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, además de la intensidad de la precipitación, el movimiento de las gotas de lluvia. Ambos tipos de datos pueden analizarse para determinar la estructura de las tormentas y su potencial para causar condiciones climáticas severas .
Durante la Segunda Guerra Mundial, los operadores de radar descubrieron que el clima provocaba ecos en sus pantallas, enmascarando posibles objetivos enemigos. Se desarrollaron técnicas para filtrarlos, pero los científicos comenzaron a estudiar el fenómeno. Poco después de la guerra, se utilizaron radares sobrantes para detectar precipitaciones. Desde entonces, el radar meteorológico ha evolucionado y es utilizado por los servicios meteorológicos nacionales, los departamentos de investigación de las universidades y los departamentos meteorológicos de las estaciones de televisión . Las imágenes sin procesar son procesadas rutinariamente por software especializado para hacer pronósticos a corto plazo de posiciones futuras e intensidades de lluvia, nieve, granizo y otros fenómenos meteorológicos. La salida del radar incluso se incorpora a los modelos numéricos de predicción del tiempo 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 Estados Unidos, David Atlas [1], trabajando primero para la Fuerza Aérea y más tarde 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 llevó a la comprensión de la relación ZR, que correlaciona una reflectividad de radar determinada con la velocidad a la que fluye el agua de lluvia. está cayendo. En el Reino Unido, continuaron las investigaciones para estudiar los patrones de eco del radar y elementos climáticos 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 haciendo una demostración de 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 y la intensidad de las precipitaciones. Los primeros meteorólogos tenían que observar un tubo de rayos catódicos . En 1953, Donald Staggs, un ingeniero eléctrico que trabajaba para el Illinois State Water Survey, realizó la primera observación registrada por radar de un " eco de gancho " asociado con una tormenta de tornado. [5]
El primer uso del radar meteorológico en la televisión de los 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, hizo un viaje a la Oficina Meteorológica de EE. UU. WSR-57. sitio de radar en Galveston para tener una idea del tamaño de la tormenta. Convenció al personal de la oficina para que le permitieran transmitir en vivo desde su oficina y le pidió a un meteorólogo que le dibujara un contorno aproximado del Golfo de México en una lámina de plástico transparente. Durante la transmisión, sostuvo esa superposición transparente sobre la pantalla de 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 unas 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 pudieran realizar secciones transversales horizontales ( CAPPI ) y verticales. Los estudios sobre la organización de las tormentas fueron posibles entonces para el Alberta Hail Project en Canadá y, en particular , para el National Severe Storms Laboratory (NSSL) en los EE.UU.
El NSSL, creado en 1964, comenzó a experimentar con señales de polarización dual y usos 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 10 cm de longitud de onda de NSSL documentó todo el ciclo de vida 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 del tornado . La investigación de 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 al 4 de abril de 1974 y su devastadora destrucción podrían haber ayudado a conseguir financiación para futuros desarrollos. [ cita necesaria ]
Entre 1980 y 2000, las redes de radares meteorológicos se convirtieron en la norma en América del Norte, Europa, Japón y otros países desarrollados. Los radares convencionales fueron sustituidos por radares Doppler, que además de la posición y la intensidad podían rastrear la velocidad relativa de las partículas en el aire. En Estados Unidos, tras las investigaciones del NSSL, en 1988 se inició la construcción de una red compuesta por radares de 10 cm, denominada NEXRAD o WSR-88D (Weather Surveillance Radar 1988 Doppler). [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 dio lugar 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 dieron lugar 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 frente a nieve). "Doble polarización" significa que se emite radiación de microondas polarizada tanto horizontal como verticalmente (con respecto al suelo). El despliegue a gran escala se realizó a finales de la década o principios de la siguiente 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 tenían completamente doble polarización. [12]
Desde 2003, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU . ha estado experimentando con un radar de matriz en fase como reemplazo de la antena parabólica convencional para proporcionar más resolución temporal en el sondeo atmosférico . Esto podría ser significativo en el caso de tormentas severas, ya que su evolución se puede evaluar mejor con datos más oportunos.
También en 2003, la Fundación Nacional de Ciencias estableció el Centro de Investigación en Ingeniería para la Detección Adaptativa Colaborativa de la Atmósfera (CASA), una colaboración multidisciplinaria y multiuniversitaria de ingenieros, informáticos, meteorólogos y sociólogos para realizar investigaciones fundamentales, desarrollar tecnología habilitadora, y desplegar prototipos de sistemas de ingeniería 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, de escaneo mecánico y de matriz en fase.
