La NOAA estableció un despliegue de prueba para el radar de doble polarización en NSSL y equipó todos sus radares NEXRAD de 10 cm con doble polarización, que se completó en abril de 2013. ^[12] En 2004, el radar meteorológico Doppler ARMOR en Huntsville, Alabama, fue equipado con un receptor montado en antena SIGMET, lo que le dio capacidades de doble polarización al operador. El Observatorio de Radar J. S. Marshall de la Universidad McGill en Montreal , Canadá, convirtió su instrumento (1999) ^[33] y los datos fueron utilizados operativamente por Environment Canada en Montreal hasta su cierre en 2018. ^{[34] [35]} Otro radar de Environment Canada, en King City (al norte de Toronto ), fue polarizado dualmente en 2005; ^[36] utiliza una longitud de onda de 5 cm, que experimenta una mayor atenuación . ^[37] Environment Canada está convirtiendo gradualmente todos sus radares a polarización dual. ^[38] Météo-France tiene previsto incorporar un radar Doppler de doble polarización en la cobertura de su red. ^[39]

A lo largo del tiempo se han desarrollado diversos métodos de visualización de datos de escaneos de radar para satisfacer las necesidades de sus usuarios. A continuación, se incluye una lista de visualizaciones comunes y especializadas:

Dado que los datos se obtienen desde un ángulo a la vez, la primera forma de mostrarlos ha sido el Indicador de Posición Plana (PPI), que es simplemente la disposición de los datos de retorno del radar en una imagen bidimensional. Es importante destacar que los datos que llegan desde diferentes distancias al radar están a diferentes alturas sobre el suelo.

Esto es muy importante, ya que una alta tasa de lluvia observada cerca del radar es relativamente cercana a la que llega al suelo, pero lo que se ve a 160 km de distancia está a aproximadamente 1,5 km sobre el suelo y podría ser muy diferente de la cantidad que llega a la superficie. Por lo tanto, es difícil comparar los ecos meteorológicos a diferentes distancias del radar.

Los PPI se ven afectados por los ecos terrestres cerca del radar, que pueden malinterpretarse como ecos reales. Se han desarrollado otros productos y tratamientos adicionales de los datos para complementar estas deficiencias.

Uso: Los datos de reflectividad, Doppler y polarimétricos pueden utilizar PPI.

En el caso de los datos Doppler, son posibles dos puntos de vista: relativos a la superficie o a la tormenta. Cuando se observa el movimiento general de la lluvia para extraer el viento a diferentes altitudes, es mejor utilizar datos relativos al radar. Pero cuando se busca la rotación o la cizalladura del viento bajo una tormenta eléctrica, es mejor utilizar imágenes relativas a la tormenta que restan el movimiento general de la precipitación, lo que permite al usuario ver el movimiento del aire como si estuviera sentado sobre una nube.

Para evitar algunos de los problemas del PPI, investigadores canadienses han desarrollado el indicador de posición del plano a altitud constante (CAPPI). Se trata de un corte transversal horizontal a través de los datos del radar. De esta manera, se pueden comparar las precipitaciones en igualdad de condiciones a diferentes distancias del radar y evitar los ecos del suelo. Aunque los datos se toman a una determinada altura sobre el suelo, se puede inferir una relación entre los informes de las estaciones terrestres y los datos del radar.

Los CAPPI requieren una gran cantidad de ángulos desde cerca de la horizontal hasta cerca de la vertical del radar para tener un corte que sea lo más cercano posible a cualquier distancia a la altura necesaria. Incluso entonces, después de una cierta distancia, no hay ningún ángulo disponible y el CAPPI se convierte en el PPI del ángulo más bajo. La línea en zigzag en el diagrama de ángulos anterior muestra los datos utilizados para producir CAPPI de altura de 1,5 km y 4 km. Observe que la sección después de 120 km utiliza los mismos datos.

Uso

Dado que el CAPPI utiliza el ángulo más cercano a la altura deseada en cada punto del radar, los datos pueden proceder de altitudes ligeramente diferentes, como se ve en la imagen, en diferentes puntos de la cobertura del radar. Por lo tanto, es crucial tener un número suficiente de ángulos de sondeo para minimizar este cambio de altura. Además, el tipo de datos debe cambiar de forma relativamente gradual con la altura para producir una imagen que no sea ruidosa.

Los datos de reflectividad son relativamente uniformes con la altura, por lo que se utilizan principalmente los CAPPI para visualizarlos. Los datos de velocidad, por otro lado, pueden cambiar rápidamente de dirección con la altura y los CAPPI de ellos no son comunes. Parece que solo la Universidad McGill produce regularmente CAPPI Doppler con los 24 ángulos disponibles en su radar. ^[40] Sin embargo, algunos investigadores han publicado artículos que utilizan CAPPI de velocidad para estudiar ciclones tropicales y el desarrollo de productos NEXRAD . ^[41] Finalmente, los datos polarimétricos son recientes y a menudo ruidosos. No parece haber un uso regular de CAPPI para ellos, aunque la empresa SIGMET ofrece un software capaz de producir ese tipo de imágenes. ^[42]

Otra solución a los problemas de PPI es producir imágenes de la reflectividad máxima en una capa sobre el suelo. Esta solución se suele adoptar cuando el número de ángulos disponibles es pequeño o variable. El Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos utiliza este método compuesto, ya que su esquema de escaneo puede variar de 4 a 14 ángulos, según sus necesidades, lo que daría lugar a imágenes CAPPI muy burdas. El método compuesto garantiza que no se pierda ningún eco fuerte en la capa y un tratamiento con velocidades Doppler elimina los ecos del suelo. Comparando los productos base y compuestos, se pueden localizar zonas de virga y corrientes ascendentes .