En 2023, la empresa privada estadounidense Tomorrow.io lanzó un radar espacial en banda Ka para observación y predicción del tiempo. [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 de klistrón conectado por 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 gotas 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, de regreso 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 tanto , se prefiere un 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 sólo para unidades de corto alcance, y el radar meteorológico de banda Ka de 1 cm se utiliza sólo para la investigación de fenómenos de partículas pequeñas como la llovizna y la niebla. [15] Los sistemas de radar meteorológico de banda W (3 mm) han tenido un uso universitario limitado, pero debido a una 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 en las áreas más alejadas de la estación y menor en las cercanas, lo que disminuye la resolución a distancias más lejanas. Al final de un rango de sondeo de 150 a 200 km, el volumen de aire escaneado por un solo pulso podría ser del orden de un kilómetro cúbico. Esto se llama volumen del pulso . [dieciséis]
El volumen de aire que consume un pulso dado en cualquier momento puede aproximarse mediante 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 veces 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" tomada al principio o al final del pulso es casi la misma, y la forma del volumen es un tronco de cono de profundidad "h". [15]
Entre cada pulso, la estación de radar sirve 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 al objetivo se calcula simplemente a partir del 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:
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 los pulsos se emiten con demasiada frecuencia, los retornos de un pulso se confundirán con los retornos de pulsos anteriores, lo que resultará en 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 su disminución de densidad. Esto curva ligeramente el haz del radar hacia el suelo y, en 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]
dónde:
Una red de radares meteorológicos utiliza una serie de ángulos típicos que se establecen según 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 alcance máximo. Por lo general, la estrategia de escaneo se completa en 5 a 10 minutos para tener datos a 15 km sobre el suelo y a 250 km de distancia del radar. Por ejemplo, en Canadá, los radares meteorológicos de 5 cm utilizan ángulos que oscilan entre 0,3 y 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 (que se muestra en verde) o más cerca del radar que el máximo (que se muestra como un cono rojo en el centro). [19]
Debido a que 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]
donde es la potencia recibida, la potencia transmitida, la ganancia de la antena transmisora/receptora, la longitud de onda del radar, la sección transversal del radar del objetivo y la distancia entre el transmisor y el objetivo.
En este caso, se deben sumar las secciones transversales de todos los objetivos: [21]
donde es la velocidad de la luz, la duración temporal de un pulso y el ancho del haz en radianes.
Combinando las dos ecuaciones:
Lo que lleva a:
El rendimiento varía inversamente a en lugar de . Para comparar los datos procedentes de diferentes distancias del radar, hay que normalizarlos con esta relación.
Los ecos de retorno de los objetivos (" reflectividad ") se analizan en cuanto a sus intensidades 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 velocidad porque están 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 de exploración (por un factor de 10). .
La reflectividad percibida por el radar (Z e ) varía según 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:
La tasa de precipitación (R), por otro lado, es igual al número de partículas, su volumen y su velocidad de caída (v[D]) como:
Entonces Z e y R tienen funciones similares que se pueden resolver dando una relación entre los dos de la forma llamada relación ZR :
Donde a y b dependen del tipo de precipitación (nieve, lluvia, convectiva o estratiforme ), que tiene diferentes , K, N 0 y v.
Los retornos de radar generalmente se describen por color o nivel. Los colores de una imagen de radar normalmente van desde el azul o el verde para retornos débiles hasta el rojo o magenta para retornos muy fuertes. Las cifras de un informe verbal aumentan con la gravedad de las devoluciones. Por ejemplo, los sitios de radar NEXRAD nacionales de EE. UU. utilizan la siguiente escala para diferentes niveles de reflectividad: [23]
Los retornos fuertes (rojo o magenta) pueden indicar no sólo 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 de los radares meteorológicos, los pilotos, despachadores y controladores de tráfico aéreo normalmente se referirán a tres niveles de retorno: [24]
Las aeronaves intentarán evitar retornos de nivel 2 cuando sea posible y siempre evitarán el nivel 3 a menos que sean aeronaves de investigación especialmente diseñadas.