Otro uso importante de los datos de radar es la capacidad de evaluar la cantidad de precipitación que ha caído sobre grandes cuencas, para su uso en cálculos hidrológicos ; estos datos son útiles en el control de inundaciones, la gestión del alcantarillado y la construcción de presas. Los datos calculados a partir de los datos meteorológicos de radar pueden utilizarse junto con los datos de las estaciones terrestres.

Para generar acumulaciones de radar, tenemos que estimar la tasa de lluvia sobre un punto mediante el valor promedio sobre ese punto entre un PPI o CAPPI y el siguiente; luego multiplicarlo por el tiempo transcurrido entre esas imágenes. Si se desea un período de tiempo más largo, hay que sumar todas las acumulaciones de una imagen a otra durante ese tiempo.

La aviación es un gran usuario de datos de radar. Un mapa especialmente importante en este campo es el Echotops para la planificación de vuelos y la prevención de condiciones meteorológicas peligrosas. La mayoría de los radares meteorológicos de los países escanean suficientes ángulos para tener un conjunto de datos en 3D sobre el área de cobertura. Es relativamente fácil estimar la altitud máxima a la que se encuentra la precipitación dentro del volumen. Sin embargo, esas no son las cimas de las nubes, ya que siempre se extienden por encima de la precipitación.

Para conocer la estructura vertical de las nubes, en particular las tormentas eléctricas o el nivel de la capa de fusión, los meteorólogos disponen de un producto de sección transversal vertical de los datos de radar. Esto se hace mostrando únicamente los datos a lo largo de una línea, desde las coordenadas A hasta B, tomadas desde los diferentes ángulos escaneados.

Cuando un radar meteorológico escanea únicamente en el eje vertical, puede obtener datos con la misma resolución que los escaneos PPI, a diferencia de la interpolación a menudo burda de volúmenes, cuyos escaneos suelen estar separados en el tiempo por varios minutos y miles de pies. Este resultado se denomina Indicador de altura de alcance (RHI), que es excelente para ver la estructura vertical detallada a menor escala de una tormenta. Como se mencionó, esto es diferente de la sección transversal vertical mencionada anteriormente, en particular debido al hecho de que la antena del radar escanea únicamente verticalmente y no escanea los 360 grados completos alrededor del sitio. Este tipo de producto generalmente solo está disponible en radares de investigación.

En las últimas décadas, las redes de radar se han ampliado para permitir la producción de imágenes compuestas que abarcan grandes áreas. Por ejemplo, países como Estados Unidos, Canadá, Australia, Japón y gran parte de Europa combinan imágenes de su red de radar en una única pantalla.

De hecho, una red de este tipo puede estar formada por distintos tipos de radar con distintas características, como el ancho del haz, la longitud de onda y la calibración. Estas diferencias deben tenerse en cuenta al comparar los datos de la red, en particular al decidir qué datos utilizar cuando dos radares cubren el mismo punto. Si se utiliza el eco más fuerte, pero procede del radar más distante, se utilizan los ecos que se obtienen a mayor altitud, procedentes de la lluvia o la nieve, que pueden evaporarse antes de llegar al suelo ( virga ). Si se utilizan los datos del radar más cercano, pueden atenuarse al atravesar una tormenta eléctrica. Las imágenes compuestas de precipitaciones mediante una red de radares se crean teniendo en cuenta todas esas limitaciones.

Para ayudar a los meteorólogos a detectar condiciones meteorológicas peligrosas, se han introducido algoritmos matemáticos en los programas de tratamiento de radares meteorológicos. Estos son especialmente importantes para analizar los datos de velocidad Doppler, ya que son más complejos. Los datos de polarización necesitarán incluso más algoritmos.

Principales algoritmos para reflectividad: ^[15]

• El líquido integrado verticalmente (VIL) es una estimación de la masa total de precipitación en las nubes.
• La densidad de VIL es el resultado de dividir el VIL por la altura de la cima de la nube. Es un indicio de la posibilidad de que caiga granizo de gran tamaño en las tormentas eléctricas.
• Ráfaga de viento potencial , que puede estimar los vientos debajo de una nube (una corriente descendente) utilizando el VIL y la altura de los echotops (parte superior de la nube estimada por radar) para una celda de tormenta determinada.
• Algoritmos de granizo que estiman la presencia de granizo y su tamaño probable.

Principales algoritmos para velocidades Doppler: ^[15]

• Detección de mesociclón : se activa por un cambio de velocidad en un área circular pequeña. El algoritmo busca un " doblete " de velocidades entrantes/salientes con la línea cero de velocidades, entre las dos, a lo largo de una línea radial desde el radar. Por lo general, la detección de mesociclón debe encontrarse en dos o más inclinaciones progresivas apiladas del haz para que sea significativa la rotación hacia una nube de tormenta.
• El algoritmo TVS o Tornado Vortex Signature es básicamente un mesociclón con un umbral de velocidad alto que se detecta a través de muchos ángulos de escaneo. Este algoritmo se utiliza en NEXRAD para indicar la posibilidad de la formación de un tornado.
• Cizalladura del viento en niveles bajos. Este algoritmo detecta la variación de las velocidades del viento de un punto a otro en los datos y busca un doblete de velocidades entrantes/salientes con la línea cero perpendicular al haz del radar. La cizalladura del viento está asociada con corrientes descendentes ( ráfagas descendentes y microráfagas ), frentes de ráfagas y turbulencias en tormentas eléctricas.
• El perfil de viento VAD (VWP) es una pantalla que estima la dirección y la velocidad del viento horizontal en varios niveles superiores de la atmósfera, utilizando la técnica explicada en la sección Doppler.

La animación de los productos de radar permite mostrar la evolución de los patrones de reflectividad y velocidad. El usuario puede extraer información sobre la dinámica de los fenómenos meteorológicos, incluida la capacidad de extrapolar el movimiento y observar su evolución o disipación. Esto también puede revelar artefactos no meteorológicos (ecos falsos) que se analizarán más adelante.

Una nueva forma popular de presentar los datos del radar meteorológico en Estados Unidos es a través de la pantalla integrada de radar con elementos geoespaciales (RIDGE), en la que los datos del radar se proyectan en un mapa con elementos geoespaciales como mapas topográficos, carreteras, límites de estados y condados y advertencias meteorológicas. La proyección suele ser flexible y permite al usuario elegir entre varios elementos geográficos. Se utiliza con frecuencia junto con animaciones de datos de radar a lo largo de un período de tiempo. ^{[44] [45]}

La interpretación de los datos de radar depende de muchas hipótesis sobre la atmósfera y los objetivos meteorológicos, entre ellas: ^[46]

• Atmósfera estándar internacional .
• Objetivos lo suficientemente pequeños como para obedecer la dispersión de Rayleigh, lo que da como resultado un retorno proporcional a la tasa de precipitación.
• El volumen escaneado por el haz está lleno de objetivos meteorológicos (lluvia, nieve, etc.), todos de la misma variedad y en una concentración uniforme.
• Sin atenuación
• Sin amplificación
• El retorno desde los lóbulos laterales del haz es despreciable.
• El haz está cerca de una curva de función gaussiana con potencia que disminuye a la mitad en la mitad del ancho.
• Las ondas salientes y retornantes están polarizadas de manera similar.
• No hay retorno de múltiples reflexiones.

Estas suposiciones no siempre se cumplen; es necesario saber diferenciar entre ecos fiables y dudosos.

La primera hipótesis es que el haz de radar se mueve a través del aire, que se enfría a un ritmo determinado con la altura. La posición de los ecos depende en gran medida de esta hipótesis. Sin embargo, la atmósfera real puede variar mucho de la normal.

Las inversiones de temperatura suelen formarse cerca del suelo, por ejemplo, cuando el aire se enfría por la noche mientras permanece caliente en el aire. Como el índice de refracción del aire disminuye más rápido de lo normal, el haz del radar se desvía hacia el suelo en lugar de continuar hacia arriba. Finalmente, chocará contra el suelo y se reflejará de nuevo hacia el radar. El programa de procesamiento colocará entonces erróneamente los ecos de retorno a la altura y distancia en las que habrían estado en condiciones normales. ^[46]

Este tipo de retorno falso es relativamente fácil de detectar en un bucle temporal si se debe a un enfriamiento nocturno o a una inversión marina, ya que se ven ecos muy fuertes que se desarrollan sobre un área, que se extienden en tamaño lateralmente pero no se mueven y varían mucho en intensidad. Sin embargo, existe una inversión de temperatura antes de los frentes cálidos y los ecos de propagación anormales se mezclan con lluvia real.

El extremo de este problema es cuando la inversión es muy fuerte y superficial, el haz del radar se refleja muchas veces hacia el suelo ya que tiene que seguir una trayectoria de guía de ondas . Esto creará múltiples bandas de ecos fuertes en las imágenes del radar.

Esta situación se puede encontrar con inversiones de temperatura en altura o una rápida disminución de la humedad con la altura. ^[47] En el primer caso, podría ser difícil de notar.

Por otra parte, si el aire es inestable y se enfría más rápido que la atmósfera estándar con la altura, el haz termina a una altura mayor de la esperada. ^[47] Esto indica que la precipitación se está produciendo a una altura mayor que la real. Este error es difícil de detectar sin datos adicionales de gradiente de temperatura para la zona.

Si queremos estimar de forma fiable la tasa de precipitación, los objetivos deben ser 10 veces más pequeños que la onda del radar según la dispersión de Rayleigh. ^[15] Esto se debe a que la molécula de agua debe ser excitada por la onda del radar para que dé un retorno. Esto es relativamente cierto para la lluvia o la nieve, ya que normalmente se utilizan radares de longitud de onda de 5 o 10 cm.