Algunas pantallas proporcionadas por canales de televisión comerciales (tanto locales como nacionales) y sitios web meteorológicos, como The Weather Channel y AccuWeather , muestran tipos de precipitación durante los meses de invierno: lluvia, nieve, precipitaciones mixtas ( aguanieve y lluvia helada ). Este no es un análisis de los datos del radar en sí, sino un tratamiento posterior realizado con otras fuentes de datos, siendo la principal los informes de superficie ( METAR ). [25]
Sobre la zona cubierta por los ecos del radar, un programa asigna un tipo de precipitación en función de la temperatura de la superficie y el punto de rocío informados por las estaciones meteorológicas subyacentes . Los tipos de precipitación reportados por estaciones operadas por humanos y ciertas automáticas ( AWOS ) tendrán mayor peso. [26] Luego el programa hace interpolaciones para producir una imagen con zonas definidas. Estos incluirán errores de interpolación debidos al cálculo. También se perderán las variaciones de mesoescala de las zonas de precipitación. [25] Los programas más sofisticados utilizan los resultados de predicción numérica del tiempo de modelos, como NAM y WRF , para los tipos de precipitación y los aplican como una primera estimación a los ecos del radar, luego usan los datos de superficie para el resultado 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 encuentran dentro y debajo de las nubes. Las precipitaciones ligeras, como gotas y copos, están sujetas a las corrientes de aire, y el radar de escaneo puede captar la componente horizontal de este movimiento, brindando así la posibilidad de estimar la velocidad y dirección del viento donde hay precipitación.
El movimiento de un objetivo en relación con la estación de radar provoca un cambio en la frecuencia reflejada del pulso del radar, debido al efecto Doppler . Con velocidades inferiores a 70 metros/segundo para los ecos meteorológicos y una longitud de onda del radar de 10 cm, esto equivale a un cambio de sólo 0,1 ppm . Esta diferencia es demasiado pequeña para que la noten los instrumentos electrónicos. Sin embargo, como los objetivos se mueven ligeramente entre cada pulso, la onda devuelta tiene una diferencia de fase notable o un cambio de fase de un pulso a otro.
Los radares meteorológicos Doppler utilizan esta diferencia de fase (diferencia de pares de pulsos) para calcular el movimiento de la precipitación. La intensidad del pulso que regresa sucesivamente desde el mismo volumen escaneado donde los objetivos se han movido ligeramente es: [15]
Entonces , v = velocidad objetivo = . Esta velocidad se llama velocidad Doppler radial porque proporciona solo la variación radial de la distancia versus el tiempo entre el radar y el objetivo. La velocidad y dirección reales del movimiento deben extraerse mediante el proceso que se describe a continuación.
La fase entre pares de pulsos puede variar entre - y + , por lo que el rango de velocidad Doppler inequívoco es [15]
Esto se llama velocidad de Nyquist . Esto depende inversamente del tiempo entre pulsos sucesivos: cuanto menor es el intervalo, mayor es el rango de velocidad inequívoco. Sin embargo, sabemos que el rango máximo de reflectividad es directamente proporcional a :
La elección es aumentar el alcance de la reflectividad a expensas del rango de velocidad, o aumentar este último a expensas del alcance de la reflectividad. En general, el compromiso de alcance útil es de 100 a 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 pulso (PRF) alternas permiten un rango Doppler mayor. Las velocidades observadas con el primer pulso podrían ser iguales o diferentes con el segundo. Por ejemplo, si la velocidad máxima con una determinada velocidad es de 10 metros/segundo y la de la otra velocidad es de 15 m/s. Los datos procedentes de ambos serán los mismos hasta 10 m/s y serán diferentes a partir de entonces. 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 uniforme que se mueve hacia el este, un haz de radar que apunte al oeste "verá" las gotas de lluvia moviéndose hacia sí mismo, mientras que un haz que apunte al este "verá" las gotas alejándose. Cuando el haz explora hacia el norte o hacia el sur, no se observa ningún movimiento relativo. [15]
En la interpretación de la escala sinóptica , el usuario puede extraer el viento en diferentes niveles sobre la región de cobertura del radar. A medida que 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 coseno (máxima en el movimiento de precipitación y cero en la dirección perpendicular). Entonces se puede calcular la dirección y la fuerza del movimiento de las partículas, siempre que haya suficiente cobertura en la pantalla del radar.
Sin embargo, las gotas de lluvia están cayendo. Como el radar sólo ve la 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, podrían existir zonas más pequeñas en la cobertura del radar donde el viento varía respecto al mencionado anteriormente. Por ejemplo, una tormenta es un fenómeno de mesoescala que a menudo incluye rotaciones y turbulencias . Estos pueden cubrir sólo 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 salida ) y divergencia ( ráfaga descendente ).