Sin embargo, en el caso de los hidrometeoros muy grandes, dado que la longitud de onda es del orden de una piedra, el retorno se estabiliza según la teoría de Mie . Es probable que un retorno de más de 55 dBZ provenga del granizo, pero no variará proporcionalmente al tamaño. Por otro lado, los objetivos muy pequeños, como las gotitas de las nubes, son demasiado pequeños para ser excitados y no dan un retorno registrable en los radares meteorológicos comunes.

Como se demostró al comienzo del artículo, los haces de radar tienen una dimensión física y los datos se muestrean en ángulos discretos, no de forma continua, a lo largo de cada ángulo de elevación. ^[46] Esto da como resultado un promedio de los valores de los retornos de datos de reflectividad, velocidades y polarización en el volumen de resolución escaneado.

En la figura de la izquierda, en la parte superior se ve una tormenta eléctrica tomada por un perfilador de viento mientras pasaba por encima. Es como una sección transversal vertical a través de la nube con una resolución vertical de 150 metros y horizontal de 30 metros. La reflectividad tiene grandes variaciones en una distancia corta. Compárese esto con una vista simulada de lo que vería un radar meteorológico normal a 60 km, en la parte inferior de la figura. Todo se ha suavizado. No solo la resolución más gruesa del radar difumina la imagen, sino que el sondeo incorpora áreas sin eco, extendiendo así la tormenta eléctrica más allá de sus límites reales.

Esto demuestra que la información de salida del radar meteorológico es solo una aproximación a la realidad. La imagen de la derecha compara los datos reales de dos radares ubicados prácticamente en el mismo lugar. El TDWR tiene aproximadamente la mitad del ancho de haz del otro y se pueden ver el doble de detalles que con el NEXRAD.

La resolución se puede mejorar con equipos más modernos, pero algunas cosas no. Como se mencionó anteriormente, el volumen escaneado aumenta con la distancia, por lo que la posibilidad de que el haz esté parcialmente lleno también aumenta. Esto lleva a subestimar la tasa de precipitación a distancias mayores y engaña al usuario haciéndole creer que la lluvia es más ligera a medida que se aleja.

El haz del radar tiene una distribución de energía similar al patrón de difracción de una luz que pasa a través de una rendija. ^[15] Esto se debe a que la onda se transmite a la antena parabólica a través de una rendija en la guía de ondas en el punto focal. La mayor parte de la energía está en el centro del haz y disminuye a lo largo de una curva cercana a una función gaussiana en cada lado. Sin embargo, hay picos secundarios de emisión que muestrearán los objetivos en ángulos desviados del centro. Los diseñadores intentan minimizar la potencia transmitida por dichos lóbulos, pero no se pueden eliminar.

Cuando un lóbulo secundario choca con un objetivo reflectante, como una montaña o una fuerte tormenta eléctrica, parte de la energía se refleja en el radar. Esta energía es relativamente débil, pero llega al mismo tiempo que el pico central está iluminando un acimut diferente. El programa de procesamiento coloca el eco en un lugar erróneo. Esto tiene el efecto de ampliar el eco meteorológico real, lo que hace que los valores más débiles se difuminen a cada lado del mismo, lo que hace que el usuario sobreestime la extensión de los ecos reales. ^[46]

En el cielo hay más que lluvia y nieve. Los radares meteorológicos pueden malinterpretar otros objetos como lluvia o nieve. Los insectos y los artrópodos son arrastrados por los vientos predominantes, mientras que las aves siguen su propio curso. ^[48] Por ello, los patrones de líneas finas dentro de las imágenes de radar meteorológico, asociados con vientos convergentes, están dominados por el retorno de insectos. ^[49] La migración de aves, que tiende a ocurrir durante la noche dentro de los 2000 metros más bajos de la atmósfera de la Tierra , contamina los perfiles de viento recogidos por el radar meteorológico, en particular el WSR-88D , al aumentar el retorno del viento ambiental en 30-60 km/h. ^[50] Otros objetos dentro de las imágenes de radar incluyen: ^[46]

• Finas tiras de metal ( chaff ) arrojadas por aviones militares para engañar a los enemigos.
• Obstáculos sólidos como montañas, edificios y aviones.
• Desorden en el suelo y el mar.
• Reflexiones de edificios cercanos ("picos urbanos").

Estos objetos extraños tienen características que permiten a un ojo entrenado distinguirlos. También es posible eliminar algunos de ellos mediante el tratamiento posterior de los datos utilizando datos de reflectividad, Doppler y polarización.

Las aspas giratorias de los molinos de viento de los parques eólicos modernos pueden devolver el haz del radar al radar si se encuentran en su trayectoria. Dado que las aspas se mueven, los ecos tendrán una velocidad y pueden confundirse con precipitaciones reales. ^[51] Cuanto más cerca esté el parque eólico, más fuerte será el retorno, y la señal combinada de muchas torres es más fuerte. En algunas condiciones, el radar puede incluso ver velocidades de aproximación y de alejamiento que generan falsos positivos para el algoritmo de firma de vórtice de tornado en el radar meteorológico; un evento de este tipo ocurrió en 2009 en Dodge City, Kansas . ^[52]

Al igual que con otras estructuras que se encuentran en el haz, la atenuación de los retornos de radar más allá de los molinos de viento también puede llevar a una subestimación.