Las gotas de agua líquida que caen tienden a tener un eje horizontal más grande debido al coeficiente de resistencia 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 están polarizados 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]
Con más información sobre la forma de las partículas, los radares de doble polarización 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, la velocidad y el ancho del espectro producido por los radares meteorológicos Doppler, los investigadores han estado trabajando en el desarrollo de algoritmos para diferenciar los tipos de precipitación, los objetivos no meteorológicos y 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 un 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 ARMOR Doppler en Huntsville, Alabama, estaba equipado con un Receptor montado en antena SIGMET, que brinda capacidades polarmétricas duales 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 ), tuvo doble polarización 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]
Con el tiempo se han desarrollado varios métodos de visualización de datos de escaneos de radar para satisfacer las necesidades de sus usuarios. Esta es una lista de pantallas comunes y especializadas:
Dado que los datos se obtienen de un ángulo a la vez, la primera forma de mostrarlos ha sido el indicador de posición en plano (PPI), que es sólo el diseño del retorno del radar en una imagen bidimensional. Es importante destacar que los datos que llegan al radar desde diferentes distancias se encuentran a diferentes alturas sobre el suelo.
Esto es muy importante ya que una alta tasa de lluvia vista cerca del radar está relativamente cerca de lo que llega al suelo, pero lo que se ve desde 160 km de distancia está aproximadamente a 1,5 km sobre el suelo y podría ser muy diferente de la cantidad que llega a la superficie. Por tanto, es difícil comparar los ecos meteorológicos a diferentes distancias del radar.
Los PPI se ven afectados por los ecos del suelo cerca del radar. Estos pueden malinterpretarse como ecos reales. Se han desarrollado otros productos y tratamientos adicionales de datos para complementar tales 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: relativo a la superficie o a la tormenta. Al observar 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, es mejor usar imágenes relativas a la tormenta que restan el movimiento general de la precipitación, dejando al usuario ver el movimiento del aire como si estuviera sentado en una nube.
Para evitar algunos de los problemas del PPI, investigadores canadienses han desarrollado el indicador de posición del plan de altitud constante (CAPPI). Es una sección transversal horizontal a través de datos de radar. De esta manera se pueden comparar las precipitaciones en pie de igualdad a diferentes distancias del radar y evitar ecos en el suelo. Aunque los datos se toman a cierta 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 lo más cercano posible a toda la distancia a la altura necesaria. Incluso entonces, después de 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 de arriba muestra los datos utilizados para producir CAPPI de 1,5 km y 4 km de altura. Observe que el tramo después de 120 km utiliza los mismos datos.
Dado que CAPPI utiliza el ángulo más cercano a la altura deseada en cada punto del radar, los datos pueden originarse desde 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 sin ruido.
Como los datos de reflectividad son relativamente fluidos con la altura, los CAPPI se utilizan principalmente para mostrarlos. Los datos de velocidad, por otro lado, pueden cambiar rápidamente de dirección con la altura y sus CAPPI no son comunes. Parece que sólo la Universidad McGill produce regularmente CAPPI Doppler con los 24 ángulos disponibles en su radar. [40] Sin embargo, algunos investigadores han publicado artículos utilizando 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 máxima reflectividad en una capa sobre el suelo. Esta solución suele tomarse cuando el número de ángulos disponibles es pequeño o variable. El Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos está utilizando este tipo de compuesto, ya que su esquema de escaneo puede variar de 4 a 14 ángulos, según sus necesidades, lo que generaría CAPPI muy aproximados. El compuesto garantiza que no se pierda ningún eco fuerte en la capa y un tratamiento que utiliza velocidades Doppler elimina los ecos del suelo. Comparando productos básicos 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 en grandes cuencas, para utilizarla en cálculos hidrológicos ; Estos datos son útiles para el control de inundaciones, la gestión de alcantarillados y la construcción de presas. Los datos calculados del tiempo del radar se pueden utilizar junto con datos de estaciones terrestres.
Para producir acumulaciones de radar, tenemos que estimar la tasa de lluvia sobre un punto por el valor promedio sobre ese punto entre un PPI, o CAPPI, y el siguiente; luego multiplica por el tiempo entre esas imágenes. Si uno quiere un período de tiempo más largo, tiene que sumar todas las acumulaciones de imagen en imagen durante ese tiempo.
La aviación es un gran usuario de datos de radar. Un mapa especialmente importante en este campo es el Echotops para planificar vuelos y evitar condiciones meteorológicas peligrosas. La mayoría de los radares meteorológicos nacionales escanean ángulos suficientes para tener un conjunto de datos 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, estas no son las cimas de las nubes, ya que siempre se extienden por encima de la precipitación.
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Para conocer la estructura vertical de las nubes, en particular de las tormentas, o el nivel de la capa de fusión, los meteorólogos disponen de una sección transversal vertical producto de los datos del radar. Esto se hace mostrando solo los datos a lo largo de una línea, desde las coordenadas A a B, tomados desde los diferentes ángulos escaneados.
Cuando un radar meteorológico escanea solo en el eje vertical, puede obtener datos de resolución mucho más alta que los que podría obtener con un corte vertical compuesto utilizando inclinaciones PPI combinadas. Esta salida se denomina indicador de altura de rango (RHI), que es excelente para ver la estructura vertical detallada de una tormenta a menor escala. Como se mencionó, esto es diferente de la sección transversal vertical mencionada anteriormente, principalmente 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 normalmente sólo está disponible en radares de investigación.
En las últimas décadas, las redes de radar se han ampliado para permitir la producción de vistas compuestas que cubran 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 visualización singular.
De hecho, dicha red puede constar de diferentes tipos de radar con diferentes características como ancho de haz, longitud de onda y calibración. Estas diferencias deben tenerse en cuenta al comparar datos en la red, particularmente al decidir qué datos utilizar cuando dos radares cubren el mismo punto. Si se usa el eco más fuerte pero proviene del radar más distante, se usan retornos que provienen de mayor altitud provenientes de la lluvia o la nieve que podrían evaporarse antes de llegar al suelo ( virga ). Si se utilizan datos del radar más cercano, es posible que se atenúen al pasar por una tormenta. Las imágenes compuestas de precipitaciones utilizando 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 los radares meteorológicos. Estos son particularmente importantes al analizar los datos de velocidad Doppler, ya que son más complejos. Los datos de polarización necesitarán incluso más algoritmos.
Principales algoritmos de reflectividad: [15]
Principales algoritmos para velocidades Doppler: [15]
La animación de los productos de radar puede 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 desarrollo o disipación. Esto también puede revelar artefactos no meteorológicos (falsos ecos) que se analizarán más adelante.
Una nueva presentación popular de datos de radar meteorológico en Estados Unidos es a través de 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/condados y advertencias meteorológicas. La proyección suele ser flexible y permite al usuario elegir entre varios elementos geográficos. Se utiliza frecuentemente junto con animaciones de datos de radar durante 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]
Estos supuestos no siempre se cumplen; hay que poder diferenciar entre ecos fiables y dudosos.
La primera suposición es que el haz del radar se mueve a través del aire que se enfría a cierta velocidad 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 a menudo se forman cerca del suelo, por ejemplo, cuando el aire se enfría por la noche mientras se mantiene caliente en el aire. A medida que el índice de refracción del aire disminuye más rápido de lo normal, el haz del radar se curva hacia el suelo en lugar de continuar hacia arriba. Finalmente, tocará el suelo y se reflejará hacia el radar. El programa de procesamiento colocará entonces erróneamente los ecos de retorno a la altura y distancia que habrían tenido 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 desarrollándose sobre un área, extendiéndose en tamaño lateralmente pero sin moverse y variando mucho en intensidad. Sin embargo, antes de los frentes cálidos se produce una inversión de temperatura y los ecos de propagación anormales se mezclan con lluvia real.
El extremo de este problema es cuando la inversión es muy fuerte y poco profunda, 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 fuertes ecos 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 darse cuenta.
Por otro lado, si el aire es inestable y se enfría más rápido que la atmósfera estándar con la altura, el haz termina más alto de lo esperado. [47] Esto indica que la precipitación se está produciendo a mayor altura que la altura real. Un error de este tipo es difícil de detectar sin datos adicionales sobre la tasa de caída de temperatura para el área.
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 tiene que ser excitada por la onda del radar para dar un retorno. Esto es relativamente cierto para la lluvia o la nieve, ya que normalmente se emplean radares de longitud de onda de 5 o 10 cm.
Sin embargo, para hidrometeoros muy grandes, dado que la longitud de onda es del orden de la 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 gotas de las nubes, son demasiado pequeños para ser excitados y no dan un resultado 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 continuamente, 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 hay una vista de una tormenta tomada por un perfilador de viento mientras pasaba por encima. Esto 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. Compare 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 sólo la resolución más baja del radar desdibuja la imagen, sino que el sondeo incorpora zonas libres de eco, extendiendo así la tormenta más allá de sus límites reales.
Esto muestra cómo los resultados del radar meteorológico son sólo una aproximación a la realidad. La imagen de la derecha compara datos reales de dos radares casi colocados. El TDWR tiene aproximadamente la mitad del ancho de haz que el otro y se pueden ver el doble de detalles que con el NEXRAD.