Las microondas utilizadas en los radares meteorológicos pueden ser absorbidas por la lluvia, dependiendo de la longitud de onda utilizada. Para los radares de 10 cm, esta atenuación es insignificante. ^[15] Esa es la razón por la que los países con tormentas con alto contenido de agua utilizan una longitud de onda de 10 cm, por ejemplo, el NEXRAD de EE. UU. El costo de una antena más grande, un klistrón y otros equipos relacionados se compensa con este beneficio.

En el caso de un radar de 5 cm, la absorción se vuelve importante en caso de lluvia intensa y esta atenuación hace que se subestimen los ecos en una tormenta eléctrica fuerte y más allá de ella. ^[15] Canadá y otros países del norte utilizan este tipo de radar menos costoso, ya que la precipitación en esas zonas suele ser menos intensa; sin embargo, los usuarios deben tener en cuenta esta característica al interpretar los datos. Las imágenes anteriores muestran cómo una línea intensa de ecos parece desaparecer a medida que se desplaza sobre el radar. Para compensar este comportamiento, a menudo se eligen emplazamientos de radar que se superpongan un poco en la cobertura para ofrecer diferentes puntos de vista de las mismas tormentas si se experimenta atenuación.

Las longitudes de onda más cortas se atenúan aún más y, a menudo, sólo son útiles en aplicaciones de alcance más corto ^[15] ; en consecuencia, muchas estaciones de televisión en los Estados Unidos tienen radares de 5 cm para cubrir su área de audiencia. Conocer sus limitaciones y usarlos junto con los NEXRAD locales puede complementar los datos disponibles para un meteorólogo.

Debido a la difusión de los sistemas de radar de polarización dual, los servicios meteorológicos operativos están implementando actualmente enfoques robustos y eficientes para la compensación de la atenuación de la lluvia. ^{[53] [54] [55]} La corrección de la atenuación en los radares meteorológicos para partículas de nieve es un tema de investigación activo. ^[56]

La reflectividad de un haz de radar depende del diámetro del objetivo y de su capacidad de reflexión. Los copos de nieve son grandes pero poco reflectantes, mientras que las gotas de lluvia son pequeñas pero muy reflectantes. ^{[15] [57]}

Cuando la nieve cae a través de una capa por encima de la temperatura de congelación, se derrite y se convierte en lluvia. Utilizando la ecuación de reflectividad, se puede demostrar que los retornos de la nieve antes de derretirse y la lluvia después no son demasiado diferentes, ya que el cambio en la constante dieléctrica compensa el cambio de tamaño. Sin embargo, durante el proceso de derretimiento, la onda de radar "ve" algo parecido a gotas muy grandes a medida que los copos de nieve se cubren de agua. ^{[15] [57]}

Esto produce ecos más intensos que pueden confundirse con precipitaciones más intensas. En un PPI, esto se mostrará como un anillo intenso de precipitación en la altitud en la que el haz cruza el nivel de fusión, mientras que en una serie de CAPPI, solo los que estén cerca de ese nivel tendrán ecos más intensos. Una buena forma de confirmar una banda brillante es hacer una sección transversal vertical a través de los datos, como se ilustra en la imagen anterior. ^[46]

Un problema opuesto es que la llovizna (precipitación con gotas de agua de pequeño diámetro) tiende a no aparecer en el radar porque los retornos del radar son proporcionales a la sexta potencia del diámetro de las gotas.

Se supone que el haz incide sobre los objetivos meteorológicos y vuelve directamente al radar. De hecho, hay energía reflejada en todas las direcciones. La mayor parte es débil y las reflexiones múltiples la reducen aún más, por lo que lo que puede volver al radar en un evento de este tipo es insignificante. Sin embargo, algunas situaciones permiten que la antena del radar reciba un haz de radar reflejado varias veces. ^[15] Por ejemplo, cuando el haz incide sobre granizo, la energía que se propaga hacia el suelo húmedo se reflejará de nuevo hacia el granizo y luego hacia el radar. El eco resultante es débil pero perceptible. Debido a la longitud de trayectoria adicional que debe recorrer, llega más tarde a la antena y se coloca más lejos que su fuente. ^[58] Esto da una especie de triángulo de falsas reflexiones más débiles colocadas radialmente detrás del granizo. ^[46]

Estas dos imágenes muestran lo que se puede hacer para limpiar los datos de radar. En la primera imagen, hecha a partir de los datos brutos, es difícil distinguir el clima real. Como las nubes de lluvia y nieve suelen estar en movimiento, se pueden utilizar las velocidades Doppler para eliminar una buena parte del desorden (ecos del suelo, reflexiones de los edificios vistos como picos urbanos, propagación anómala). La otra imagen se ha filtrado utilizando esta propiedad.