La resolución se puede mejorar con equipos más nuevos, pero algunas cosas no. Como se mencionó anteriormente, el volumen escaneado aumenta con la distancia, por lo que también aumenta la posibilidad de que el haz esté parcialmente lleno. Esto conduce a una subestimación de 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 de 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 hendidura 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 tomarán muestras de los objetivos fuera de ángulo desde el centro. Los diseñadores intentan minimizar la potencia transmitida por dichos lóbulos, pero no pueden eliminarse.
Cuando un lóbulo secundario golpea un objetivo reflectante, como una montaña o una tormenta fuerte, parte de la energía se refleja en el radar. Esta energía es relativamente débil pero llega al mismo tiempo que el pico central ilumina un acimut diferente. De este modo, el programa de procesamiento desvía el eco. Esto tiene el efecto de ampliar el eco meteorológico real creando una mancha de valores más débiles a cada lado del mismo. Esto hace que el usuario sobreestime la magnitud de los ecos reales. [46]
Hay más que lluvia y nieve en el cielo. Los radares meteorológicos pueden malinterpretar otros objetos como lluvia o nieve. Los insectos y artrópodos son arrastrados por los vientos dominantes, mientras que las aves siguen su propio curso. [48] Como tal, 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 terrestre , contamina los perfiles de viento recopilados por el radar meteorológico, particularmente el WSR-88D , al aumentar el retorno del viento ambiental entre 30 y 60 km/h. [50] Otros objetos dentro de las imágenes de radar incluyen: [46]
Estos objetos extraños tienen características que permiten que un ojo entrenado los distinga. También es posible eliminar algunos de ellos con un postratamiento de los datos utilizando datos de reflectividad, Doppler y polarización.
Las palas giratorias de los molinos de viento de los parques eólicos modernos pueden devolver el haz de radar al radar si se encuentran en su camino. Dado que las aspas se están moviendo, 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 detectar velocidades de acercamiento y alejamiento que generan falsos positivos para el algoritmo de firma de vórtice de tornado en el radar meteorológico; Tal hecho 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 desde 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 radares de 10 cm, esta atenuación es insignificante. [15] Esta es la razón por la que los países con tormentas con alto contenido de agua utilizan longitudes de onda de 10 cm, por ejemplo el NEXRAD de EE. UU. Este beneficio compensa el costo de una antena más grande, un klistrón y otros equipos relacionados.
Para un radar de 5 cm, la absorción se vuelve importante durante lluvias intensas y esta atenuación conduce a una subestimación de los ecos dentro y fuera de una tormenta fuerte. [15] Canadá y otros países del norte utilizan este tipo de radar menos costoso ya que la precipitación en esas áreas suele ser menos intensa. Sin embargo, los usuarios deben considerar esta característica al interpretar los datos. Las imágenes de arriba muestran cómo una fuerte línea de ecos parece desvanecerse a medida que pasa sobre el radar. Para compensar este comportamiento, a menudo se eligen sitios de radar que se superpongan en cierta medida en su cobertura para ofrecer diferentes puntos de vista de las mismas tormentas.
Las longitudes de onda más cortas están aún más atenuadas y sólo son útiles en radares de corto alcance [15] . Muchas estaciones de televisión en Estados Unidos tienen radares de 5 cm para cubrir su área de audiencia. Conocer sus limitaciones y utilizarlas con el NEXRAD local puede complementar los datos disponibles para un meteorólogo.
Debido a la difusión de los sistemas de radar de doble polarización, los servicios meteorológicos operativos están aplicando actualmente enfoques sólidos y eficientes para compensar la atenuación causada por la lluvia. [53] [54] [55] La corrección de atenuación en 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 reflejar. 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 de la lluvia después no son muy diferentes, ya que el cambio en la constante dieléctrica compensa el cambio de tamaño. Sin embargo, durante el proceso de derretimiento, la onda del radar "ve" algo parecido a gotas muy grandes a medida que los copos de nieve se cubren de agua. [15] [57]
Esto proporciona mayores rendimientos que pueden confundirse con precipitaciones más fuertes. En un PPI, esto se mostrará como un intenso anillo de precipitación a la altitud donde el haz cruza el nivel de fusión, mientras que en una serie de CAPPI, sólo los que están cerca de ese nivel tendrán ecos más fuertes. Una buena manera de confirmar una banda brillante es hacer una sección transversal vertical a través de los datos, como se ilustra en la imagen de arriba. [46]
Un problema opuesto es que la llovizna (precipitación con un diámetro de gota de agua pequeño) tiende a no aparecer en el radar porque los retornos del radar son proporcionales a la sexta potencia del diámetro de la gota.
Se supone que el rayo incide en los objetivos meteorológicos y regresa directamente al radar. De hecho, hay energía reflejada en todas direcciones. La mayor parte es débil y múltiples reflexiones la disminuyen aún más, por lo que lo que eventualmente puede regresar al radar a partir de tal evento es insignificante. Sin embargo, algunas situaciones permiten que la antena del radar reciba un haz de radar con múltiples reflexiones. [15] Por ejemplo, cuando el rayo golpea el granizo, la energía que se propaga hacia el suelo húmedo se reflejará nuevamente en el granizo y luego en el radar. El eco resultante es débil pero perceptible. Debido a la longitud adicional del camino que tiene que recorrer, llega más tarde a la antena y se coloca más lejos que su fuente. [58] Esto da una especie de triángulo de falsos reflejos más débiles colocados radialmente detrás del granizo. [46]
Estas dos imágenes muestran lo que se puede lograr para limpiar los datos del radar. En la primera imagen tomada a partir de los resultados sin procesar, es difícil distinguir el clima real. Dado que las nubes de lluvia y nieve suelen estar en movimiento, las velocidades Doppler pueden utilizarse para eliminar buena parte del desorden (ecos del suelo, reflejos de los edificios vistos como picos urbanos, propagación anómala). La otra imagen ha sido filtrada usando esta propiedad.
Sin embargo, no todos los objetivos 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 usarse para filtrar más datos falsos o producir imágenes separadas para fines especializados, como subconjuntos de desorden, pájaros, etc. [59] [60]
Otra cuestión es la resolución. Como se mencionó, los datos del 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 de Sensación Colaborativa Adaptativa de la Atmósfera (CASA) tiene como objetivo complementar el NEXRAD regular (una red en los Estados Unidos) utilizando muchos radares meteorológicos de banda X (3 cm) de bajo costo montados en torres de telefonía celular. [61] [62] Estos radares subdividirán el área grande del NEXRAD en dominios más pequeños para observar altitudes por debajo de su ángulo más bajo. Estos proporcionarán detalles que de otro modo no estarían disponibles.
Utilizando radares de 3 cm, la antena de cada radar es pequeña (aproximadamente 1 metro de diámetro) pero la resolución es similar a corta distancia a la del NEXRAD. 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 ellos mirando desde una dirección diferente y compensando la pérdida de datos de otros. [61]
El número de elevaciones escaneadas y el tiempo necesario para un ciclo completo dependen del clima. Por ejemplo, con poca o ninguna precipitación, el esquema puede limitarse a los ángulos más bajos y utilizar impulsos más largos para detectar el cambio del viento cerca de la superficie. Por otro lado, en el caso de tormentas violentas es mejor escanear una amplia gama de ángulos para tener una vista tridimensional 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 habituales en la zona considerada.
Un ejemplo de estrategias de exploración lo ofrece la red de radares NEXRAD de EE. UU ., que ha evolucionado con el tiempo. En 2008, agregó resolución adicional de datos, [63] y en 2014, escaneo adicional dentro del ciclo de la elevación del nivel más bajo ( MESO-SAILS [64] ).
La puntualidad también necesita mejoras. Con 5 a 10 minutos entre escaneos completos del radar meteorológico, muchos datos se pierden a medida que se desarrolla una tormenta. 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 3D NowCasting en el Instituto Avanzado de Ciencias Computacionales (AICS) RIKEN. [66]
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Las aplicaciones de los sistemas de radar en aeronaves incluyen radar meteorológico, prevención de colisiones, seguimiento de objetivos, proximidad al suelo y otros sistemas. Para radares meteorológicos comerciales, ARINC 708 es la especificación principal para sistemas de radares meteorológicos 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 sólo se moverá hacia arriba, abajo, izquierda y derecha, sino que también rodará. Para compensar esto, la antena está conectada y calibrada al giroscopio vertical ubicado en el avión. Al hacer esto, el piloto puede establecer una inclinación o ángulo de la antena que permitirá que el estabilizador mantenga la antena apuntando en la dirección correcta bajo maniobras moderadas. Los pequeños servomotores no podrán seguir el ritmo de maniobras bruscas, 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 configurar el radar por encima de la línea del horizonte para minimizar el ruido del suelo en la pantalla. Si el avión está a una altitud muy alta, el piloto configurará el radar en un ángulo bajo o negativo, para apuntar el radar hacia las nubes dondequiera que estén en relación con el avión. Si el avión cambia de actitud, el estabilizador se ajustará en consecuencia para que el piloto no tenga que volar con una mano y ajustar el radar con la otra. [67]