Sin embargo, no todos los objetos no meteorológicos permanecen estacionarios (pájaros, insectos, polvo). Otros, como la banda brillante, dependen de la estructura de la precipitación. La polarización ofrece una tipificación directa de los ecos que podría utilizarse para filtrar más datos falsos o producir imágenes separadas para fines especializados, como subconjuntos de ecos parásitos, pájaros, etc. ^{[59] [60]}

Otra cuestión es la resolución. Como se ha mencionado, los datos de radar son un promedio del volumen escaneado por el haz. La resolución se puede mejorar con antenas más grandes o redes más densas. Un programa del Centro para la Detección Adaptativa Colaborativa de la Atmósfera (CASA) pretende complementar el NEXRAD regular (una red de los Estados Unidos) utilizando muchos radares meteorológicos de banda X (3 cm) de bajo coste montados en torres de telefonía móvil. ^{[61] [62]} Estos radares subdividirán la gran área del NEXRAD en dominios más pequeños para observar altitudes por debajo de su ángulo más bajo. Estos proporcionarán detalles que no estarían disponibles de otro modo.

Si se utilizan radares de 3 cm, la antena de cada radar es pequeña (aproximadamente 1 metro de diámetro), pero la resolución es similar a la del NEXRAD a corta distancia. La atenuación es significativa debido a la longitud de onda utilizada, pero cada punto del área de cobertura es visto por muchos radares, cada uno de los cuales observa desde una dirección diferente y compensa la pérdida de datos de los demás. ^[61]

El número de elevaciones escaneadas y el tiempo que se tarda en completar un ciclo dependen de las condiciones meteorológicas. Por ejemplo, si hay poca o ninguna precipitación, el sistema puede limitarse a los ángulos más bajos y utilizar impulsos más largos para detectar el cambio de dirección del viento cerca de la superficie. Por otro lado, en el caso de tormentas violentas, es mejor escanear un amplio rango de ángulos para tener una vista en 3D de la precipitación con la mayor frecuencia posible. Para mitigar las diferentes demandas, se han desarrollado estrategias de escaneo según el tipo de radar, la longitud de onda utilizada y las situaciones meteorológicas más comunes en el área considerada.

Un ejemplo de estrategias de escaneo es el que ofrece la red de radar estadounidense NEXRAD , que ha evolucionado con el tiempo. En 2008, agregó una resolución adicional de datos ^[63] y, en 2014, un escaneo intraciclo adicional de la elevación del nivel más bajo ( MESO-SAILS ^[64] ).

También es necesario mejorar la puntualidad. Con 5 a 10 minutos entre escaneos completos del radar meteorológico, se pierden muchos datos a medida que se desarrolla una tormenta eléctrica. Se está probando un radar de matriz en fase en el Laboratorio Nacional de Tormentas Severas en Norman, Oklahoma , para acelerar la recopilación de datos. ^[65] Un equipo en Japón también ha implementado un radar de matriz en fase para NowCasting 3D en el Instituto Avanzado de Ciencias Computacionales (AICS) RIKEN. ^[66]

Las aplicaciones de los sistemas de radar en aeronaves incluyen radar meteorológico, prevención de colisiones, seguimiento de objetivos, proximidad al suelo y otros sistemas. En el caso de los radares meteorológicos comerciales, ARINC 708 es la especificación principal para los sistemas de radar meteorológico que utilizan un radar Doppler de pulsos aerotransportado .

A diferencia del radar meteorológico terrestre, que se coloca en un ángulo fijo, el radar meteorológico aerotransportado se utiliza desde el morro o el ala de un avión. El avión no solo se moverá hacia arriba, abajo, a la izquierda y a la derecha, sino que también se inclinará. Para compensar esto, la antena se vincula y calibra al giroscopio vertical ubicado en el avión. Al hacer esto, el piloto puede establecer un paso o ángulo para la antena que permitirá que el estabilizador mantenga la antena apuntada en la dirección correcta durante maniobras moderadas. Los pequeños servomotores no podrán seguir el ritmo de las maniobras abruptas, pero lo intentarán. Al hacer esto, el piloto puede ajustar el radar para que apunte hacia el sistema meteorológico de interés. Si el avión está a baja altitud, el piloto querrá colocar el radar por encima de la línea del horizonte para minimizar la interferencia del suelo en la pantalla. Si el avión está a una altitud muy alta, el piloto colocará el radar en un ángulo bajo o negativo, para apuntar el radar hacia las nubes donde sea que estén en relación con el avión. Si el avión cambia de actitud, el estabilizador se ajustará automáticamente para que el piloto no tenga que volar con una mano y ajustar el radar con la otra. ^[67]

Existen dos sistemas principales cuando se habla de receptor/transmisor: el primero son los sistemas de alta potencia y el segundo son los sistemas de baja potencia; ambos operan en el rango de frecuencia de banda X (8.000 – 12.500 MHz). Los sistemas de alta potencia operan a 10.000 – 60.000 vatios. Estos sistemas consisten en magnetrones que son bastante caros (aproximadamente $1.700) y permiten un ruido considerable debido a irregularidades en el sistema. Por lo tanto, estos sistemas son altamente peligrosos por la formación de arcos eléctricos y no es seguro usarlos cerca del personal de tierra. Sin embargo, la alternativa serían los sistemas de baja potencia. Estos sistemas operan a 100 – 200 vatios y requieren una combinación de receptores de alta ganancia, microprocesadores de señal y transistores para operar tan eficazmente como los sistemas de alta potencia. Los microprocesadores complejos ayudan a eliminar el ruido, proporcionando una representación más precisa y detallada del cielo. Además, como hay menos irregularidades en todo el sistema, los radares de baja potencia se pueden utilizar para detectar turbulencias mediante el efecto Doppler. Como los sistemas de baja potencia funcionan con una potencia considerablemente menor, están a salvo de arcos eléctricos y se pueden utilizar prácticamente en todo momento. ^{[67] [68]}

Los sistemas de radar digital tienen capacidades que van mucho más allá de sus predecesores. Ofrecen vigilancia de seguimiento de tormentas eléctricas que proporciona a los usuarios la capacidad de adquirir información detallada de cada nube de tormenta que se está rastreando. Las tormentas eléctricas se identifican haciendo coincidir los datos de precipitación brutos recibidos del pulso de radar con una plantilla preprogramada. Para que una tormenta eléctrica sea confirmada, debe cumplir con definiciones estrictas de intensidad y forma para distinguirla de una nube no convectiva. Por lo general, debe mostrar signos de organización horizontal y continuidad vertical: y tener un núcleo o un centro más intenso identificado y rastreado por rastreadores de radar digitales. ^{[25] [69]} Una vez que se identifica la célula de tormenta eléctrica, se rastrean y registran la velocidad, la distancia recorrida, la dirección y el tiempo estimado de llegada (ETA).

El uso del radar meteorológico Doppler no se limita a determinar la ubicación y la velocidad de la precipitación . También puede rastrear las migraciones de las aves (sección de objetivos no meteorológicos). Las ondas de radio de los radares rebotan en la lluvia y en las aves por igual (o incluso en insectos como las mariposas ). ^{[70] [71]} El Servicio Meteorológico Nacional de los EE. UU. , por ejemplo, ha informado de que aparecen bandadas de aves en sus radares como nubes y luego se desvanecen cuando las aves aterrizan. ^{[72] [73]} El Servicio Meteorológico Nacional de los EE. UU. de St. Louis incluso ha informado de la aparición de mariposas monarca en sus radares. ^[74]

En América del Norte, diversos programas utilizan radares meteorológicos convencionales y datos de radar especializados para determinar las rutas, la altura de vuelo y el momento de las migraciones. ^{[75] [76]} Esta información es útil para planificar la ubicación y el funcionamiento de los parques eólicos , reducir las muertes de aves, mejorar la seguridad de la aviación y gestionar otras especies silvestres. En Europa, se han producido avances similares e incluso se ha creado un programa de previsión integral para la seguridad de la aviación, basado en la detección por radar. ^[77]

Una imagen muestra la caída de un meteorito en Park Forest, Illinois, que se produjo el 26 de marzo de 2003. La línea roja y verde que se muestra en la parte superior izquierda es el movimiento de las nubes cerca del radar, y la señal de la caída de meteoritos se encuentra dentro de la elipse amarilla en el centro de la imagen. Los píxeles rojos y verdes entremezclados indican turbulencia, que en este caso surge de las estelas de los meteoritos que caen a alta velocidad.

Según la Sociedad Americana de Meteoritos , las caídas de meteoritos ocurren diariamente en algún lugar de la Tierra. ^[78] Sin embargo, la base de datos de caídas de meteoritos en todo el mundo mantenida por la Sociedad Meteorítica generalmente registra solo alrededor de 10 a 15 nuevas caídas de meteoritos al año ^[79].

Los meteoritos se producen cuando un meteoroide cae en la atmósfera terrestre, generando un meteoro ópticamente brillante por ionización y calentamiento por fricción. Si el meteoroide es lo suficientemente grande y la velocidad de caída es lo suficientemente baja, alcanzará el suelo. Cuando el meteoroide que cae desacelera por debajo de los 2-4 km/s, generalmente a una altitud de entre 15 y 25 km, ya no genera un meteoro ópticamente brillante y entra en "vuelo oscuro". ^{[78] [80]} Debido a esto, la mayoría de las caídas que ocurren en los océanos, durante el día o en otras circunstancias, pasan desapercibidas. ^[78]

Es en vuelo oscuro que los meteoritos que caen normalmente caen a través del volumen de interacción de la mayoría de los tipos de radares. Se ha demostrado que es posible identificar meteoritos que caen en imágenes de radar meteorológico. ^{[81] [82] [83] [ 84] [85] [86]} Esto es especialmente útil para la recuperación de meteoritos, ya que los radares meteorológicos son parte de redes extendidas y escanean la atmósfera continuamente. Además, los meteoritos causan turbulencias de viento locales, que se notan en las salidas Doppler, y caen casi verticalmente, por lo que su lugar de descanso en el suelo está cerca de su firma de radar.