Hay dos sistemas principales cuando se habla del 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 (8000 – 12500 MHz). Los sistemas de alta potencia funcionan entre 10.000 y 60.000 vatios. Estos sistemas constan de magnetrones que son bastante caros (aproximadamente 1.700 dólares) y permiten un ruido considerable debido a irregularidades en el sistema. Por lo tanto, estos sistemas son muy peligrosos por la formación de arcos y no es seguro utilizarlos cerca del personal de tierra. Sin embargo, la alternativa serían los sistemas de baja potencia. Estos sistemas funcionan con entre 100 y 200 vatios y requieren una combinación de receptores de alta ganancia, microprocesadores de señal y transistores para funcionar con la misma eficacia que los sistemas de alta potencia. Los complejos microprocesadores ayudan a eliminar el ruido, proporcionando una representación más precisa y detallada del cielo. Además, dado que hay menos irregularidades en todo el sistema, los radares de baja potencia se pueden utilizar para detectar turbulencias mediante el efecto Doppler. Dado que los sistemas de baja potencia funcionan con una potencia considerablemente menor, están a salvo de la formación de arcos y se pueden utilizar prácticamente en todo momento. [67] [68]
Los sistemas de radar digitales tienen capacidades mucho más allá de sus predecesores. Ofrecen vigilancia de seguimiento de tormentas que brinda a los usuarios la capacidad de adquirir información detallada de cada nube de tormenta que se rastrea. Las tormentas eléctricas se identifican haciendo coincidir los datos de precipitación sin procesar recibidos del pulso del radar con una plantilla preprogramada. Para que se confirme una tormenta, 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 la tormenta, se rastrea y registra la velocidad, la distancia recorrida, la dirección y la hora estimada de llegada (ETA).
El uso del radar meteorológico Doppler no se limita a determinar la ubicación y velocidad de la precipitación . También puede rastrear las migraciones de aves (sección de objetivos no meteorológicos). Las ondas de radio de los radares rebotan tanto en la lluvia como en los pájaros (o incluso en insectos como las mariposas ). [70] [71] El Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU ., por ejemplo, ha informado que vuelos de aves aparecen en sus radares como nubes y luego se desvanecen cuando las aves aterrizan. [72] [73] El Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. St. Louis incluso ha informado que aparecen mariposas monarca en sus radares. [74]
Diferentes programas en América del Norte utilizan radares meteorológicos regulares y datos de radar especializados para determinar las rutas, la altura de vuelo y el momento de las migraciones. [75] [76] Esta es información útil para planificar la ubicación y operación de parques de molinos de viento , para reducir la mortalidad de aves, mejorar la seguridad de la aviación y otros manejos de vida silvestre. En Europa se han producido avances similares e incluso un programa integral de previsión para la seguridad aérea, basado en la detección por radar. [77]
Una imagen muestra la caída de un meteorito en Park Forest, Illinois, que ocurrió el 26 de marzo de 2003. La característica rojo-verde en la parte superior izquierda es el movimiento de las nubes cerca del radar mismo, y una firma de los meteoritos que caen está dentro de la elipse amarilla en la imagen. centro. Los píxeles rojos y verdes entremezclados indican turbulencia, en este caso derivada de las estelas de meteoritos que caen a alta velocidad.
Según la Sociedad Estadounidense de Meteoros , las caídas de meteoritos ocurren a diario en algún lugar de la Tierra. [78] Sin embargo, la base de datos de caídas de meteoritos en todo el mundo mantenida por la Meteoritical Society normalmente registra sólo entre 10 y 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 mediante ionización y calentamiento por fricción. Si el meteoro es lo suficientemente grande y la velocidad de caída es lo suficientemente baja, los meteoritos supervivientes llegarán al suelo. Cuando los meteoritos que caen desaceleran por debajo de aproximadamente 2 a 4 km/s, generalmente a una altitud de entre 15 y 25 km, ya no generan un meteoro ópticamente brillante y entran en "vuelo oscuro". [78] [80] Debido a esto, la mayoría de las caídas de meteoritos ocurren en los océanos, durante el día o pasan desapercibidas. [78]
Es en vuelo oscuro cuando los meteoritos suelen caer a través del volumen de interacción de la mayoría de los tipos de radares. Se ha demostrado que es posible identificar la caída de meteoritos 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 generalizadas y escanean la atmósfera continuamente. Además, los meteoritos provocan turbulencias locales en el viento, que se notan en las emisiones Doppler, y caen casi verticalmente, por lo que su lugar de descanso en el suelo está cerca de su firma de radar.