• Atlas, David , ed. (1990). Radar en meteorología . Battan Memorial and 40th Anniversary Radar Meteorology Conference. Boston, MA: Sociedad Meteorológica Estadounidense . doi :10.1007/978-1-935704-15-7. ISBN 978-0-933876-86-6.ISBN  978-1-935704-15-7 , 806 páginas, Código AMS RADMET.
• Blanchard, Yves (2004). Le radar, 1904-2004: histoire d'un siècle d'innovations Techniques et opérationnelles (en francés). París, Francia: Elipses. ISBN 2-7298-1802-2.
• Doviak, RJ; Zrnic, DS (1993). Radar Doppler y observaciones meteorológicas . San Diego, California: Academic Press, segunda edición. pág. 562.
• Gunn, KLS; East, TWR (1954). "Las propiedades de microondas de las partículas de precipitación". Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society . 80 (346): 522–545. Código Bibliográfico :1954QJRMS..80..522G. doi :10.1002/qj.49708034603.
• Yau, MK; Rogers, RR (1 de enero de 1989). Curso breve sobre física de las nubes, tercera edición . Butterworth-Heinemann. pp. 304 páginas. ISBN 9780750632157. ISBN  0-7506-3215-1
• Ripesi, P. (2023). "Identificación automática de cumulonimbus y cúmulos en torre basados ​​en los datos de la red de radar meteorológico italiano". Tiempo . 79 (5): 163–169. doi :10.1002/wea.4482.
• Wakimoto, Roger M.; Srivastava, Ramesh (agosto de 2003). Radar y ciencia atmosférica: una colección de ensayos en honor a David Atlas . Meteorological Monograph. Vol. 30. Boston: American Meteorological Society. p. 270. ISBN. 1-878220-57-8.; Código AMS MM52.
• Bringi, VN; Chandrasekar, V. (2001). Radar meteorológico Doppler polarimétrico . Nueva York, EE. UU.: Cambridge University Press. ISBN 0-521-01955-9.
• Historial del uso operativo del radar meteorológico por parte del Servicio Meteorológico de EE. UU.:
  • Whiton, Roger C.; Smith, Paul L.; Bigler, Stuart G.; Wilk, Kenneth E.; Harbuck, Albert C. (febrero de 1998). "Parte I: La era pre-NEXRAD". Tiempo y pronóstico . 13 (2): 219–243. doi : 10.1175/1520-0434(1998)013<0219:HOOUOW>2.0.CO;2 .
  • Whiton, Roger C.; Smith, Paul L.; Bigler, Stuart G.; Wilk, Kenneth E.; Harbuck, Albert C. (febrero de 1998). "Parte II: Desarrollo de radares meteorológicos Doppler operativos". Tiempo y pronóstico . 13 (2): 244–252. doi : 10.1175/1520-0434(1998)013<0244:HOOUOW>2.0.CO;2 . S2CID  123719565.
  • "Lo más destacado del radar meteorológico de los primeros 40 años del NSSL". Lo más destacado . Los primeros 40 años del Laboratorio Nacional de Tormentas Severas . Consultado el 15 de marzo de 2021 .

• Radares meteorológicos australianos
• Retrodispersión
• Poste de barbero
• Lockheed WP-3D Orión (P-3)
• Laboratorio Nacional de Investigación de Huracanes

Wikimedia Commons tiene medios relacionados con Radar meteorológico.

• "La atmósfera, el clima y los vuelos (Radares meteorológicos, capítulo 19)" (PDF) . Environment and Climate Change Canada . Archivado (PDF) del original el 7 de agosto de 2016 . Consultado el 5 de enero de 2021 .

• "Errores comunes en la interpretación del radar". Environment and Climate Change Canada . Consultado el 5 de enero de 2021 .

• "Entender el radar meteorológico". Weather Underground en el radar . Consultado el 5 de enero de 2021 .
• Jeff Duda. "Cómo utilizar e interpretar el radar meteorológico Doppler" (PDF) . Universidad Estatal de Iowa . Consultado el 5 de enero de 2021 .

• Centro de investigación de radar atmosférico de la OU
• Preguntas frecuentes sobre el radar meteorológico canadiense
• Página de inicio del radar de McGill
• Galería de imágenes del radar de Hong Kong
• Radar de investigación polarimétrico dual de banda C de la Universidad de Alabama en Huntsville
• Información sobre la red de radar Doppler NEXRAD: Herramientas de investigación: Radar de doble polarización
• Experimento de polarización conjunta: investigación y desarrollo de polarización dual de la Universidad de Oklahoma

África

• Sudáfrica - Radar meteorológico en tiempo real para Sudáfrica del Servicio Meteorológico Sudafricano

Américas

• Aruba (vía Caracas)
• Belice
• Barbados (compuesto del Caribe)
• Ministerio de Medio Ambiente de Canadá
• Islas Caimán
• Cuba
• Curazao (compuesto del Caribe)
• Sitios de radar Marn en El Salvador
• Departamentos franceses de ultramar (Guadalupe, Martinica)
• Guayana Francesa
• Jamaica
• Puerto Rico
• Trinidad
• Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos

Asia

Australia y Oceanía

Europa